Cómo calcular el estadístico Durbin-Watson

Escrito por erin pollard | Traducido por maría marcela mennucci
  • Comparte
  • Twittea
  • Comparte
  • Pin
  • E-mail
Cómo calcular el estadístico Durbin-Watson
Calcular un estadístico Durbin-Watson no tiene por qué ser difícil. (Ciaran Griffin/Stockbyte/Getty Images)

El estadístico Durbin-Watson es una herramienta estadística que detecta si los residuales de una regresión están autocorrelacionados. La autocorrelación es un problema estadístico donde los residuales de una regresión de un período de tiempo no son al azar, sino que tienen algún tipo de patrón. Este problema no afecta los coeficientes del estimado, pero tiene un impacto en errores estándar. Esto significa que si tu regresión tiene problemas de autocorrelación, puede ser que haya resultados que parezcan ser estadísticamente significativos, pero que no sea así. Por lo tanto, calcular el estadístico Durbin-Watson usando Stata te permitirá ver si éste es un problema.

Nivel de dificultad:
Moderadamente difícil

Otras personas están leyendo

Necesitarás

  • Stata, versión 9 o posterior
  • Conjunto de datos de un período de tiempo

Lista completaMinimizar

Instrucciones

  1. 1

    Abre la base de datos en Stata y dale un formato de período de tiempo donde cada línea de datos representa un año de un período de tiempo determinado.

  2. 2

    Crea una variable falseada para cada período de tiempo. Si tus datos sólo tienen un período, puedes usar el código: gen año=_n. Si tus datos están constituidos por diferentes lugares observados a lo largo del tiempo, puedes usar: bysort lugar: gen año=_n, donde "lugar" es la ubicación que has observado.

  3. 3

    Utiliza el comando tsset para especificar el período de tiempo de tus datos y permitir que se calcule el estadístico Durbin-Watson. Por ejemplo, si los datos están construidos de manera que el año es la variable del período de tiempo, ingresarías: tsset año.

  4. 4

    Utiliza el comando estat para generar el estadístico Durbin-Watson. Hazlo usando el código estat dwatson si tus datos son estrictamente endógenos y estat durbinalt si no lo son.

  5. 5

    Interpreta los resultados observando el p-value y las estadísticas chi-squared. El p-value prueba la correlación serial. Si el p-value es mayor que 0,05, entonces no hay correlación serial y tus datos están bien. Si el p-value es menor a 0,05 entonces hay problemas de correlación serial que necesitan ser revisados.

Consejos y advertencias

  • Ésta es una prueba compleja que no debería hacerse, a menos que tengas un buen conocimiento de las estadísticas y la regresión.

No dejes de ver

Recursos

Filtrar por:
  • Mostrar todos
  • Artículos
  • Galerías de fotos
  • Videos
Ordenar:
  • Más relevante
  • Más popular
  • Más reciente

No se encuentran artículos disponibles

No se encuentran slideshows disponibles

No se encuentran videos disponibles