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回歸分析是研究某一被解釋變量（因變量）與另一個(gè)或多個(gè)解釋變量（自變量）間的依存關(guān)系，其目的在于根據(jù)已知的解釋變量值或固定的解釋變量值（重復(fù)抽樣）來估計(jì)和預(yù)測被解釋變量的總體平均值。

在研究某一社會(huì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的發(fā)展變化規(guī)律時(shí)，所研究的現(xiàn)象或?qū)ο蠓Q為被解釋變量，它是分析的對(duì)象，把引起這一現(xiàn)象變化的因素稱為解釋變量，它是引起這一現(xiàn)象變化的原因。

對(duì)于一般的線性回歸方程，如下：

線性回歸估計(jì)后常常要對(duì)回歸的效果，也就是我們在估計(jì)時(shí)所做的假設(shè)條件進(jìn)行檢驗(yàn)，比如自相關(guān)、異方差、多重共線性等檢驗(yàn)。

對(duì)于自相關(guān)的一個(gè)檢驗(yàn)方法，就是圖示法，也就是可以看一下回歸估計(jì)后的殘差與其滯后一階的散點(diǎn)圖與線性擬合圖，因?yàn)檫@里假定的就是殘差要服從隨機(jī)擾動(dòng)的假設(shè)，所以要看估計(jì)后的殘差是否存在著自相關(guān)性。

在stata里邊，我們可以采用如下命令來畫出回歸估計(jì)后的殘差與其滯后一階的散點(diǎn)圖與線性擬合圖：

reg y x1 x2 x3

predict?e1,res

twoway(scatter e1 L.e1) (lfit e1 L.e1)

這里predict?e1,res就是regress回歸后生成殘差序列，L.e1就是殘差序列滯后一期的序列。

結(jié)果示例如下：

上述內(nèi)容就是stata怎么畫出回歸后殘差和其滯后一階的散點(diǎn)圖與線性擬合圖，你們學(xué)到知識(shí)或技能了嗎？如果還想學(xué)到更多技能或者豐富自己的知識(shí)儲(chǔ)備，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道。

標(biāo)題名稱：stata怎么畫出回歸后殘差和其滯后一階的散點(diǎn)圖與線性擬合圖
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