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stata相关性分析命令

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相关性分析
(一)相关性分析 1、Pearson相关系数命令格式:correlate(简写:cor或corr)[varlist] [if] [in] [weight] [,options]    2、spearman相关系数命令格式:spearman[varlist], stats(rho p)
3、在Stata中,命令corr用于计算一组变量间的协方差或相关系数矩阵;
4、命令pwcorr可用于计算一组变量中两两变量的相关系数,同时还可以对相关系数的显著性进行检验;option选项中加上sig可显示显著性水平:pwcorr[varlist] ,sig
5、命令pcorr 用于计算一组变量中两两变量的偏相关系数并进行显著性检验。 6、Spearman 和 Pearson 检验同在一个表的命令:corrtbl[varlist] ,corrvars ([varlist])
输出结果中,上三角为Spearman相关系数和显著水平,下三角为Pearson系数和显著水平。 (二)输出相关系数表到word或Excel中
例如:logout, save(mytable) word replace: pwcorr_a  price mpg rep78 headroom trunk, star1(0.01) star5(0.05) star10(0.1)


截面数据单方程线性回归模型的Stata实现
命令格式:regress(简写:reg)depvar indepvars [if] [in] [weigh] [option] (depvar表示因变量,  indepvars表示自变量)


Stata回归结果的导出
1、在命令窗口中输入:ssc  install  esttab,安装命令 esttab  2、reg 回归
3、esttab using filename.rtf 将以word形式输出回归结果,后缀改成.xls或者.csv则以Excel格式输出,输出内容为变量名称和相应的回归系数,t值,显著性水平标识。系统默认显著性水平是0.001,0.01和0.05,若要改成0.01,0.05和0.1,则输出esttab m1 m2 using aaa.rtf, star(* 0.10 ** 0.05 *** 0.01)。
4、批量输出回归结果:每运行一个regression,存起来:est store m1。m1是你要改的,第一个model所以我叫m1,第二个的话指令就变成est store m2,依次类推,最后运行指令:esttab m1 m2 … using test.rtf。
esttab m11111 using aaaaa.rtf, star(* 0.10 ** 0.05 *** 0.01)b(%6.4f)
5、outreg2可以将回归结果导入word、excle、latex等,而且可以根据自己需要改变格式: ssc install outreg2 use auto,clear [varlist] est store m1
outreg2 [m1] using test.doc,replace


合并样本(将关键词相同的多个样本合并为一个) 命令格式:duplicates drop varlist ,force
例如将同一企业在同一天发生的多起并购合为一起,可根据证券代码和公告日期关键词,将其合并,命令:duplicates drop company_id  event_date ,force
十三、均值t检验
命令格式:ttest CAR1 == CAR2, unpaired
十四、中位数Z检验(非参数Wilcoxon秩和检验) 命令格式:ranksum var, by(groupvar) groupvar为分组变量

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