stata中怎样求残差

用实际观察值减去估计值（拟合值）即可得到残差。

残差应符合模型的假设条件，且具有误差的一些性质。利用残差所提供的信息，来考察模型假设瞎行的合理性及数据的可靠性称为残差分析。

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）/残差的标准差，称为标准化残差，以δ*表示。δ*遵从标准正态分布N(0，1)。

实验点的标准化残差落在(-2，2)区间以外的概率≤0.05。若某一实验点的标准化残差落在(-2，2)区间以外，可在95%置信度将其判为异常实验点，不参与回归直线拟合。

扩展资料：

Stata的功能：

1、数值变量资料的一般分析：参数估计，t检验，单因素和多因素的方差分析，协方差分析，交互效应模型，平衡和非平衡设计，随机效应，多个均数的两两比较，缺项数据的处理，方差齐性检验，正态性检验，变量变换等。

2、分类资料的一般分析：参数估计，列联表分析 ( 列联系数，确切概率 ) ，流行病学表格分析等。

3、等级资料的一般分析：秩变换，秩和检验，秩相关等

4、相关与回归分析：简单相关，偏相关，典型相关，以及多达数十种的回归分析方法，如多元线性回归，逐步回归闹侍，加权回归，百分位数 ( 中位数 ) 回归，残差分析、强影响点分析，曲线拟合，随机效应的线性回归模型等。

5、其他功能：质量控制，整群抽样的设计效率，磨弯哗诊断试验评价， kappa等。

参考资料来源：百度百科-残差

首先确定你把拟合曲线图画出来了，然档野后在 figure 1上边的选项尺蠢姿中按Tools----Basic Fitting-----cubic----Show equations----plot residuals-----"然后点向右的箭头"-----”再从右边选项框里陵绝选Save to workspace“ 这就行了

现实数据基本很难处理到尺蚂完美的，大致上差不多就可以了逗困银，你这autocorrelation也不山宴是很严重啊，我觉得可以一用。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

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