stata相关性分析有哪些?

如题所述

stata里面分析相关性的命令是pwcorr a b c d e , sig,结果就有了包括了显著性的判断标准,stata里面没有星星,直接根据sig,也就是p的值来判断是否显著就好了。

SS是平方和,它所在列的三个数值分别为回归误差平方和(SSE)、残差平方和(SSR)及总体平方和(SST),即分别为Model、Residual和Total相对应的数值。

df(degree of freedom)为自由度

MS为SS与df的比值,与SS对应,SS是平方和,MS是均方,是指单位自由度的平方和。

coeft表明系数的,因为该因素t检验的P值是0.000,所以表明有很强的正效应,认为所检验的变量对模型是有显著影响的。

扩展资料:

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。

参考资料来源:百度百科-stata

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stata相关性分析有哪些?
Stata相关性分析主要包括以下几种:1. 皮尔逊相关系数 皮尔逊相关系数是最常用的相关性分析方法之一。它衡量两个变量之间的线性关系强度和方向。在Stata中,可以使用`correlate`命令来计算皮尔逊相关系数。2. 斯皮尔曼秩相关系数 斯皮尔曼秩相关系数是一种非参数方法,用于衡量两个变量之间的关联程度,不考...

stata相关性分析有哪些?
Stata相关性分析主要有以下几种:1. 皮尔逊相关系数 皮尔逊相关系数是最常用的相关性分析方法之一,用于衡量两个连续变量之间的线性关系强度和方向。其值介于-1和1之间,绝对值越接近1表示相关性越强。2. 斯皮尔曼秩相关系数 斯皮尔曼秩相关系数是一种非参数方法,适用于等级数据或非线性关系的数据集。

stata相关性分析有哪些?
在Stata中进行相关性分析时,常用的命令是pwcorr a b c d e, sig,这个命令会提供包括显著性判断的输出。显著性通过查看p值来确定,p值越小,表示相关性越显著。p值没有直观的星级表示,只需关注其大小即可。在分析结果中,涉及到几个关键术语。SS(平方和)由回归误差平方和(SSE)、残差平方和(...

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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。2、reg price rep78 headroom trunk weight length,解释:对数据进行回归。3、使用y的拟合值进行RESET检验,estat ovtest,发现p的拟合值为0.051这个数比较接近拒绝域,我们认为我们可能遗漏了...

Stata学习笔记——相关性分析及解读
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Stata 相关性检验+共线性分析
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stata操作介绍之相关性分析(三)
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