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非淡泊无以明志，非宁静无以致远。——诸葛亮
..
1.ttest二个样本独立T检验
use.ats.ucla.edu/stat/stata/webbooks/reg/elemapi2
ttestapi00,by(yr_rnd)
Two-samplettestwithequalvariances
2.检查回归模型残差的正态性
一般的观点是多元回归要求残差为正态分布。实际情况是，进行回归的有效性检验如t检验
的P值、F检验的p值的情况下要求残差是正态性分布的，但回归系数估计的无偏性并不要求残
差的正态性。OLS只要求残差项（误差项）独立同分布。此外，对X变量的正态分布假设也不是
必要的，例如对虚拟变量的回归。
当我们进行回归分析时，通常用predict命令提取回归的残差项，并用kdensity,qnorm,
pnorm等命令检验残差是否为正态分布。
use.ats.ucla.edu/stat/stata/webbooks/reg/elemapi2//api00：学术绩效；ell：英语
学习人数；emer：拥有证书的教师比例；
regressapi00mealsellemer
SourceSSdfMSNumberofobs=400
F(3,396)=673.00
Model6749782.7532249927.58ProbF=0.0000
Residual1323889.253963343.15467R-squared=0.8360
AdjR-squared=0.8348
Total807367239920234.7669RootMSE=57.82
api00Coef.Std.Err.tP|t|[95%Conf.Interval]
meals-3.159189.1497371-21.100.000-3.453568-2.864809
ell-.9098732.1846442-4.930.000-1.272879-.5468678
emer-1.573496.293112-5.370.000-2.149746-.9972456
_cons886.70336.25976141.650.000874.3967899.0098
predictr,resid//用predict命令求得残差
kdensityr,normal//用kdensity命令进行核心密度估计并生成核密度图，其中normal
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