{"id":636,"date":"2023-07-29T06:25:27","date_gmt":"2023-07-29T06:25:27","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/alcuni-appezzamenti-statali\/"},"modified":"2023-07-29T06:25:27","modified_gmt":"2023-07-29T06:25:27","slug":"alcuni-appezzamenti-statali","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/alcuni-appezzamenti-statali\/","title":{"rendered":"Come creare e interpretare i grafici qq in stata"},"content":{"rendered":"

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Un grafico QQ<\/strong> , abbreviazione di “quantile-quantile”, viene spesso utilizzato per valutare se i residui di un’analisi di regressione sono distribuiti normalmente o meno.<\/span><\/p>\n

Questo tutorial spiega come creare e interpretare un grafico QQ in Stata.<\/span><\/p>\n

Esempio: grafico QQ in Stata<\/strong><\/span><\/h2>\n

Per questo esempio, utilizzeremo il set di dati automatico<\/em> integrato in Stata. Adatteremo un modello di regressione lineare multipla, utilizzando mpg<\/em> e spostamento<\/em> come variabili esplicative e il prezzo<\/em> come variabile di risposta. Otterremo quindi i residui per il modello e creeremo un grafico QQ per vedere se i residui seguono una distribuzione normale.<\/span><\/p>\n

Passaggio 1: caricare e visualizzare i dati.<\/strong><\/span><\/p>\n

Innanzitutto, caricheremo i dati utilizzando il seguente comando:<\/span><\/p>\n

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utilizzo automatico del sistema<\/strong><\/span><\/p>\n<\/blockquote>\n

Successivamente, otterremo un breve riepilogo dei dati utilizzando il seguente comando:<\/span><\/p>\n

\n

riassumere<\/strong><\/span> <\/p>\n<\/blockquote>\n

\"Riassumi<\/p>\n

Passaggio 2: adattare il modello di regressione.<\/strong><\/span><\/p>\n

Successivamente, utilizzeremo il seguente comando per adattare il modello di regressione:<\/span><\/p>\n

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cilindrata del prezzo di regressione mpg<\/strong><\/span> <\/p>\n<\/blockquote>\n

\"Output<\/p>\n

Passaggio 3: calcolare i residui<\/strong> .<\/span><\/p>\n

Ricordiamo che un residuo<\/strong> \u00e8 semplicemente la differenza tra il valore di risposta previsto (calcolato dall’equazione di regressione stimata) e il valore di risposta effettivo.<\/span><\/p>\n

Possiamo ottenere i residui di ciascuna previsione utilizzando il comando residui<\/strong> e memorizzando questi valori in una variabile denominata come vogliamo. In questo caso, utilizzeremo il nome resid_price<\/strong> :<\/span><\/p>\n

\n

prevedere residence_price, residui<\/strong><\/span><\/p>\n<\/blockquote>\n

Passaggio 4: crea il grafico QQ.<\/strong><\/span><\/p>\n

Ora che abbiamo un elenco di residui, possiamo creare un grafico QQ utilizzando il comando qnorm<\/strong> :<\/span><\/p>\n

\n

qnorm prezzo_resid<\/strong><\/span> <\/p>\n<\/blockquote>\n

\"Grafico<\/p>\n

Passaggio 5: interpretare il grafico QQ.<\/strong><\/span><\/p>\n

L’idea alla base di un grafico QQ \u00e8 semplice: se i residui seguono una linea pi\u00f9 o meno retta con un angolo di 45 gradi, allora i residui sono distribuiti pi\u00f9 o meno normalmente. Possiamo vedere nel nostro grafico QQ sopra che i residui tendono a deviare leggermente dalla linea di 45 gradi, soprattutto alle estremit\u00e0, il che potrebbe indicare che non sono distribuiti normalmente.<\/span><\/p>\n

Sebbene un grafico QQ non sia un test statistico formale, fornisce un modo semplice per verificare visivamente se i residui sono distribuiti normalmente o meno.<\/span><\/p>\n

Se risulta che i tuoi residui deviano in modo significativo dalla linea di 45 gradi nel grafico QQ, potresti prendere in considerazione l’esecuzione di una trasformazione sulla variabile di risposta nella tua regressione, ad esempio utilizzando la radice quadrata o il logaritmo della variabile di risposta.<\/span><\/p>\n

Se i residui deviano solo leggermente, non devi preoccuparti di trasformare la variabile di risposta, perch\u00e9 la regressione \u00e8 abbastanza robusta rispetto alle deviazioni dalla normalit\u00e0.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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