stata残差QQ图绘制

在Stata中，绘制残差QQ图可以使用命令`qnorm`。下面是一个示例代码，展示如何使用`qnorm`命令绘制残差QQ图：

sysuse auto, clear
reg price mpg weight
predict resid, residual
qnorm resid

以上代码中，首先使用`sysuse`命令加载Stata自带的`auto`数据集，然后使用`reg`命令拟合一个简单线性回归模型，将`mpg`和`weight`作为自变量，`price`作为因变量。接着使用`predict`命令计算模型的残差，并将残差保存在一个名为`resid`的变量中。最后，使用`qnorm`命令绘制残差QQ图。

运行以上代码后，Stata会在结果窗口中显示出残差QQ图。如果需要将图像保存为文件，可以使用`graph export`命令。

graph export "resid_qq.png", replace

以上代码将残差QQ图保存为PNG格式的文件，并覆盖同名文件。

相关问题

stata 残差分布的正态性

Stata是一种经济统计软件，常用于数据分析和建模。在Stata中，我们可以通过多种方法来检验残差分布的正态性。

首先，我们可以使用直方图来观察残差的分布情况。如果残差分布呈现出钟型曲线并且接近正态分布的形状，那么我们可以说其具有正态性。在Stata中，我们可以使用histogram命令来绘制直方图，并通过观察直方图的形状来初步判断残差的正态性。

其次，我们可以使用正态概率图（QQ图）来进一步验证残差的正态性。正态概率图是通过将残差的标准化值与标准正态分布的累积分布函数的值进行比较来检验残差是否服从正态分布。在Stata中，我们可以使用qnorm命令来绘制QQ图，并观察点的分布是否与一条直线接近，如果接近则表示残差具有正态性。

最后，我们还可以使用统计检验来检验残差的正态性。在Stata中，我们可以使用swilk命令进行Shapiro-Wilk正态性检验，该检验基于残差的样本量和统计量来计算出p值。如果p值小于显著性水平（通常是0.05），则可以拒绝原假设，即残差不服从正态分布。

总而言之，Stata可以提供多种方法来检验残差分布的正态性，包括直方图观察、正态概率图和统计检验。通过这些方法的综合分析，我们可以初步判断和验证残差分布是否满足正态性假设，从而对建模结果进行判断和解释的依据。

stata如何做 robust check

在STATA中，进行robustness检验（也称为异方差稳健性检查）主要是为了确认模型的稳健性，特别是在估计误差项可能存在异方差性的假设下。下面是一个简单的例子，展示如何在回归模型中进行这种检查：

1. **基本回归模型**：
首先，你需要运行一个基本的回归模型，例如使用` regress dependent_variable independent_variables`命令，其中`dependent_variable`是因变量，`independent_variables`是自变量列表。

2. **White检验**（Breusch-Pagan-Godfrey检验）：
使用`hettest`命令对残差进行异方差性检测。例如：

   hettest [dependent_variable] [independent_variables], method(white)

这将显示是否有显著的异方差性证据。

3. **Robust标准误**：
如果发现异方差性，你可以通过`robust`选项获取稳健的标准误，这会自动使用Huber-White Sandwich标准误：

   regress dependent_variable independent_variables, robust

结果会包含新的标准误，它们反映了异方差性的影响。

4. **查看残差图**：
为了直观地检查残差是否均匀分布，你可以绘制残差图（`scatterplot residuals`）或Q-Q图(`qqplot residuals`)，看是否存在明显的趋势或集群。

5. **Breusch-Pagan/Cook-Weisberg Test**：
对于面板数据，还可以使用`panel_FE`或`pooled_FE`命令来计算面板单位根检验，然后用`test`选项进行异方差性测试。

完成上述步骤后，你可以对比不考虑异方差性和稳健性下的结果，判断模型是否真正稳健。