spss如何检验残差是否符合正态分布，？在做回归的时候，残差的分布必须是正态分布，否则就会使得得到的回归方程没有任何实际的意义。在检验残差的分布是否为正态的时候，。
为什么要进行残差的正态性检验？ 残差是否正态有什么意义 这个问题可以分解为方面残差为什么要随机，随机为什么符合正态 关于残差为什么要随机，我们做拟合的时候，响应变量y应该是预测变量X的函数，但是。
怎么用eviews进行残差正态性检验 做完回归分析后2113，在方程对象5261（就是你能看到的输出结果窗口）4102中，左上角的1653view-residual tests-histogram normal test，得到残差的分布直方图，左侧是残差的描述统计量，还有jarque-bera统计量，即得到残差的正太性检验。
为什么残差的正态概率图应该大致为一条直线 在SPSS上，对数正态分布检验只能使用P-P图或Q-Q图。残差图主要看其形状是否有规律，而不仅仅是看其波幅，至于波幅在什么范围并没有一个通用的标准。对于你的数据，数据点基本紧紧地围绕在P-P图的45度线上，应该说基本上符合对数正态分布。唯一有些不足的是残差图的形状有些规律，不过波幅最大不超过0.06，其对应的累积百分点在0.6以上，差距不算大，因此我认为可以不必对此过于关注，仍然可以认定数据基本符合对数正态分布。
若做回归分析的时候，残差不是正态分布真的就不能做回归分析了么。不用回归有别的方法能检验自变量显著么 你的问题太多，我不能一一做详细回答。随机干扰项不是正态分布也可以做回归，不过参数的估计方法最好不要使用OLS，使用极大似然估计会好一些，相应的似然函数有变化。12个。
eviews进行残差正态性检验两种方式正态分布怎么不一样？ 你回归后要保存为新的残差序列，然后在做正态检验，不能直接用原始的”resid\"序列直接正态检验，这样当然和在回归页面上做不一样
