怎么在stata中生成残差

在Stata中，可以使用以下命令生成残差：
首先，运行回归模型，例如：
regress y x1 x2 x3

然后，使用predict命令生成预测值：
predict yhat

最后，使用resid命令生成残差：
predict u, resid

此时，Stata会将残差保存在变量u中。

相关问题

stata数据加入残差

如何在 Stata 中计算并将回归模型的残差添加到现有数据集
为了在 Stata 中将回归模型的残差添加到现有的数据集中，可以按照如下方法操作：
通过 regress 命令执行线性回归分析之后，使用 predict 命令来生成残差项，并将其保存为新的变量。具体来说，在完成回归后输入 predict resid, residuals 可创建一个新的名为 resid 的变量存储残差值[^3]。
下面是一个完整的代码示例展示这一过程：
* 加载样本数据集
sysuse auto.dta, clear

* 执行多元线性回归分析
regress price horsepower displacement seats

* 将残差作为新变量加入当前的数据集中
predict resid, residuals

上述命令序列首先加载了一个内置汽车价格数据集 (auto.dta) 并进行了清理；接着运用 regress 对车辆的价格与其他属性间的关系建模；最后一步则是定义了新的变量 resid 来表示由前一阶段所建立之模型产生的预测误差即残差。

stata如何检验残差项符合正态分布

Stata可以使用不同的方法来检验残差项是否符合正态分布。一种常用的方法是利用Q-Q图，通常情况下，残差的Q-Q图应该是一条直线。在Stata中，可以使用命令"qnorm"来生成一个残差的Q-Q图，然后观察图形是否符合一条直线。如果数据点大部分落在直线上并且没有明显的偏离，那么残差项就符合正态分布。
另一种方法是利用Shapiro-Wilk检验来检验残差项的正态性。可以使用命令"swilk"来进行Shapiro-Wilk检验，如果P值小于0.05，则可以拒绝残差项符合正态分布的假设。这意味着残差项不符合正态分布。
此外，还可以使用Kolmogorov-Smirnov检验和Anderson-Darling检验来检验残差项的正态性。可以使用命令"ksmirnov"和"adtest"来进行这两种检验。如果P值小于0.05，也可以认为残差项不符合正态分布。
总而言之，Stata可以通过Q-Q图、Shapiro-Wilk检验、Kolmogorov-Smirnov检验和Anderson-Darling检验等方法来检验残差项是否符合正态分布，这些方法可以帮助我们评估回归模型的合理性和准确性。