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残差方差协方差矩阵

Stata是一种统计分析软件，用于数据管理和数据分析。在Stata中，可以使用回归模型来进行数据分析，并计算残差方差协方差矩阵。

残差方差协方差矩阵是回归模型中的一个重要概念，它用于描述模型中残差的方差和协方差之间的关系。在Stata中，可以使用回归命令（如reg）来拟合回归模型，并通过命令estat vce来计算残差方差协方差矩阵。

残差方差协方差矩阵提供了关于回归模型中残差的统计信息，包括残差的方差、协方差以及相关系数等。这些统计信息可以用于评估回归模型的拟合程度、检验模型的显著性以及进行进一步的推断分析。

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。