Stata怎么画出回归后残差和其滞后一阶的散点图与线性拟合图

在回归分析中，残差分析是一个非常重要的步骤。通过分析残差，我们可以检验模型的假设是否成立，例如是否存在异方差性、自相关性等问题。本文将介绍如何在Stata中绘制回归后残差与其滞后一阶的散点图，并在图中添加线性拟合线。

1. 回归分析

首先，我们需要进行回归分析。假设我们有一个数据集auto.dta，其中包含了一些汽车的变量，如price（价格）、mpg（每加仑英里数）和weight（重量）。我们想要建立一个线性回归模型，以price为因变量，mpg和weight为自变量。

sysuse auto, clear
regress price mpg weight

运行上述命令后，Stata会输出回归结果，并自动生成残差变量e(resid)。

2. 生成滞后一阶的残差

为了绘制残差与其滞后一阶的散点图，我们需要生成滞后一阶的残差变量。可以使用L.操作符来生成滞后变量。

gen resid_lag = L.e(resid)

这里，resid_lag是滞后一阶的残差变量。

3. 绘制散点图与线性拟合图

接下来，我们可以使用twoway命令来绘制残差与其滞后一阶的散点图，并在图中添加线性拟合线。

twoway (scatter e(resid) resid_lag) (lfit e(resid) resid_lag), ///
       title("残差与其滞后一阶的散点图与线性拟合图") ///
       xtitle("滞后一阶残差") ytitle("残差") ///
       legend(label(1 "散点图") label(2 "线性拟合线"))

解释：

• scatter e(resid) resid_lag：绘制残差与其滞后一阶的散点图。
• lfit e(resid) resid_lag：在散点图上添加线性拟合线。
• title("残差与其滞后一阶的散点图与线性拟合图")：设置图的标题。
• xtitle("滞后一阶残差")：设置X轴的标题。
• ytitle("残差")：设置Y轴的标题。
• legend(label(1 "散点图") label(2 "线性拟合线"))：设置图例。

4. 结果分析

通过观察散点图和线性拟合线，我们可以初步判断残差是否存在自相关性。如果散点图中的点呈现出明显的线性趋势，那么可能存在自相关性。此时，我们需要进一步进行自相关性检验，例如使用Durbin-Watson检验。

estat dwatson

Durbin-Watson统计量的值通常在0到4之间。如果值接近2，说明残差不存在自相关性；如果值显著偏离2，则可能存在自相关性。

5. 总结

本文介绍了如何在Stata中绘制回归后残差与其滞后一阶的散点图，并在图中添加线性拟合线。通过这种图形分析，我们可以初步判断残差是否存在自相关性，从而为进一步的模型诊断提供依据。在实际应用中，残差分析是回归模型诊断的重要步骤，建议在进行回归分析后，务必进行残差分析，以确保模型的合理性。

希望本文对你在Stata中进行残差分析有所帮助！