如何用stata畫圖檢驗自相關？
1首先，我們開啟筆者準備 的資料集，然後觀察對資料集進行初步的觀察。透過觀察我們可以得知t是時間變數，第一步我們應該設定變數t為時間表示。tsset t
2我們對已有的資料進行迴歸reg y x1 x2 x3解釋：對變數進行迴歸，在實際分析中僅需要將你想要分析的被解釋變數和解釋變數帶入即可。（圖片是我舉的例子）
3如果實際應用中的資料是時間序列，那麼有很大可能性存在自相關性，所以我繪製殘差與殘差滯後的散點圖，來觀察是否存在自相關性predict e1,rtwoway scatter e1 L.e1 || lfit e1 L.e1解釋：1.選項r是residual，表示的是殘差2.twoway scatter表示的是畫散點圖，||表示的是並列畫在一張圖上。
4我們可以進一步畫一下，二階滯後的散點圖twoway scatter e1 L2.e1 || lfit e1 L2.e1觀察直線幾乎是水平的，我們初步判斷不存在2階滯後的自相關。
5進一步地我們可以使用stata繪製殘差的自相關圖ac e1解釋：1.ac代表的是autocorrelation 透過觀察自相關圖我們看出，除了1階自相關十分接近95%的置信區間，其他的都能夠比較好的拒絕存在自相關這一原假設。其中灰色的區域表示的是自相關的置信區間。
如何用stata畫圖檢驗自相關？
1首先，我們開啟筆者準備 的資料集，然後觀察對資料集進行初步的觀察。透過觀察我們可以得知t是時間變數，第一步我們應該設定變數t為時間表示。tsset t
2我們對已有的資料進行迴歸reg y x1 x2 x3解釋：對變數進行迴歸，在實際分析中僅需要將你想要分析的被解釋變數和解釋變數帶入即可。（圖片是我舉的例子）
3如果實際應用中的資料是時間序列，那麼有很大可能性存在自相關性，所以我繪製殘差與殘差滯後的散點圖，來觀察是否存在自相關性predict e1,rtwoway scatter e1 L.e1 || lfit e1 L.e1解釋：1.選項r是residual，表示的是殘差2.twoway scatter表示的是畫散點圖，||表示的是並列畫在一張圖上。
4我們可以進一步畫一下，二階滯後的散點圖twoway scatter e1 L2.e1 || lfit e1 L2.e1觀察直線幾乎是水平的，我們初步判斷不存在2階滯後的自相關。
5進一步地我們可以使用stata繪製殘差的自相關圖ac e1解釋：1.ac代表的是autocorrelation 透過觀察自相關圖我們看出，除了1階自相關十分接近95%的置信區間，其他的都能夠比較好的拒絕存在自相關這一原假設。其中灰色的區域表示的是自相關的置信區間。