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stata操作介绍之相关性分析 ppt课件

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stata操作介绍之基础部分PPT幻灯片课件

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数据编辑器
38
注意：
1.如果为某一变量输入的第一个值是一个数字，比如对人口、失业率和预 期寿命这些变量，那么stata便会认为这一列是一个“数值变量”，从此 以后只允许数字作为取值。 2.如果为某一变量第一次输入的是非数值字符，比如像地名的输入（或者 输入了带逗号的数字），那么stata会判断此列是字符串或文本变量。 3.在数据编辑器或数据浏览器中，字符串变量值显示为红色，这将其与数 值变量（黑色）或加标签的数值变量（蓝色）区分开来。
23
Stata 菜单栏简介
包含八项下拉菜单:文件、编辑、数据、绘图、统计分析、用户、窗口及帮助。
24
1.9 Stata命令输入
• Stata的命令输入方式： 1、点击菜单栏输入命令； 2、在命令窗口输入命令； 3、运行命令程序（利用.do文件）；
25
1.10 Stata文件格式
• Stata常用的文件格式：
文件类型
扩展名
数据文件
.dta
命令程序文件
.do
运行程序文件
.ado
帮助文件
.hlp
说明
stata使用的数据
一系列命令的集合
用于完成用户提交的数据处理与统 计分析任务的程序文件
与相应的.ado文件有相同的文件名， 形成一堆文件，并提供在线帮助
26
1.11 Stata命令包安装
利用Stata做统计分析时，官方提供的命令包并不一定能满足需 求，因此许多研究者编写了大量的非官方命令包（包括.do文件、 .ado文件和帮助文件），使用此类非官方命令包之前需要对其进行 安装。
Stata中有两个命令对于用户寻找与安装命令包相当有用：search 和findit。
通过这两个命令可以找到相关搜索内容中有哪些额外的命令，点 击链接后安装即可。

stata操作介绍之相关性分析(三)资料

stata操作介绍之相关性分析(三)资料
pcorr varnamel varlist [if] [in] [weight]
10
用pcorr命令实现偏相关分析，其命令为： pcorr, sales price advert
11
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。
2
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、Kendall T相关系数 分析、Spearman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： correlate [varlist] [if] [in] [weight] [ ，correlate_ options ]
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
1
线性回归分析的stata应用实例 本部分用到的实例是Big Andy’s Burger Barn的销售模 型。Big Andy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。
sales= α1 +α2*price +α3*advert+ ε 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。
14
2.predict计算拟合值和残差 指定存储类 型的格式 变量名

最新stata操作介绍之相关性分析(三)

最新stata操作介绍之相关性分析(三)

pwcorr选项说明
选项 obs sig print(#) star(#) listwise 含义 显示计算每个相关系数时使用的观测值个数 显示显著性检验的P值 在屏幕上仅显示达到相应显著性水平的相关系数 在显著的相关系数上打上星号 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
2
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、Kendall T相关系数 分析、Spearman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： correlate [varlist] [if] [in] [weight] [ ，corrprint(#) star(#)
含义 在屏幕上仅显示达到相应显著性水平的相关系数 在显著的相关系数上打上星号
6
用ktau命令实现所有变量的Kendall T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)
7
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。 Spearman秩相关性分析的命令格式：
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： pcorr varnamel varlist [if] [in] [weight]

stata操作介绍之相关性分析(三) PPT

stata操作介绍之相关性分析(三) PPT

表左上方区域为方差分析表。第2列从上到下依次为回归平方和(SS E为)、k=残2，差n平-k方-1=和75(S-2S-R1=)和72总，离n-差1=平75方-1=和74(S；ST第)；4列第为3列均为方自和由(M度S，S)，分别由 各项平方和除以相应的自由度得到。 表调整右的上判方定区系域数给(出Ad了j R样-s本qu数ar(eNd)u、mFbe统r 计of量o的bs值)、、判回定归系方数程(R标-s准qu误are(dR)、 oot MSE) 以及其他一些统计量的信息。
因变量
自变量
regress命令的格式: regress depvar indepvars[if] [in] [weight] [options]
实现因变量为销售收入，自变量为单价和广告支出的线性回归， 其命令为：
regress sales price advert
表下方区域为基本的回归结果。第1列依次为被解释变量sales， 解释变量price、advert，截距项constant；第2列回归系数；第3 列回归系数的标准误；第4列回归系数的 t 统计量值;第5列p值； 第6列95%的置信区间
2.predict计算拟合值和残差 指定存储类 型的格式 变量名
指定需要拟合值 还是残差值，若 为resid，则是残差
predict命令的格式: predict [type] newvar [if] [in][，single_ options]
计算前面所求回归方程的拟合值和残差。其命令分别为： predict y1 predict e, resid
pwcorr只采用没有任何缺失数据的完整观测值
correr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：

操作介绍之相关性分析三ppt课件

操作介绍之相关性分析三ppt课件
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：
correlate [varlist] [if] [in] [weight] [ ，correlate_ options
correlate尽可能使用两两变量中所有没有缺失的数据
pwcorr [varlist] [if] [in] [weight] [ ，correlate_ options ]
乘法回归。
1.regress实现因变量对自变量的回归
因变量
自变量
regress命令的格式: regress depvar indepvars[if] [in] [wei
ght] [options]
选项 noconstant hascons level(#) beta noheader
13
含义 不加常数项做线性回归 由用户指定常数项的值 设定置信水平(默认值为95% ) 报告标准化的beta系数 不报告输出表名
4
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 , sig star(0.05)
5
2. Kendall T相关系数分析 Kendall T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。 Kendall T相关性分析的命令格式：
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
1
线性回归分析的stata应用实例 本部分用到的实例是Big Andy’s Burger Barn的销 售模型。Big Andy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。

《相关性分析》PPT课件

《相关性分析》PPT课件

例2:Minitab的对话窗口
Correlations: Oxygen purity %, Hydrocarbon %
Pearson correlation of Oxygen purity % and Hydrocarbo n % = 0.937 P-Value = 0.000
结论是什么？
H0:p=0(无相关性) Ha:p≠0(有相关性）
例1 10-6
相关系数:R
相关系数(R)有时又称为皮尔森成果，用来测定两个变量之间的关 度。 属性 ◆R值取范围从-1.0到+1.0，即-1 ≤ R ≤ 1 。 ◆R<0意味着一个负线性相关，即是Y随着X的增加而减少。 ◆R>0意味和一个正线性相关，即是Y随着X的增加而增加。 ◆R=-1意味着一个完全负线性关系。 ◆R=1意味着一个完全正线性关系。 ◆R=0意味着无线性关系。
错误III：因果归属 相关并不意味着因果，仅仅是两个变量间存在的关系。
错误IV:曲解数据 掩饰真实的相关或者创造虚假的相关
数据实际上是来自不同的数据来源。 10-12
错误V:过多的集中于R 过多的集中于相关系数
上图有相关系数R≈0.7
错误V(续)
通常，人们过于把R（或R2）值作为一个“好”的相关的依据。前面 形说明了将数据图表化是多么重要。 但是当图表（和接下来的诊断）展示一个合法的线性关系或数学模 ，我们可以做出如下结论： ◆R2>0.4:相关性明确存在(n>25时) ◆R2>0.7:我们可以使用该关系，但必须慎重(n>9时) ◆R2>0.9:可使用的关系存在 ◆R2>0.95：关系良好
例1
某黑带想了解一化学蒸馏过程中氧气的纯度(Y)与冷凝器中的炭氢 合物的%之间的关系。 ◆数据在Oxygen purity. mtw ◆请做出散点图Oxygen purity (Y) v s Hydrocarbon %(x)

stata操作介绍之相关性分析(三)


选项 print(#) star(#)
含义 在屏幕上仅显示达到相应显著性水平的相关系数 在显著的相关系数上打上星号
6
用ktau命令实现所有变量的 Kendall T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)
7
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。 Spearman秩相关性分析的命令格式：
pwcorr选项说明
选项 obs sig print(#) star(#) listwise 含义 显示计算每个相关系数时使用的观测值个数 显示显著性检验的P值 在屏幕上仅显示达到相应显著性水平的相关系数 在显著的相关系数上打上星号 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
17
1.2处理多重共线性的方法 1. 如果只关心方程的预测能力，则在整个方程显著的条件下， 可以不必关心具体的回归系数。 2. 增加样本容量，剔除导致多重共线性的变量或者修改模型设 定形式。 3. 对于时间序列样本，通过使用差分模型可以一定程度上消除 原模型中的多重共线性。 4.岭回归方法。 /thread-3035722-1-1.html
实现因变量为销售收入，自变量为单价和广告支出的线性回归， 其命令为： regress sales price advert
13
表下方区域为基本的回归结果。第1列依次为被解释变量sales， 解释变量price、advert，截距项constant ；第2列回归系数；第 3 列回归系数的标准误；第4列回归系数的 t 统计量值;第5列p值； 第6列95%的置信区间

最新stata操作介绍之相关性分析(三)

因变量 自变量
regress命令的格式: regress depvar indepvars[if] [in] [weight] [options]
选项 noconstant hascons level(#) beta noheader
12
含义 不加常数项做线性回归 由用户指定常数项的值 设定置信水平(默认值为95% ) 报告标准化的beta系数 不报告输出表名
实现因变量为销售收入，自变量为单价和广告支出的线性回归， 其命令为： regress sales price advert
13
表下方区域为基本的回归结果。第1列依次为被解释变量sales， 解释变量price、advert，截距项constant；第2列回归系数；第3 列回归系数的标准误；第4列回归系数的 t 统计量值;第5列p值； 第6列95%的置信区间
22Leabharlann 142.predict计算拟合值和残差
指定存储类 变量名 型的格式
指定需要拟合值 还是残差值，若 为resid，则是残差
predict命令的格式: predict [type] newvar [if] [in][，single_ options] 计算前面所求回归方程的拟合值和残差。其命令分别为： predict y1 predict e, resid
pwcorr选项说明
选项 obs sig print(#) star(#) listwise 含义 显示计算每个相关系数时使用的观测值个数 显示显著性检验的P值 在屏幕上仅显示达到相应显著性水平的相关系数 在显著的相关系数上打上星号 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

最新stata操作介绍之相关性分析(三)


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1.2处理多重共线性的方法 1. 如果只关心方程的预测能力，则在整个方程显著的条件下， 可以不必关心具体的回归系数。 2. 增加样本容量，剔除导致多重共线性的变量或者修改模型设 定形式。 3. 对于时间序列样本，通过使用差分模型可以一定程度上消除 原模型中的多重共线性。 4.岭回归方法。 /thread-3035722-1-1.html
2
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、Kendall T相关系数 分析、Spearman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： correlate [varlist] [if] [in] [weight] [ ，correlate_ options ]
4
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 , sig star(0.05)
5
2. Kendall T相关系数分析 Kendall T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。 Kendall T相关性分析的命令格式： ktau [varlist] [if] [in] [weight] [ ， ktau _ options ]
10
用pcorr命令实现偏相关分析，其命令为： pcorr, sales price advert
11
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

最新stata操作介绍之相关性分析(三)


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3.test进行指定的检验
test命令主要用来检验系数是否符合一定的关系.test命令的格式如下: 检验多个变量的系数是否同时为零 test varl var2…var3k 检验变量的系数是否为C test var=C 检验两个变量的系数是否相等 test varl=var2 检验多个变量之间存在的一些关系 test varl=(var2+var3)/C 用test命令检验价格和广告支出的系数是否同时为0，其命令为: test price advert
10
用pcorr命令实现偏相关分析，其命令为： pcorr, sales price advert
11
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
correlate尽可能使用两两变量中所有没有缺失的数据
pwcorr [varlist] [if] [in] [weight] [ ，correlate_ options ]
pwcorr只采用没有任何缺失数据的完整观测值
3
correlate选项说明
选项 means covariance 含义 显示变量的均值、标准差、最大最小信 显示协方差矩阵
实现因变量为销售收入，自变量为单价和广告支出线性回归， 其命令为： regress sales price advert
13
表下方区域为基本的回归结果。第1列依次为被解释变量sales， 解释变量price、advert，截距项constant；第2列回归系数；第3 列回归系数的标准误；第4列回归系数的 t 统计量值;第5列p值； 第6列95%的置信区间
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sales= α1 +α2*price +α3*advert+ ε 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。
3
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、Kendall T相关系数 分析、Spearman秩相关系数分析以及偏相关系数分析。 1. Pearson相关系数分析
stata操作介绍之相关性分析
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
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线性回归分析的stata应用实例 本部分用到的实例是Big Andy’s Burger Barn的销售模 型。Big Andy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。
1.regress实现因变量对自变量的回归
因变量
自变量
regress命令的格式: regress depvar indepvars[if] [in] [weight] [options]
13
实现因变量为销售收入，自变量为单价和广告支出的线性回归， 其命令为：
regress sales price advert
用test命令检验价格和广告支出的系数是否同时为0，其命令为:
test price advert
P值<0.05，拒绝原假设 ，即价格和广告支出的 系数不同时为0
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ห้องสมุดไป่ตู้关检验和处理
回归分析时通常需要检验数据是否存在多重共线、序列相关和异方差
等问题，如果存在这些问题，则需要对其进行处理。
1.多重共线性的检验和处理
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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)
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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：
pwcorr只采用没有任何缺失数据的完整观测值
4
correlate选项说明 pwcorr选项说明
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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 , sig star(0.05)
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2. Kendall T相关系数分析 Kendall T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。 Kendall T相关性分析的命令格式： ktau [varlist] [if] [in] [weight] [ ， ktau _ options ]
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2.predict计算拟合值和残差 指定存储类 型的格式 变量名
指定需要拟合值 还是残差值，若 为resid，则是残差
predict命令的格式: predict [type] newvar [if] [in][，single_ options]
计算前面所求回归方程的拟合值和残差。其命令分别为： predict y1 predict e, resid
pcorr varnamel varlist [if] [in] [weight]
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用pcorr命令实现偏相关分析，其命令为： pcorr, sales price advert
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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。
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用ktau命令实现所有变量的Kendall T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)
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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。 Spearman秩相关性分析的命令格式： spearman [varlist] [if] [in] [weight] [ ， spearman _ options ]
表下方区域为基本的回归结果。第1列依次为被解释变量sales， 解释变量price、advert，截距项constant；第2列回归系数；第3 列回归系数的标准误；第4列回归系数的 t 统计量值;第5列p值； 第6列95%的置信区间
14
表左上方区域为方差分析表。第2列从上到下依次为回归平方和(SS E为)、k=残2，差n平-k方-1=和75(S-2S-R1=)和72总，离n-差1=平75方-1=和74(S；ST第)；4列第为3列均为方自和由(M度S，S)，分别由 各项平方和除以相应的自由度得到。 表调整右的上判方定区系域数给(出Ad了j R样-s本qu数ar(eNd)u、mFbe统r 计of量o的bs值)、、判回定归系方数程(R标-s准qu误are(dR)、 oot MSE) 以及其他一些统计量的信息。
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3.test进行指定的检验
test命令主要用来检验系数是否符合一定的关系.test命令的格式如下:
test varl var2…var3k
检验多个变量的系数是否同时为零
test var=C
检验变量的系数是否为C
test varl=var2
检验两个变量的系数是否相等
test varl=(var2+var3)/C 检验多个变量之间存在的一些关系
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： correlate [varlist] [if] [in] [weight] [ ，correlate_ options ]
correlate尽可能使用两两变量中所有没有缺失的数据
pwcorr [varlist] [if] [in] [weight] [ ，correlate_ options ]