残差分析三要素（补充说明OLS六个条件与残差季节性）

上一篇文章SPSSAU中逐步回归法——探索分析单支股票数据（实践）

上一篇文章中逐步回归后留下的残差做了正态性检验，正态性检验通过，我提到残差分析不止是正态性检验。

ols的假设条件前三条是：

1. 回归方程关于回归系数是线性的。
2. 自变量x不是随机的。数学上方便，此条被一些教科书舍弃了。
3. 残差项服从正太分布。

所以需要对残差做正态性检验。

剩下关于残差的重要性的3各条件是：

1. 线性：linearity:残差期望值为零。残差没有趋势。通过话趋势线来观察。
2. 同方差：equal variance:残差方差为常数。没有其他影响因素存在。即残差波动范围没有扩大或缩小，波动范围扩大缩小都是方差改变。
3. 独立性：independence：残差项间不相关，用于保证估计参数之间估计出正确的方差。（1）绘制残差序列散点图：时间为横轴，残差为纵轴，若残差随时间推移呈有规律变化，则存在相关性。 （2）计算残差的自相关系数。

分析： 

由上面两张图可以看出《SPSSAU中逐步回归法——探索分析单支股票数据（实践）》最后的残差虽然通过正态性检验，但是