predict后面加或不加option選項xb，生成的都是線性擬合值（linear prediction），跟殘差項沒半點關系。你用predict u或者predict e，得到了兩個模型的擬合值，區別僅僅在於一個名字叫u，一個名字叫e。
要想求殘差項，其實你再往下走一步就可以了：殘差項等於被解釋變量減去模型的擬合值，而擬合值已經有了，被解釋變量的數據也是有的（BTD）。這種做法對於截面數據和面板數據下求殘差項都是適用的。
除了這種兩步走的手動計算以外，結合特定的option選項，predict也是能夠直接得到殘差項的。比如，在截面數據中，OLS回歸之后運行：
predict newvar，residuals
就可以了。其中，newvar為生成的殘差項名字，option選項residuals可以簡寫為resid。要注意的是，在面板數據中加residuals得到殘差項的做法是行不通的，軟件會報錯option not allowed。
固定效應回歸之后運行：
predict newvar，ue
便可以直接得到殘差項。你可以把這個結果與兩步走手動計算的結果進行比較，完全一致。