精编制作stata操作介绍之相关性分析(三)PPT课件
23页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BigAndy sBurgerBarn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 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 pwcorr varlist if in weight correlate options correlate尽可能使用
2、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 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 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 ktau varlist if in weight ktau options 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 Spearman秩相关性分析的命令格式 spearman varlist if in weight 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
3、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 pcorrvarnamelvarlist if in weight 用pcorr命令实现偏相关分析 其命令为 pcorr salespriceadvert 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 regressdepvarindepvars if in weight options 因变量 自变量 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 regresssalespriceadvert 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
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