stata相关系数显著性检验检验命令

1. stata相关系数显著性检验检验命令

pwcorr变量1 变量2 ……，sig，结果中系数下面一行就是显著性水平（是零相关的概率）
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。Stata是一套提供其使用者数据分析、数据管理以及绘制专业图表的完整及整合性统计软件。它提供许许多多功能，包含线性混合模型、均衡重复反复及多项式普罗比模式。

统计功能
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。
以上内容参考：百度百科-stata

2. stata相关系数显著性检验检验命令

pwcorr变量1 变量2 ……，sig，结果中系数下面一行就是显著性水平（是零相关的概率）
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。Stata是一套提供其使用者数据分析、数据管理以及绘制专业图表的完整及整合性统计软件。它提供许许多多功能，包含线性混合模型、均衡重复反复及多项式普罗比模式。

统计功能
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。
以上内容参考：百度百科-stata

3. 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高次项。

4、直接使用解释变量的高次项进行RESET检验，estat ovtest，rhs。解释：添加了选项rhs，发现在5%的水平上拒绝原假设，认为遗漏了高阶非线性项。 

5、经过数次尝试之后，发现gen wight2=weight^2，reg price rep78 weight2 headroom trunk weight length，效果显著。

4. 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高次项。

4、直接使用解释变量的高次项进行RESET检验，estat ovtest，rhs。解释：添加了选项rhs，发现在5%的水平上拒绝原假设，认为遗漏了高阶非线性项。 

5、经过数次尝试之后，发现gen wight2=weight^2，reg price rep78 weight2 headroom trunk weight length，效果显著。

5. 在stata中如何看解释变量的显著性

1、首先用sysuse打开数据文件后，点击菜单 statistics | summaries,tables,and tests |summary and descriptive statistics | correlations and covariances。


2、然后在弹出配置窗口，在变量下拉列表中选择mpg和weight，也可以直接输入，然后点击OK。


3、之后在新的界面里从输出结果可以看出，mpg和weight之间的相关系数为-0.8072，是一种负相关关系。


4、如果我们想针对国产车和外国车分别研究mpg和weight之间的相关关系，可以在配置窗口的by/if/in中进行设置，分组变量选择foreign。


5、然后点ok，输出结果如下：此过程也可以通过输入命令“ by foreign,sort:correlate mpg weight”实现。


6、另外，在stata中，除了能够求出两个变量之间的相关关系外，还可以求出多个变量之间的相关关系。例如，在命令行输入“.correlate mpg weight length turn displacement”，按回车，得到以下输出结果：

6. stata相关性分析有哪些？

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

7. 在stata中如何看解释变量的显著性

1、首先用sysuse打开数据文件后，点击菜单 statistics | summaries,tables,and tests |summary and descriptive statistics | correlations and covariances。


2、然后在弹出配置窗口，在变量下拉列表中选择mpg和weight，也可以直接输入，然后点击OK。


3、之后在新的界面里从输出结果可以看出，mpg和weight之间的相关系数为-0.8072，是一种负相关关系。


4、如果我们想针对国产车和外国车分别研究mpg和weight之间的相关关系，可以在配置窗口的by/if/in中进行设置，分组变量选择foreign。


5、然后点ok，输出结果如下：此过程也可以通过输入命令“ by foreign,sort:correlate mpg weight”实现。


6、另外，在stata中，除了能够求出两个变量之间的相关关系外，还可以求出多个变量之间的相关关系。例如，在命令行输入“.correlate mpg weight length turn displacement”，按回车，得到以下输出结果：

8. stata如何看t检验的显著性

reg只提供回归分析，在出的结果里每个变量后面都有P值，P=0代表显著，P=0.01以下是1%显著水平显著，0.05是5%，0.1是10%，如要要T值可以ttest A之类的。
reg y x1 x2 xn
test x1=x2=xn=0
关键看三个地方，一个是判定系数R方，本图中，为0.9464，拟合优度很高。
第二看回归系数，本例中，常数项为9.347，系数为0.637，
第三看回归系数的显著性检验，即P值，本例中，x的系数的P值为0.000，小于0.05，说明x对因变量有显著的影响。其它的基本可以忽略。

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