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计量经济学-残差图分析由正态分布的2σ性质，可得也就是说，的值落在（-2，+2）区间的概率为95.45%。如果以解释变量X为横坐标，为纵坐标，将数据点（，）画在坐标系中，所得到的散点图称为标准残差图。一般来说，标准化残差图有以下几种主要形式：1．回归方程拟合较好如果由（，）构成的点绝大多数落在（－2，+2）的水平带状区间之中，且不带有任何系统趋势、完全随机地分布在该带状之中，则说明采用的回归方程对样本数据的拟合是良好的。回归方程拟合较好的残差图2．回归方程具有某种曲线形式如果总体回归方程本质上是曲线，而我们回归时却采用的是直线，此时标准化残差图就会表现出某种曲线形状，产生所谓的系统性偏差。上图给出了两种可能的形状。回归方程具有曲线形式的残差图（a）（b）3．样本数据中存在一个或多个异常点当样本数据中存在异常点时，一个最明显的特征是，这些异常点明显地离开大多数数据点，见下图。样本数据中存在异常点时的残差图4．回归方程拟合不充分当回归方程拟合不充分的时候，由（，）构成的点许多就会落在（－2，+2）的水平带状区间之外，也就是不满足正态性性质。其原因可能是模型遗漏了某些重要的解释变量，或模型设定有误。见下图。数据拟合不充分时的残差图5．随机误差项存在异方差性如果Var()=（不为常数（i=1,2,…,n），即对应于每个xi，有一个与之对应，则称随机误差项具有异方差性。其标准残差图往往表现出呈现渐增或渐减的形状，如下图所示。随机误差项存在异方差性时的残差图（a）（b）6．随机误差项存在自相关当随机误差项之间的协方差Cov（，）≠0，（任意i≠j，i，j=1,2,……，n），即对于每一个所对应的，误差项之间存在某种相关性，可能是正相关，也可能是负相关。如下图。随机误差项存在自相关性时的残差图（a）

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