stata操作介绍之相关性分析 ppt课件
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数据编辑器
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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。
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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。
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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）；
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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
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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
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
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)
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
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
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。
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
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)
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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：
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
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 ]
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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。 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
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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。 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
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
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]
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
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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
最新stata操作介绍之相关性分析(三)
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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相关检验和处理
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 1.1stata中多重共线性检验的命令格式为： vif //该命令用来得到自变量的方差膨胀因子 一般来说，判断多重共线性的标准是(两个标准必须同时满足): *最大的vif大于10; 由判断标准可知 *平均的vif大于1. 不存在多重共线性
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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 ]
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2.2处理异方差性的方法
1.在regress命令的options选项中选择robust选项即可； 2.加权最小二乘法（WLS） 。
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3.序列相关的检验和处理 2.1stata中检验序列相关性的方法： 1.BG检验 命令为：estat bgodfrey (默认p=1) estat bgodfrey，lags（p） estat bgodfrey， nomiss0 (使用不添加0的BG检验) 2.box-pierce Q检验/ Ljung-Box Q 命令为： reg y x1 x2 x3 predict el, resid wntestq el (使用stata提供的默认滞后期) wntestq el, lags(p) (使用自己设定的滞后期) 3.DW检验：现在已经不常用，因为其只能检验一阶自相关。 命令为： estat dwatson
最新stata操作介绍之相关性分析(三)
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2.异方差的检验和处理 2.1stata中异方差检验的命令格式为： hettest或者imtest, white (怀特检验) 判断存在异方差的标准是:命令输出结果的P值小于0.05，则拒绝 原假设，即存在异方差性。
hettest 和怀特检验输出结 果的 p 值均大于 0.05 故不 存在异方差性
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2.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
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]
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
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
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
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]
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3.2stata中处理序列相关性的方法： 1. Newey稳健性标准差 newey y x1 x2 x3, lag(p) (滞后阶数必选) 2.使用OLS+聚类稳健的标准差（cluster robust standard error）面 板数据中经常使用聚类稳健的标准差。 reg y x1 x2 x3, cluster(state) (聚类稳健标准差，假设“state”为 聚类变量) 3.使用可行广义最小二乘法（FGLS） prais y x1 x2 x3 (使用默认的PW估计法) praise y x1 x2 x3, corc (使用CO估计法) 4.修改模型设定，可能自相关是由于遗漏了自相关的解(#)
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
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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)
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
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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
21
3.2stata中处理序列相关性的方法： 1. Newey稳健性标准差 newey y x1 x2 x3, lag(p) (滞后阶数必选) 2.使用OLS+聚类稳健的标准差（cluster robust standard error）面 板数据中经常使用聚类稳健的标准差。 reg y x1 x2 x3, cluster(state) (聚类稳健标准差，假设“state”为 聚类变量) 3.使用可行广义最小二乘法（FGLS） prais y x1 x2 x3 (使用默认的PW估计法) praise y x1 x2 x3, corc (使用CO估计法) 4.修改模型设定，可能自相关是由于遗漏了自相关的解释变量。
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
17Байду номын сангаас
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
21
3.2stata中处理序列相关性的方法： 1. Newey稳健性标准差 newey y x1 x2 x3, lag(p) (滞后阶数必选) 2.使用OLS+聚类稳健的标准差（cluster robust standard error）面 板数据中经常使用聚类稳健的标准差。 reg y x1 x2 x3, cluster(state) (聚类稳健标准差，假设“state”为 聚类变量) 3.使用可行广义最小二乘法（FGLS） prais y x1 x2 x3 (使用默认的PW估计法) praise y x1 x2 x3, corc (使用CO估计法) 4.修改模型设定，可能自相关是由于遗漏了自相关的解释变量。
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
17Байду номын сангаас
最新stata操作介绍之相关性分析(三)
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 ]
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 (SSE)、残差平方和(SSR)和总离差平方和(SST)；第3列为自由度， 分别为k=2，n-k-1=75-2-1=72，n-1=75-1=74；第4列为均方和(MSS)， 由各项平方和除以相应的自由度得到。 表右上方区域给出了样本数(Number of obs)、判定系数(R-squared)、 调整的判定系数(Adj R-squared) 、 F统计量的值、回归方程标准误 (Root MSE) 以及其他一些统计量的信息。
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]
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3.2stata中处理序列相关性的方法： 1. Newey稳健性标准差 newey y x1 x2 x3, lag(p) (滞后阶数必选) 2.使用OLS+聚类稳健的标准差（cluster robust standard error）面 板数据中经常使用聚类稳健的标准差。 reg y x1 x2 x3, cluster(state) (聚类稳健标准差，假设“state”为 聚类变量) 3.使用可行广义最小二乘法（FGLS） prais y x1 x2 x3 (使用默认的PW估计法) praise y x1 x2 x3, corc (使用CO估计法) 4.修改模型设定，可能自相关是由于遗漏了自相关的解释变量。
最新stata操作介绍之相关性分析(三)
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2.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
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
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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
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 (SSE)、残差平方和(SSR)和总离差平方和(SST)；第3列为自由度， 分别为k=2，n-k-1=75-2-1=72，n-1=75-1=74；第4列为均方和(MSS)， 由各项平方和除以相应的自由度得到。 表右上方区域给出了样本数(Number of obs)、判定系数(R-squared)、 调整的判定系数(Adj R-squared) 、 F统计量的值、回归方程标准误 (Root MSE) 以及其他一些统计量的信息。
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3.2stata中处理序列相关性的方法： 1. Newey稳健性标准差 newey y x1 x2 x3, lag(p) (滞后阶数必选) 2.使用OLS+聚类稳健的标准差（cluster robust standard error）面 板数据中经常使用聚类稳健的标准差。 reg y x1 x2 x3, cluster(state) (聚类稳健标准差，假设“state”为 聚类变量) 3.使用可行广义最小二乘法（FGLS） prais y x1 x2 x3 (使用默认的PW估计法) praise y x1 x2 x3, corc (使用CO估计法) 4.修改模型设定，可能自相关是由于遗漏了自相关的解释变量。
2.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
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
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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
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 (SSE)、残差平方和(SSR)和总离差平方和(SST)；第3列为自由度， 分别为k=2，n-k-1=75-2-1=72，n-1=75-1=74；第4列为均方和(MSS)， 由各项平方和除以相应的自由度得到。 表右上方区域给出了样本数(Number of obs)、判定系数(R-squared)、 调整的判定系数(Adj R-squared) 、 F统计量的值、回归方程标准误 (Root MSE) 以及其他一些统计量的信息。
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3.2stata中处理序列相关性的方法： 1. Newey稳健性标准差 newey y x1 x2 x3, lag(p) (滞后阶数必选) 2.使用OLS+聚类稳健的标准差（cluster robust standard error）面 板数据中经常使用聚类稳健的标准差。 reg y x1 x2 x3, cluster(state) (聚类稳健标准差，假设“state”为 聚类变量) 3.使用可行广义最小二乘法（FGLS） prais y x1 x2 x3 (使用默认的PW估计法) praise y x1 x2 x3, corc (使用CO估计法) 4.修改模型设定，可能自相关是由于遗漏了自相关的解释变量。
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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
2
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
17
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
9
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)
10
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
5
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)
6
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
12
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。
7
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)
8
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。
16
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 ]
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]
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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
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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
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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 ]