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。
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
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。
利用残差正态分布有何意义？在回归分析中，测定值与按回归方程预测的值之差，以δ表示。残差δ遵从正态分布N(0，σ2)。（δ-残差的均值）/残差的标准：-残差，正态分布，有。
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，。
