stata相关系数矩阵_stata相关系数矩阵命令

Stata 主成分分析

Stata 命令

stata相关系数矩阵_stata相关系数矩阵命令

1主成分估计

Stata可以通过变量进行主成分分析，也可以直接通过相关系数矩阵或协方矩阵进行。

（1）sysuse auto,clear

pca trunk weight length headroom

pca trunk weight length headroom, comp(2) covariance

（2）webuse bg2,clear

pca bg2cost , vce(normal)

2 Estat

estat给出了几个非常有用的工具，包括KMO、SMC等指标。

Kaiser-Meyer-Olkin（KMO），是用于测量变量之间相关关系的强弱的重要指标，是通过比较两个变量的相关系数与偏相关系数得到的。KMO介于0于1之间。KMO越高，表明变量的共性越强。如果偏相关系数相对于相关系数比较高，则KMO比较低，主成分分析不能起到很好的数据约化效果。根据Kaiser（1974），一般的判断标准如下：0.00-0.49,不能接受（unacceptable）;0.50-0.59,非常（miserable）；0.60-0.69，勉强接受（mediocre）；0.70-0.79,可以接受

（middling）；0.80-0.89，比较好（meritorious）；0.90-1.00,非常好（marvelous）。

SMC即一个变量与其他所有变量的复相关系数的平方，也就是复回归方程的可决系数。SMC比较高表明变量的线性关系越强，共性越强，主成分分析就越合适。

根据KMO越高，表明变量的共性越强和SMC比较高表明变量的线性关系越强，共性越强，主成分分析就越合适。

webuse bg2,clear

pca bg2cost , vce(normal)

estat anti

estat kmo

estat loadings

estat residuals

estat c

estat summarize

3 预测

Stata可以通过predict预测变量得分、拟合值和残等。

webuse bg2,clear

pca bg2cost , vce(normal)

predict score fit residual q （备注：q代表残的平方和）

4 碎石图

碎石图是判断保留多少个主成分的重要方法。命令为screeplot。

webuse bg2,clear

pca bg2cost , vce(normal)

screeplot

5 得分图、载荷图

得分图即不同主成分得分的散点图。命令为scoreplot。 webuse bg2,clear

pca bg2cost, vce(normal)

scoreplot

Scores for component 2

载荷图即不同主成分载荷的散点图。命令为loadingplot。

webuse bg2,clear

pca bg2cost, vce(normal) loadingplot

Component 2

stata中的corr,pwcorr和spearman命令有什么意义

可用于计算矩阵。

在Stata中，命令corr用于计算一组变量间的协方或相关系数矩阵；命令pwcorr可用于计算一组变量中两两变量的相关系数，同时还可以对相关系数的显著性进行检验； 命令pcorr 用于计算一组变量中两两变量的偏相关系数并进行显著性检验。

Stata是一套提供其使用者数据分析、数据管理以及绘制专业图表的完整及整合性统计软件。它拥有很多功能，包含线性混合模型、均衡重复反复及多项式普罗比模式。

stata相关系数矩阵怎么导出

1.首先,在Stata中输入代码(ssc install asdoc, replace)安装外部命令asdoc。

2.安装完成后,打开我们的数据,小编这里以Stata自带的数据auto为例。

3.下面,小编做mpg、weight、price、length四个变量的相关性分析,并把结果直接导出到Word里。输入命令:asdoc corr price mpg weight length。Stata会自动生成一个名为“Myfile.doc”的文件。

4.点击打开Myfile.doc文件,可以看到,我们想要的相关性分析结果已经导出到该Word文档里了。

5.之后我们只需要调整下格式即可，是不是很方便呢？

统计问题,求大神帮忙解释一下这个数据的STATA软件的输出结果

两年没上百度了，昨天给我一个，今天又来一个。好吧，试着回答一下。

这就是correlation matrix，就是相关性矩阵。任何统计软件上都会有计算方法。简单点说，负号表示负相关，正数表示正相关。

再简单点，举个例子，FF和EN相关性是0.01，意思是FF越高，EN越高，反之亦然。

再看后面的星星，统计学上，意思是这个结果很明显，可以接受。每一行变量的相关系数下面的数字是P值。目测楼主默认的显著水平是0.05，就是说小于0.05的P值结果都可以接受。比如FF和EN正相关性十分明显（P值=0）的这个结果是可以接受的。但是实际运用里面不一定要求很严格。这个看自己。想了解得更多可以去看统计学教材。

如何用stata 做一个相关性分析的矩阵？

在stata里help cor。

stata的命令名是correlate [varlist] [if] [in] [weight] [, correlate_options]

stata 里面分析相关性的命令是

pwcorr a b c d e , sig

结果就有了包括了显著性的判断标准，stata里面没有星星，直接根据sig，也就是p的值来判断是否显著就好。

扩展资料：

数值变量资料的一般分析：参数估计，t检验，单因素和多因素的方分析，协方分析，交互效应模型，平衡和非平衡设计，嵌套设计，随机效应，多个均数的两两比较，缺项数据的处理，方齐性检验，正态性检验，变量变换等。

分类资料的一般分析：参数估计，列联表分析 ( 列联系数，确切概率 ) ，流行病学表格分析等。

参考资料来源:

pwcorr命令，help一下这个命令即可。

相关性是指两个变量之间的变化趋势的一致性,如果两个变量变化趋势一致,那么就可以认为这两个变量之间存在着一定的关系(但必须是有实际经济意义的两个变量才能说有一定的关系)。相关性分析也是常用的统计方法,用SPSS统计软件作起来也很简单,具体方法步骤如下。

选取在理论上有一定关系的两个变量,如用X,Y表示,数据输入到SPSS中。

从总体上来看,X和Y的趋势有一定的一致性。

为了解决相似性强弱用SPSS进行分析,从分析-相关-双变量。

打开双变量相关对话框,将X和Y选中导入到变量窗口。

然后相关系数选择Pearson相关系数,也可以选择其他两个,这个只是统计方法稍有异,一般不影响结论。

点击确定在结果输出窗口显示相关性分析结果,可以看到X和Y的相关性系数为0.766,对应的显著性为0.076,如果设置的显著性水平位0.05,则未通过显著性检验,即认为虽然两个变量总体趋势有一致性,但并不显著。

相关分析研究的是两个变量的相关性,但你研究的两个变量必须是有关联的,如果你把历年人口总量和你历年的身高做相关性分析,分析结果会呈现显著地相关,但它没有实际的意义,因为人口总量和你的身高都是逐步增加的,从数据上来说是有一致性,但他们没有现实意义。

pwcorr命令，help一下这个命令即可。

相关性是指两个变量之间的变化趋势的一致性,如果两个变量变化趋势一致,那么就可以认为这两个变量之间存在着一定的关系(但必须是有实际经济意义的两个变量才能说有一定的关系)。相关性分析也是常用的统计方法,用SPSS统计软件作起来也很简单,具体方法步骤如下。

选取在理论上有一定关系的两个变量,如用X,Y表示,数据输入到SPSS中。

从总体上来看,X和Y的趋势有一定的一致性。

为了解决相似性强弱用SPSS进行分析,从分析-相关-双变量。

打开双变量相关对话框,将X和Y选中导入到变量窗口。

然后相关系数选择Pearson相关系数,也可以选择其他两个,这个只是统计方法稍有异,一般不影响结论。

点击确定在结果输出窗口显示相关性分析结果,可以看到X和Y的相关性系数为0.766,对应的显著性为0.076,如果设置的显著性水平位0.05,则未通过显著性检验,即认为虽然两个变量总体趋势有一致性,但并不显著。

相关分析研究的是两个变量的相关性,但你研究的两个变量必须是有关联的,如果你把历年人口总量和你历年的身高做相关性分析,分析结果会呈现显著地相关,但它没有实际的意义,因为人口总量和你的身高都是逐步增加的,从数据上来说是有一致性,但他们没有现实意义。

pwcorr命令，你help一下这个命令即可

在stata里help cor

stata使用pwcorr命令做lny,lny,lnl的相关系数矩阵怎么输入？

要使用Stata中的pwcorr命令计算lny、lny和lnl的相关系数矩阵，您需要先打开Stata并加载您的数据文件。然后，您可以按照以下步骤进行作：

输入以下命令：

Copy codepwcorr lny lny lnl 其中，lny、lny和lnl是您要计算相关系数矩阵的变量。请确保在命令中正确地输入变量名称，并且它们之间用空格隔开。

按回车键执行该命令。Stata将输出包含lny、lny和lnl相关系数矩阵的结果。

注意，由于您在命令中输入了相同的变量两次，因此Stata将计算它们之间的Pearson相关系数（也称为自相关系数）。这可能不是您想要的结果。如果您只想计算变量之间的一次相关系数，请只输入变量名称一次。例如，要计算lny、lnx和lnl之间的一次相关系数矩阵，您可以输入以下命令：

pwcorr lny lnx lnl