stata操作介绍之相关性分析(三).ppt
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1、三、线性回归分析相关性分析回归分析多重共线性等相关检验和处理线性回归分析的stata应用实例本部分用到的实例是BigAndysBurgerBarn的销售模型。BigAndy的汉堡销售收入取决于单价和广告支出水平。因此,这个模型包含两个解释变量和一个常数项。其中,sales为指定城市的月销售额并以千美仄元度量,price是以美元度量的单个汉堡的价格,advert为广告支出,同样以千美元度量。sales=1+2*price+3*advert+相关性分析相关性分析相关性分析主要目的是研究变量之间关系的密切程度。相关性分析的方法主要有:Pearson相关系数分析、KendallT相关系数分析、Spea
2、rman秩相关系数分析以及偏相关系数分析。1.Pearson相关系数分析Pearson相关性分析是一个描述线性相关强度的量,取值于一1和1之间。Pearson相关性分析的命令格式:correlatevarlistifinweight,correlate_optionspwcorrvarlistifinweight,correlate_optionscorrelate尽可能使用两两变量中所有没有缺失的数据pwcorr只采用没有任何缺失数据的完整观测值选项含义means显示变量的均值、标准差、最大最小信covariance显示协方差矩阵选项含义obs显示计算每个相关系数时使用的观测值个数sig显示
3、显著性检验的P值print(#)在屏幕上仅显示达到相应显著性水平的相关系数star(#)在显著的相关系数上打上星号listwise使用listwise的方法处理缺失值,这样pwcorr就退化成correlate命令了。所谓listwis。方法是说,如果某一观测值中某个或者多个变量出现缺失,则将整个观测值删掉,这也正是correlate命令使用的方法。对于没有缺失值的数据集,这两种方法没有区别correlate选 项 说明pwcorr选项说明用pwcorr命令实现所有变量的Pearson相关系数分析,并在显著性水平超过0.05的相关系数上打上星号,其命令为:pwcorr,sigstar(0.05
4、)2.KendallT相关系数分析KendallT相关性分析是一个非参数度量变量间的相关性,其取值在一1和1之间。KendallT相关性分析的命令格式:ktauvarlistifinweight,ktau_options选项含义print(#)在屏幕上仅显示达到相应显著性水平的相关系数star(#)在显著的相关系数上打上星号用ktau命令实现所有变量的KendallT相关系数分析,并在显著性水平超过0.05的相关系数上打上星号,其命令为:ktau,star(0.05)3.Spearman秩相关系数分析Spearman秩相关性分析也是一种不依赖于总体分布的非参数检验,取值也在一1和1之间。Spe
5、arman秩相关性分析的命令格式:spearmanvarlistifinweight,spearman_options用spearman命令实现所有变量的Spearman秩相关系数分析,并在显著性水平超过0.05的相关系数上打上星号,其命令为:spearman,star(0.05)4.偏相关系数分析双变量相关分析是研究两个变量之间的相关关系,有时在分析两个变量之间相关关系时,往往会有其他变量的影响因素混合在里面,此时计算出来的相关系数可能并不能真正反映两个变量之间的关系。偏相关性分析的命令格式:pcorrvarnamelvarlistifinweight用pcorr命令实现偏相关分析,其命令为
6、:pcorr,salespriceadvert回归分析回归分析回归分析时常用的Stata命令有:regress,predict,test命令。regress,predict,test是一组命令,它们完成各种简单和多元的普通最小二乘法回归。1.regress实现因变量对自变量的回归regress命令的格式:regressdepvarindepvarsifinweightoptions因变量自变量选项含义noconstant不加常数项做线性回归hascons由用户指定常数项的值level(#)设定置信水平(默认值为95%)beta报告标准化的beta系数noheader不报告输出表名实现因变量为销
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