Quan sát lệch so với phân phối đối xứng

Điều này khá khó đối với tôi để mô tả, nhưng tôi sẽ cố gắng làm cho vấn đề của mình trở nên dễ hiểu. Vì vậy, trước tiên bạn phải biết rằng tôi đã thực hiện một hồi quy tuyến tính rất đơn giản cho đến nay. Trước khi tôi ước tính hệ số, tôi đã xem phân phối của . Nó nặng lệch trái. Sau khi tôi ước tính mô hình, tôi khá chắc chắn quan sát phần dư bị lệch trái trong QQ-Plot như chào đón, nhưng tôi hoàn toàn không làm vậy. Điều gì có thể là lý do cho giải pháp này? Lỗi ở đâu? Hoặc có phân phối y không liên quan gì đến phân phối của cụm từ lỗi?$y$$y$

$y_i = \beta_0 + \beta_1 x_i + \epsilon_i$$\epsilon_i \sim N(0,\sigma^2)$$x_i$$\beta_1$$y_i$$\beta_0$$\beta_0 + \beta_1$

$\beta_1$$\sigma^2$$y_i$$y_i$

xi <- rbinom(10000, 1, .2)
yi <- 0 + 3 * xi + rnorm(10000, .7)
hist(yi, breaks=20)
qqnorm(yi); qqline(yi)

$y_i$

res <- lm(yi ~ xi)
hist(resid(res), breaks=20)
qqnorm(resid(res)); qqline(resid(res))

Và điều đó có vẻ hoàn toàn bình thường - không chỉ nói theo nghĩa bóng =)

Với tham chiếu đến câu trả lời xuất sắc từ @Wolfgang, đây là các âm mưu từ mã R của anh ấy: