如何在 stata 中创建和解释 qq 图

QQ 图是“分位数-分位数”的缩写，通常用于评估回归分析的残差是否呈正态分布。

本教程介绍如何在 Stata 中创建和解释 QQ 图。

示例：Stata 中的 QQ 图

在本例中，我们将使用 Stata 内置的自动数据集。我们将拟合多元线性回归模型，使用mpg和位移作为解释变量，使用价格作为响应变量。然后，我们将获得模型的残差并创建 QQ 图以查看残差是否服从正态分布。

步骤1：加载并显示数据。

首先，我们将使用以下命令加载数据：

系统自动使用

接下来，我们将使用以下命令快速汇总数据：

总结一下

步骤 2：拟合回归模型。

接下来，我们将使用以下命令来拟合回归模型：

回归价格 mpg 排量

步骤3：计算残差。

回想一下，残差只是预测响应值（通过估计回归方程计算）与实际响应值之间的差值。

我们可以通过使用residuals命令来获得每个预测的残差，并将这些值存储在一个我们想要命名的变量中。在本例中，我们将使用名称resid_price ：

预测 Residence_price、残差

第四步：创建QQ图。

现在我们有了残基列表，我们可以使用qnorm命令创建 QQ 图：

qnorm 价格剩余

第五步：解读QQ图。

QQ 图背后的想法很简单：如果残差大致遵循 45 度角的直线，则残差大致呈正态分布。我们可以在上面的 QQ 图中看到，残差往往会稍微偏离 45 度线，尤其是在末端，这可能表明它们不是正态分布的。

虽然 QQ 图不是正式的统计测试，但它提供了一种简单的方法来直观地检查残差是否呈正态分布。

如果结果表明您的残差明显偏离 QQ 图中的 45 度线，您可以考虑对回归中的响应变量进行转换，例如使用响应变量的平方根或对数。

如果残差仅略有偏差，则无需担心响应变量的转换，因为回归对于正态性偏差非常稳健。