spss中如何利用直方图看出残差的正态性 直方图是粗略检验正态性的一个好方法，通过对数据的大概形态的了解我们可以粗略的看出数据是正太还是偏态，好吧，下面是具体的方法： 工具/原料 spss20.0 。
如何用SPSS做对数正态分布检验？残差图上的点的波幅在什么范围才算满足？ 在SPSS上，2113对数正态分布检验只能使用5261P-P图或Q-Q图。残差图主要看其形状是否有4102规律，而不仅仅是1653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。
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。
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
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，。
计量经济学中ols一阶拟合完以后残差不为正态分布 残差正态2113性是一个非常强的假定，往往现实5261中难以满足。它存4102在主要是为了保证回1653归系数进行统计推断能顺利利用t、f等分布进行检验而已。回归系数的无偏性或者一致性不会收到分布的影响。所以这并不是什么大问题，在大样本下，残差一般都能满足渐进正态性。而在实际操作中，通常给被解释变量用log（）进行处理，也都基本可以逼近正态。OLS估计中，最重要的还是要处理内生性和异方差。只要保证解释变量与残差不相关（无内生性），以及解释变量与残差的方差不相关（无异方差），系数的一致性能保证，同时假设推断的合理性也能得到满足，结论才是可靠。结论是：不用特意处理，用log（y）代替被解释变量。
eviews进行残差正态性检验两种方式正态分布怎么不一样？Eviews进行残差正态性检验时，一种方法是在回归后的结果页面上点击左上角的view-residual tests-histogragram normal。
求助：stata做残差正态性的检验 现实数据基2113本很难处理到完美5261的，大致上差不4102多就可以了，你这autocorrelation也不1653是很严重啊，内我觉得可以容一用。另外股指上还是尽量用garch吧，一般（1，1）就能有不错的估值了，高了反而增加模型复杂程度。很多paper都指出garch比arima好多了
