stata相關性檢驗命令

A. 如何用stata 做一個相關性分析的矩陣

findit
spatreg
點擊sg162，然後安裝所有命令（spatcorr,
spatdiag,
spatgsa,
spatlsa,
spatreg,
spatwmat)
這些命令包含了主要的空間自相關檢驗，空間回歸模型（error/lag).
當然你也需要計算空間權重矩陣，但是你只需要增加兩個變數的數據，longitude/latitude.這個由你的gis軟體中應該不難得到。這些命令使用起來都比較簡單。唯一需要注意的是，你的sample不能過大，ic
版的stata，有矩陣維數的限制（800*800).

B. 怎麼用STATA檢驗時間序列數據的異方差和自相關

一般來講，時間序列數據較少出現異方差現象，更多地是序列相關問題。
用stata軟體實現異方差的檢驗，最直觀的是用圖示法。作出殘差關於某一解釋變數的散點圖，具體的命令如下：
reg 被解釋變數名 解釋變數名
prrdict e, resid
graph twoway scatter e 解釋變數名
此外，還有white檢驗、G-Q檢驗和Breuch-Pagan LM檢驗。white檢驗不是stata官方的命令，需要單獨下載補丁，G-Q檢驗則需要對變數有較多的先驗認識。我重點介紹一下B-P LM檢驗在stata中的實現：
在執行完回歸指令regress以後，用 hettest 變數名 這個命令就能實現。其中變數名只包括除常數項以外的所有解釋變數名稱。你可以逐個命令進行操作，也可以用批處理的方式來實現。至於檢驗的原理不用在這里說了吧？不太明白的話建議查查書。
序列相關性的檢驗
1、D-W檢驗
reg y x1 x2 x3
estat dwatson
(y為被解釋變數 x為解釋變數，執行上述命令便可得到D-W值，不過該檢驗存在無法判斷的盲區且只能對一階自相關進行檢驗)
2、Box and Pierce's Q 檢驗
reg y x1 x2 x3
predict e, resid
wntestq e, lags(n)
（n為滯後階數，可以由少及多嘗試幾次）

C. stata中的kmo檢驗輸什麼命令

stata中的kmo檢驗，stata中做法為：after
regression，choose
command:
estat
dwatson
DW檢驗被常用來檢驗模型中的自相關的。
Stata
是一套提供其使用者數據分析、數據管理以及繪制專業圖表的完整及整合性統計軟體。它提供許許多多功能，包含線性混合模型、均衡重復反復及多項式普羅比模式。
KMO統計量是取值在0和1之間。當所有變數間的簡單相關系數平方和遠遠大於偏相關系數平方和時，KMO值接近1.KMO值越接近於1,意味著變數間的相關性越強，原有變數越適合作因子分析；當所有變數間的簡單相關系數平方和接近0時，KMO值接近0.KMO值越接近於0,意味著變數間的相關性越弱，原有變數越不適合作因子分析。

D. stata相關系數顯著性檢驗檢驗命令

pwcorr變數1 變數2 ……，sig，結果中系數下面一行就是顯著性水平（是零相關的概率）

使用系統自帶的數據做RESET檢驗，sysuse auto，解釋：導入系統中自帶數據，autodescirbe解釋：看看數據的構成。Stata是一套提供其使用者數據分析、數據管理以及繪制專業圖表的完整及整合性統計軟體。它提供許許多多功能，包含線性混合模型、均衡重復反復及多項式普羅比模式。

統計功能

Stata的統計功能很強，除了傳統的統計分析方法外，還收集了近20年發展起來的新方法，如Cox比例風險回歸，指數與Weibull回歸，多類結果與有序結果的logistic回歸，Poisson回歸，負二項回歸及廣義負二項回歸，隨機效應模型等。具體說， Stata具有如下統計分析能力：

數值變數資料的一般分析：參數估計，t檢驗，單因素和多因素的方差分析，協方差分析，交互效應模型，平衡和非平衡設計，嵌套設計，隨機效應，多個均數的兩兩比較，缺項數據的處理，方差齊性檢驗，正態性檢驗，變數變換等。

以上內容參考：網路-stata

E. 如何用STATA求相關系數並且還有顯著性檢驗

你好
regress 這個命令就可以啊，然後執行完後用test檢驗就可以了。
相關性直接用corr就可以了

F. stata中correlate命令怎麼判斷相關性

pwcorr命令，help一下這個命令即可。相關性是指兩個變數之間的變化趨勢的一致性,如果兩個變數變化趨勢一致,那麼就可以認為這兩個變數之間存在著一定的關系(但必須是有實際經濟意義的兩個變數才能說有一定的關系)。

G. stata面板數據vif檢驗的命令

首先，用xtset米；命令設置面板數據。
再用xtreg命令進行固定效應面板數據回歸，後加f選項。得到結果後，用vif命令檢驗方差膨脹因子。
在做回歸分析時發現一個問題，因變數y有缺失值，如果不用dropy==.命令，回歸後vif檢驗小於10，如果採用dropy==.命令，回歸後vif檢驗值一下子蹦到了27，在這兩種處理方式的回歸中
最後樣本數是相同的，回歸系數、顯著性也相同，為啥就是vif檢驗值差異這么大？一定要用drop命令嗎？求高手解惑！

H. stata中的corr,pwcorr和spearman命令有什麼意義

可用於計算矩陣。
在Stata中，命令corr用於計算一組變數間的協方差或相關系數矩陣；命令pwcorr可用於計算一組變數中兩兩變數的相關系數，同時還可以對相關系數的顯著性進行檢驗； 命令pcorr 用於計算一組變數中兩兩變數的偏相關系數並進行顯著性檢驗。
Stata是一套提供其使用者數據分析、數據管理以及繪制專業圖表的完整及整合性統計軟體。它擁有很多功能，包含線性混合模型、均衡重復反復及多項式普羅比模式。

I. 怎麼看stata相關性檢驗結果

1、使用系統自帶的數據做RESET檢驗，sysuse auto，解釋：導入系統中自帶數據，autodescirbe解釋：看看數據的構成。

J. 如何用stata進行變數間的相關性分析，要把星星和p值都顯示出來

1、先定義value lable。方式有很多種，data | data utilities |lable utilities |manage value labels或者用命令 label define完成。