rvfplot resid yhat, mlabel(id) varlist not allowed

Stata命令`rvfplot`用于绘制残差与拟合值的散点图，并在图中标识出观测数据的ID。根据您提供的命令`rvfplot resid yhat, mlabel(id) varlist`，Stata会返回以下错误信息：varlist not allowed。这是因为`varlist`应该是一个自变量列表，而不是`mlabel`选项的一部分。

如果您想在散点图中标识出观测数据的ID，可以使用`mlabel()`选项，如下所示：

rvfplot resid yhat, mlabel(id)

这将绘制出残差与拟合值的散点图，并在散点图中用观测数据的ID进行标识。请注意，`varlist`选项在这个命令中是不需要的，因为`rvfplot`默认使用所有自变量进行回归分析。如果您只想在散点图中绘制某些变量的残差与拟合值，可以使用`keep()`选项来指定需要保留的变量，如下所示：

keep y x1 x2
rvfplot resid yhat, mlabel(id) keep(y x1 x2)

这将仅使用`y`、`x1`和`x2`三个变量进行回归分析，并绘制出相应的残差与拟合值散点图。

相关问题

scatter resid yhat variable yhat not found

如果Stata提示"variable yhat not found"，则可能是因为在之前的代码中没有定义变量yhat。在使用scatter resid yhat命令绘制残差-拟合值图时，需要自己定义yhat变量。

在DID模型中，yhat通常表示模型的拟合值，可以通过以下代码进行计算：

gen yhat = beta0 + beta1*time + beta2*treatment + beta3*time*treatment

其中，beta0、beta1、beta2、beta3分别表示模型的系数，time表示时间变量，treatment表示处理变量。通过将模型的系数和自变量代入公式，可以计算出每个观测值的拟合值yhat。

在计算出yhat变量之后，就可以使用scatter resid yhat命令绘制残差-拟合值图了。需要注意的是，代码中的yhat变量名称需要与之前计算出的拟合值变量名称一致，否则会提示"variable yhat not found"的错误信息。

解释代码predict resid, residuals scatter resid yhat

这段Stata代码的作用是进行残差-拟合值图的绘制。具体来说，代码中的predict resid, residuals表示计算模型的残差，并将结果存储在名为resid的变量中；scatter resid yhat表示将resid和模型的拟合值yhat作散点图展示。

残差是指观测值与模型预测值之间的差异，反映了模型在拟合实际数据时的误差情况。在DID模型中，残差的方差会受到时间趋势、异方差、自相关等因素的影响，从而影响模型的准确性和可靠性。因此，通过绘制残差-拟合值图，可以直观地检查残差是否存在异方差、自相关等问题，有助于优化和改进模型。

在代码中，predict resid, residuals命令用于计算模型的残差，并将结果存储在名为resid的变量中。scatter resid yhat命令则将resid和模型的拟合值yhat作为x轴和y轴，绘制出散点图，可以直观地观察残差-拟合值之间的关系。如果残差与拟合值之间存在明显的“漏斗形状”，则说明模型存在异方差问题；如果残差呈现波动的趋势，则说明模型存在自相关问题。通过观察散点图，可以进一步判断模型的优化方向和调整方法。