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stata
首先对我们已有的数据进行回归，并制作散点图reg y x1 x2 x3（按照你的变量名替换即可）
predict e1,rtwoway scatter e1 L.e1 || lfit e1 L.e1通过观察散点图我们发现存在自相关。具体命令的解释及如何观察散点图等细节，见我的另一篇经验。
进行BG检验，考察是否存在1阶自相关estat bgodfrey解释：进行BG检验的命令观察下图我们可以得知Prob>chi2的概率为0.0396原假设为没有序列自相关，故我们可以认为在5%的显著性水平下可以拒绝“无序列自相关”的原假设。
如果你不想以缺失值替代0，可以输入以下命令:estat bgo,nomiss0解释：默认为缺失值填补为0，具体为什么会出现这种情况，我将会在计量经济学自相关的经验中进行更新。
输入命令：wntestq e1观察显示的结果，我们不难发现，显著性水平低于5%，我们可以放心地拒绝“无序列自相关”的原假设。
除此之外，Q检验还可以使用corrgram e1解释：1.e1变量需要用predict命令提前生成，见前文。观察下图：lag：滞后阶数 AC：自相关系数 PAC：偏自相关系数 Q：Q统计量Prob>Q。我们观察到第13阶的Qtest的P值为0.016，也就是说我们无法同时拒绝前13项自相关数都是为0的原假设。故我们认为存在自相关。最右边的两列，横线的长度表示了AC和PAC的大小。
使用命令estat dwatson解释：1.DW检验没有确定的分布，严格意义上将不能算是检验。2.DW检验只能检验1阶自相关。3.当数值靠近2说明没有自相关 观察下图，我们可以看出DW检验的数值为1.02离2比较远，故存在正的自相关。原理解释，我还会陆续更新。
本篇介绍了如何检验自相关，还会继续更新如何处理自相关问题
如果有任何疑问欢迎提问我。