stata的相關性檢驗命令

❶ 如何用stata進行時間序列的協整檢驗，需要具體的操作指令和解釋。

1、首先打開筆者准備 的數據集，然後觀察對數據集進行初步的觀察。通過觀察可以得知t是時間變數，第一步應該設定變數t為時間表示。

❷ 如何用stata 做一個相關性分析的矩陣

在stata里help cor。

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

stata 裡面分析相關性的命令是

pwcorr a b c d e , sig

結果就有了包括了顯著性的判消侍閉斷標准，stata裡面沒有星星，直接根據sig，也就是p的值來判斷是否顯著就好。

(2)stata的相關性檢驗命令擴展閱讀：

作圖功能

Stata的作圖模塊，主要提供如下八種基本圖形的製作 : 直方圖（histogram），條形圖（bar），百分條圖 （oneway），百分圓圖（pie），散點圖（two way），散點圖矩陣（matrix），星形圖（談氏star），分位數圖。

這些圖形的巧妙應用，可以滿足絕大多數用戶的統計作圖要求。在有些非繪圖命令中，也提供了專門繪制某種圖形的功能，如在生存分析中，提供了繪制生存曲線圖，回歸分析中提供了殘差圖等。

Stata的矩陣運算功能

矩陣代數是多元統計分析的重要工具， Stata提供了多元統計分析中所需的矩陣基本運算，如矩陣的加、積、逆、 Cholesky分解、 Kronecker內積等；還拿裂提供了一些高級運算，如特徵根、特徵向量、奇異值分解等。

在執行完某些統計分析命令後，還提供了一些系統矩陣，如估計系數向量、估計系數的協方差矩陣等。

❸ 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

❹ 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。

❺ 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。

❻ 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）