stata怎么计算残差平方和
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用实际观测值减去估计值(拟合值)得到残差。残差既要符合模型的假设，又要具有一定的误差性质。利用残差提供的信息来考察模型假设的合理性和数据的可靠性，称为残差分析。在回归分析中，实测值与回归方程预测值之间的差值用表示。残差服从正态分布N(0， 2)。-残差均值/残差的标准差，称为标准化残差，用*表示。*服从标准正态分布N(0,1)。实验点的标准化残差落在(- 2,2)区间之外的概率0.05。若某实验点的标准化残差落在(- 2,2)区间之外，则判定为异常实验点，置信度为95%，不参与回归线拟合。1. 数值变量数据的一般分析：参数估计、t检验、单因素与多因素方差分析、协方差分析、交互效应模型、平衡与非平衡设计、随机效应、多均值配对比较、缺失数据处理、方差齐性检验、正态性检验、变量变换等。分类数据的一般分析：参数估计、列联表分析(列关联数、精确概率)、流行病学表分析等。秩数据的一般分析：秩变换、秩和检验、秩相关等。简单相关、偏相关、典型相关，以及多达几十种回归分析方法，如多元线性回归、逐步回归、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、随机效应线性回归模型等。其他功能：质量控制、聚类抽样设计效率、诊断测试评估、kappa等。
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