在stata中如何看解释变量的显著性

1. 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：

2. 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：

3. 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

4. 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

5. 如何检验线性回归模型的显著性？

P值是拒绝原假设的值。
回归系数P的检验是t检验，当P<α值，即回归系数显著，拒绝原假设。
回归模型检验是检验模型是否合适，通过F检验，当F检验P<α，则模型显著，即反映的总体回归。
通过这两种检验，而且符合经济自然规律后的模型可预测。
如果在回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且自变量之间存在线性相关，则称为多重线性回归分析。

扩展资料：
在许多自变量共同影响着一个因变量的关系中，判断哪个（或哪些）自变量的影响是显著的，哪些自变量的影响是不显著的，将影响显著的自变量加入模型中，而剔除影响不显著的变量，通常用逐步回归、向前回归和向后回归等方法。
利用所求的关系式对某一生产过程进行预测或控制。回归分析的应用是非常广泛的，统计软件包使各种回归方法计算十分方便。
在回归分析中，把变量分为两类。一类是因变量，它们通常是实际问题中所关心的一类指标，通常用Y表示；而影响因变量取值的的另一类变量称为自变量，用X来表示。
回归分析研究的主要问题是：
（1）确定Y与X间的定量关系表达式，这种表达式称为回归方程；
（2）对求得的回归方程的可信度进行检验；
（3）判断自变量X对因变量Y有无影响；
（4）利用所求得的回归方程进行预测和控制。
参考资料来源：百度百科——回归分析

6. Logistic回归模型检验参数显著性的方法

回归模型的显著性检验采用方差分析方法进行。按试验数据分别计算样本总离差QT（平方和）、剩余离差Q剩余和回归离差Q回归，然后由剩余离差Q剩余、回归离差Q回归及其相应的自由度计算样本的F值，并与给定的显著水平对应的Fα值比较，确定其显著性。采用的有关计算公式如下：表5-2 土壤入渗能力预报模型参数估计及检验表【摘要】
Logistic回归模型检验参数显著性的方法【提问】
回归模型的显著性检验采用方差分析方法进行。按试验数据分别计算样本总离差QT（平方和）、剩余离差Q剩余和回归离差Q回归，然后由剩余离差Q剩余、回归离差Q回归及其相应的自由度计算样本的F值，并与给定的显著水平对应的Fα值比较，确定其显著性。采用的有关计算公式如下：表5-2 土壤入渗能力预报模型参数估计及检验表【回答】
水分在季节性非饱和冻融土壤中的运动水分在季节性非饱和冻融土壤中的运动水分在季节性非饱和冻融土壤中的运动水分在季节性非饱和冻融土壤中的运动【回答】
根据试验样本资料，计算四种模型和变量情况下的离差和F值见表5-1，给定显著水平α=0.05，查得相应的F0.05（m，m-n-1）值也列于表5-1。从计算的F值与F0.05（m，m-n-1）值的比较可知，所计算的四种情况下的F值都大于相应的F0.05（m，m-n-1）值，且相差幅度很大，所以各种模型和变量在多数情况下的回归是显著的。同时可以看出线性回归的显著水平要比连乘积模型高；三个变量回归的显著水平要高于四个变量的回归。【回答】
是wald检验吗【提问】
sd是的【回答】