回归分析中residual against the fitted value的目的

回归分析中的残差图（Residual Plot）通常是残差（观测值与拟合值之差）与拟合值（或预测值）之间的散点图。其主要目的是评估回归模型的拟合情况，检查模型是否满足线性关系、同方差性、独立性、正态性等假设。

具体来说，残差图的目的如下：

1. 检查线性关系：在残差图中，如果残差随着拟合值的增加而增加或减少，就说明模型存在非线性关系。如果残差随着拟合值的变化呈现一条直线的形状，则表明模型具有线性关系。

2. 检查同方差性：同方差性是指残差的方差在所有拟合值下都是相同的。在残差图中，如果残差的离散程度和拟合值没有明显的关系，就说明模型具有同方差性。

3. 检查独立性：独立性是指残差之间没有明显的关联。在残差图中，如果残差之间没有明显的关联，就说明模型具有独立性。

4. 检查正态性：正态性是指残差的分布近似于正态分布。在残差图中，如果残差的分布近似于正态分布，就说明模型具有正态性。

综上所述，残差图在回归分析中的主要目的是评估模型的拟合情况，检查模型是否满足上述假设，从而判断模型的可靠性和合理性。

相关问题

残差图 residual against the fitted value的目的

残差图（Residual Plot）是用于评估回归分析模型拟合优度的一种图形工具。它将样本的残差（观测值与拟合值之差）在纵轴上绘制，将拟合值（或预测值）在横轴上绘制。残差图的主要目的是检查模型是否满足线性关系、同方差性、独立性、正态性等假设，以判断模型的合理性和可靠性。

其中，残差与拟合值之间的关系可以反映出模型是否存在线性关系。如果残差随着拟合值的增加而增加或减少，就说明模型存在非线性关系。同方差性可以通过检查残差的分布是否均匀来评估，如果残差的离散程度和拟合值没有明显的关系，就说明模型具有同方差性。独立性可以通过检查残差是否存在序列相关性来评估，如果残差之间没有明显的关联，就说明模型具有独立性。正态性可以通过检查残差是否近似于正态分布来评估，如果残差的分布近似于正态分布，就说明模型具有正态性。

因此，残差图可以帮助我们直观地检查模型是否满足上述假设，从而判断模型的可靠性和合理性。

Eviews中如何使用回归分析

Eviews是一款非常强大的统计分析软件，可以进行多种统计分析，包括回归分析。以下是在Eviews中使用回归分析的步骤：

1. 打开Eviews软件，并导入需要进行回归分析的数据集。可以使用“File”菜单下的“Open”命令来打开数据集，或者直接将数据集拖放到Eviews窗口中。

2. 在Eviews窗口中选择“Quick”菜单下的“Estimate Equation”，或者使用“View”菜单下的“Estimation Equation”命令来打开回归分析窗口。

3. 在回归分析窗口中，选择需要回归的自变量和因变量。可以使用“Add”按钮来添加自变量和因变量，或者直接拖动变量到回归方程中。

4. 选择回归模型。Eviews提供了多种回归模型，包括线性回归、多元线性回归、Logistic回归等。根据实际情况选择合适的回归模型。

5. 进行回归分析。在回归分析窗口中，可以设置回归模型的参数，包括拟合方法、置信水平等。设置好参数后，点击“OK”按钮开始回归分析。

6. 查看回归结果。回归分析完成后，在回归分析窗口中可以查看回归结果，包括回归系数、标准误差、t值、p值等。可以使用“View”菜单下的“Residual Diagnostics”命令来查看残差分析图和统计量。

7. 根据回归结果进行分析。根据回归结果，可以得出结论并进行进一步分析。例如，可以判断回归方程是否显著，自变量和因变量之间是否存在显著的关系等。

以上就是在Eviews中使用回归分析的基本步骤，希望对您有所帮助。