stata相关性检验命令

A. 如何用stata 做一个相关性分析的矩阵

findit
spatreg
点击sg162，然后安装所有命令（spatcorr,
spatdiag,
spatgsa,
spatlsa,
spatreg,
spatwmat)
这些命令包含了主要的空间自相关检验，空间回归模型（error/lag).
当然你也需要计算空间权重矩阵，但是你只需要增加两个变量的数据，longitude/latitude.这个由你的gis软件中应该不难得到。这些命令使用起来都比较简单。唯一需要注意的是，你的sample不能过大，ic
版的stata，有矩阵维数的限制（800*800).

B. 怎么用STATA检验时间序列数据的异方差和自相关

一般来讲，时间序列数据较少出现异方差现象，更多地是序列相关问题。
用stata软件实现异方差的检验，最直观的是用图示法。作出残差关于某一解释变量的散点图，具体的命令如下：
reg 被解释变量名 解释变量名
prrdict e, resid
graph twoway scatter e 解释变量名
此外，还有white检验、G-Q检验和Breuch-Pagan LM检验。white检验不是stata官方的命令，需要单独下载补丁，G-Q检验则需要对变量有较多的先验认识。我重点介绍一下B-P LM检验在stata中的实现：
在执行完回归指令regress以后，用 hettest 变量名 这个命令就能实现。其中变量名只包括除常数项以外的所有解释变量名称。你可以逐个命令进行操作，也可以用批处理的方式来实现。至于检验的原理不用在这里说了吧？不太明白的话建议查查书。
序列相关性的检验
1、D-W检验
reg y x1 x2 x3
estat dwatson
(y为被解释变量 x为解释变量，执行上述命令便可得到D-W值，不过该检验存在无法判断的盲区且只能对一阶自相关进行检验)
2、Box and Pierce's Q 检验
reg y x1 x2 x3
predict e, resid
wntestq e, lags(n)
（n为滞后阶数，可以由少及多尝试几次）

C. stata中的kmo检验输什么命令

stata中的kmo检验，stata中做法为：after
regression，choose
command:
estat
dwatson
DW检验被常用来检验模型中的自相关的。
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。它提供许许多多功能，包含线性混合模型、均衡重复反复及多项式普罗比模式。
KMO统计量是取值在0和1之间。当所有变量间的简单相关系数平方和远远大于偏相关系数平方和时，KMO值接近1.KMO值越接近于1,意味着变量间的相关性越强，原有变量越适合作因子分析；当所有变量间的简单相关系数平方和接近0时，KMO值接近0.KMO值越接近于0,意味着变量间的相关性越弱，原有变量越不适合作因子分析。

D. stata相关系数显着性检验检验命令

pwcorr变量1 变量2 ……，sig，结果中系数下面一行就是显着性水平（是零相关的概率）

使用系统自带的数据做RESET检验，sysuse auto，解释：导入系统中自带数据，autodescirbe解释：看看数据的构成。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。它提供许许多多功能，包含线性混合模型、均衡重复反复及多项式普罗比模式。

统计功能

Stata的统计功能很强，除了传统的统计分析方法外，还收集了近20年发展起来的新方法，如Cox比例风险回归，指数与Weibull回归，多类结果与有序结果的logistic回归，Poisson回归，负二项回归及广义负二项回归，随机效应模型等。具体说， Stata具有如下统计分析能力：

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差分析，协方差分析，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，方差齐性检验，正态性检验，变量变换等。

以上内容参考：网络-stata

E. 如何用STATA求相关系数并且还有显着性检验

你好
regress 这个命令就可以啊，然后执行完后用test检验就可以了。
相关性直接用corr就可以了

F. stata中correlate命令怎么判断相关性

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)。

G. stata面板数据vif检验的命令

首先，用xtset米；命令设置面板数据。
再用xtreg命令进行固定效应面板数据回归，后加f选项。得到结果后，用vif命令检验方差膨胀因子。
在做回归分析时发现一个问题，因变量y有缺失值，如果不用dropy==.命令，回归后vif检验小于10，如果采用dropy==.命令，回归后vif检验值一下子蹦到了27，在这两种处理方式的回归中
最后样本数是相同的，回归系数、显着性也相同，为啥就是vif检验值差异这么大？一定要用drop命令吗？求高手解惑！

H. 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差或相关系数矩阵；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着性进行检验； 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着性检验。
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。

I. 怎么看stata相关性检验结果

1、使用系统自带的数据做RESET检验，sysuse auto，解释：导入系统中自带数据，autodescirbe解释：看看数据的构成。

J. 如何用stata进行变量间的相关性分析，要把星星和p值都显示出来

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