stata主成分分析命令
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/03/29 17:03:21
三个变量g,m,s和常数项;其中只有size显著,可以看其t值和p值,p值小于0.05,所以其在95%置信度下显著.拟合度较低,查看adjR-squared,越接近1拟合度越高,此模型拟合度较差.模型
是Canonicalcorrelations吗?helpcanonsysuseautocanon(lengthweightheadroomtrunk)(displmpggear_ratioturn)
主成分分析也称主分量分析,旨在利用降维的思想,把多指标转化为少数几个综合指标. 在统计学中,主成分分析(principalcomponentsanalysis,PCA)是一种简化数据集的技术.它是一
正负号只是表示关系的正负这不影响主成分分析主要看绝对值的大小绝对值大就表示关系强
木有一个变量是显著的……所有变量的p值都好大的说~整个模型的p值也很大……结论就是这个模型本身统计不显著,各个变量也不显著.看回归分析结果,你先看右上角那个prob>F,那个是对整个模型的检验,如果这
简单的说吧.假如现在你有x1,x2,x3,x4等四个变量,主成份的目的就是找到另外的几个变量(少于4个),使之能涵盖x1~x4等四个变量的尽可能多的信息.用方程表示大概就是:y1=a1*x1+a2*x
已经向官方咨询了,不能相互调用
抛开数据本身和模型的问题,但看回归结果的话,第一个结果比第二个好:一是模型整体的拟合优度即adj-Rsquared比较高,二是显著性水平即P值比较低.再问:请问一下表格里的t值代表什么?还有P>|t|
这种model的R^2的值已经完全没有讨论的意义了,只要F值是显著的significant的就可以了.你的结果中,independentvariables当中,只有power(5%显著),Edu(1%
可以估计X=某一值时的Y.R-squared高,F(1,58)拒绝模型整体不显著,x的t检验说明系数显著
1.写出拟合方程Y=0.0439636-0.1104272ret+0.3015505drret+0.0003205vr+0.0130717drvr+0.0061625retvr+0.0501226dr
F检验又叫方差齐性检验.从两研究总体中随机抽取样本,要对这两个样本进行比较的时候,首先要判断两总体方差是否相同,即方差齐性.若两总体方差相等,则直接用t检验,若不等,可采用t'检验或变量变换或秩和检验
先看下你的研究领域,有的文献大于0,5都接受了
这跟stata没关系吧均值和分位数是统计知识一般做研究的时候都要观察下了解自己样本的基本分布和性状
我晕,白写了啊,刚才不小心改掉了.首先说觉得你这个方程回归的不好,R系数太小,显著性不好.F值应该大于该自由度下查表的值才行,所有的t值大于查表得到的值,这样从方程到参量全部显著.不过受制于原始数据,
predict是预期.看你选择stata用什么algorithm来算了.predict可以用来做样本内预期(in-sample).算出的结果应该就是你要算的那个[X*b],但predict也能用作样本
红色数据表示字符串变量,这是不能用于回归分析的.一般在做面板回归的时候,直接从excel将数据黏贴到STATA里地区变量是字符串变量,需要进行转换.但是你这里除了年份的数据是数值型的,其他的都是红色就
xi:regGDPi.reg1i.reg2i.reg3i.reg4i.reg5i.reg6i.reg7i.reg8i.reg9xi:表示自动生成虚拟变量i.变量名再问:请问,我是面板数据,就是分32个
主成分分析的发展史,以分析化学发展史为例分析化学是化学的一个重要分支,它主要研究物质中有哪些元素或基团(定性分析);每种成分的数量或物质纯度如何(定量分析);原子如何联结成分子,以及在空间如何排列等等
DF检验:dfullerXADF检验:不含截距项和时间趋势-dfullerX,noconstantregresslags(n)含截距项但不含时间趋势-dfullerX,regresslags(n)含截