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Hallo zusammen,

ich würde in meinem Regressionsmodell gerne die Residuen auf Normalverteilung testen.
Bekomme dazu im Jarque-Bera- und Shapiro Wilk-Test folgende Resultate
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Jarque-Bera normality test: 201.3 Chi(2) 1.9e-44
Jarque-Bera test for Ho: normality: (ehat)

Shapiro-Wilk W test for normal data
Variable|____Obs___|____W____|___V_____|____z____|__Prob>z
-------------+--------------------------------------------------
ehat___|____365___|_0.93813__|__15.693__|__6.523__|__0.00000
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Diese verneinen die H0-Hypothese ja signifikant und somit sind die Residuen nicht normalverteilt.
Aber wenn ich mir ein Histogramm zeichnen lasse, sehen die Residuen äußerst nomalverteilt aus, "zumindest nicht so stark nicht normalverteilt", wie die Tests den Anschein erwecken?

Kann das jemand deuten?

Woher nimmst Du denn die "Stäke" der Nicht-Normalität aus den Tests? Hoffentlich nicht aus dem Signifikanzniveau. Bei 365 Fällen ist es nicht unbedingt verwunderlich, dass auch "nicht so starke"* Abweichungen von der Normalverteilung zu signifikanten Teststatistiken führen. Gleichzeitig ist das relativ irrelevant, weil die Normalverteilung der Residuen nur bei kleinen Stichprpben benötigt wird und auch dort nur für Signifikanztests der Koeffizienten.

* Das Problem solcher Aussagen ist deren Subjektivität. Für mich weicht Dein Diagramm deutlich von einer Normalverteilung ab. Die Frage ist, welche Relevanz das für Deine Ergebnisse hat.