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stata 信度分析

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stata回归分析结果如何？Spatgsa ， spatlsa，stata有什么意义？如何使用stata关联变量分析以及如何使用stata制作关联矩阵分析？Spatdiag，如何看stata 1中解释变量的显著性 。使用sysuse打开数据文件后，单击菜单statistics|summaries 。

1、1分钟了解数据 分析挖掘体系一般来说，数据分析挖掘系统可分为数据预处理、分析挖掘、数据探索、数据呈现和分析工具 。数据预处理数据预处理包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据协议 。数据清洗包括缺失值处理和异常值处理；数据整合包括同名、异名、不同单位的实体识别和冗余识别 。数据变化包括函数变换、规范化、连续属性离散化、属性交流和小波变换 。

【stata 信度分析】分析Dig分析Dig更多 。包括假设检验，方差分析，回归分析，主成分分析，因子分析，典型相关分析，对应关系/12344 。-2/ ， 生存分析，分类预测，聚类分析，关联规则，时间序列分析，以及著名的灰色理论 。后几种应用较多 。分类预测方法包括决策树、神经网络、支持向量机(SVM)、逻辑回归、判别式分析和贝叶斯网络 。

2、如何用 stata进行变量间的相关性 分析,要把星星和p值都显示出来statainside分析correlation的命令是PWCorrabcde，sig结果有一个显著性的判据 。stata里面没有星，直接根据SIG，也就是P. 1的值来判断是否显著就好了 。首先定义valuelable 。有许多方法，如数据|数据实用程序|标签实用程序|管理值标签或使用命令labeldefine 。

3、在 stata中如何看解释变量的显著性1 。使用sysuse打开数据文件后，单击菜单统计|摘要、表格和测试|摘要和描述性统计|相关和协方差 。2.然后在弹出的配置窗口中，从变量下拉列表中选择mpg和weight ， 或者直接输入，然后点击确定 。

4.如果要分别研究国产车和国外车的mpg和重量的相关性，可以在by/if/in配置窗口中设置 ， 选择foreign作为分组变量 。5.然后点击ok，输出结果如下:这个过程也可以通过输入命令“by foreign，sort: correlated with light”实现 。6.另外，在stata中，不仅可以求出两个变量之间的相关性 ， 还可以求出多个变量之间的相关性 。

4、 stata如何 分析一个自变量对多个因变量的影响程度首先要看两个交叉变量是什么类型 。一般来说，分类变量或者连续变量生成新的变量，比如a1a2，gena1a2a1*a2，然后将新生成的交叉变量加入到模型中，看这个变量的P值是否显著降低 。可能是由于生成新变量的过程中产生了缺失值 ， 拟合模型时删除了有缺失值的事例 。如有不适，请沟通 。

5、怎么看 stata相关性检验结果如图所示，输入命令pwcorrX1X2X3X4X5，回车即可得到结果 。图中列出了相关系数 。比如X1和X2的相关系数是0.9189，高度相关 ， 其他也差不多 。你公布结果 。不同的相关方法和不同的参数有不同的结果 。Stata是一个完整和集成的统计软件，提供其用户数据分析、数据管理和绘制专业图表 。它提供了许多功能，包括线性混合模型、平衡迭代和多项式概率模型 。

1.用系统自己的数据做复位测试，sysuseauto，解释:导入系统自己的数据，autodescirbe解释:看数据的构成 。2.regpricerep 78 HeadroomRunkwightlength ， 解释:数据的回归 。3.利用Y的拟合值进行RESET测试和estatovtest，我们发现P的拟合值为0.051，接近拒绝域 。我们认为我们可能错过了高阶项 。

/image-6 6、如何用 stata做一个相关性 分析的矩阵?finditspatreg点击sg162，然后安装所有命令(spatcorr ， spatdiag，spatgsa，spatlsa，spatreg ， spatwmat) 。这些命令包括主要的空间自相关测试和空间回归模型(误差/滞后) 。当然你还需要计算空间权重矩阵 ， 但是你只需要把经度这两个变量的数据相加 。

7、 stata怎么看显著性? stata是否显著主要看P值 。Reg只提供回归分析 。在结果中，每个变量后跟一个p值，即p > | t |的列，P0代表显著性 。另外，还要看你的重要程度 。如果显著性水平设置为5%，则p值小于0.05的所有变量都是显著的 。stata的主要功能如下:1 .Stata的统计功能非常强大 。除了传统的统计分析方法外，还收集了近20年来发展起来的新方法 。
8、 stata回归 分析结果怎么看?stataRegression分析结果可以看到如下:1 。看Sig的价值，p ， 如果值小于0.05，说明影响显著 。2.求RSquare的值，它可以解释不同变量的变化值，如果显示0.763，则意味着这两个变量有76.3%的概率相关 。3.求线性值DW，查DW分布表，发现DW属于1.240~1.556，比如DW1.589大于1.556，说明没有相关性 。

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