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

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. 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

6. 如何进行回归系数的显著性检验?

回归系数的显著性检验：
英文(significance test ofregression coefficient)
对于线性回归模型y，=Bo+B1xu +…+B.xip+ei(i=1.….n)，检验一个或几个回归系数组成的系数向量B，x1(q≤p)对于响应变量是否有显著影响的方法。
一般地，假设问题归结为H0Bx1=0对H1B,x140，当原假设不能被拒绝时，表明。xl所对应的回归变量与响应变量之间没有明显的线性相关关系。
1、回归方程的显著性检验

(1) 回归平方和与剩余平方和

建立回归方程以后, 回归效果如何呢？因变量与自变量是否确实存在线性关系呢？这是需要进行统计检验才能加以肯定或否定, 为此, 我们要进一步研究因变量取值的变化规律。的每次取值是有波动的, 这种波动常称为变差, 每次观测值的变差大小, 常用该次观侧值与次观测值的平均值的差(称为离差)来表示, 而全部次观测值的总变差可由总的离差平方和

,

其中:

称为回归平方和, 是回归值与均值之差的平方和, 它反映了自变量的变化所引起的的波动, 其自由度(为自变量的个数)。

称为剩余平方和(或称残差平方和), 是实测值与回归值之差的平方和, 它是由试验误差及其它因素引起的, 其自由度。总的离差平方和的自由度为。

如果观测值给定, 则总的离差平方和是确定的, 即是确定的, 因此大则小, 反之, 小则大, 所以与都可用来衡量回归效果, 且回归平方和越大则线性回归效果越显著, 或者说剩余平方和越小回归效果越显著, 如果＝0, 则回归超平面过所有观测点; 如果大, 则线性回归效果不好。

7. 10.为何需要对回归模型的系数估计值进行显著性检验?

对回归模型的系数估计值进行显著性检验是为了评估这些估计值是否具有统计学意义，即是否具有统计显著性。在回归分析中，我们通常假设线性回归模型中的系数都是真实的，并且我们对这些系数进行估计，以便对数据进行拟合。但是，由于样本是从总体中抽取的，因此我们对系数估计值的精度有一定的把握。因此，我们需要进行显著性检验来评估这些估计值是否具有统计学意义。显著性检验的主要目的是检验系数估计值是否为零。如果系数估计值的 p 值大于显著性水平（通常为 0.05 或 0.01），则该系数估计值不具有统计显著性，即不能拒绝系数为零的假设。这意味着，对于这个系数来说，我们无法确定其是否对回归模型的解释能力有贡献。如果系数估计值的 p 值小于显著性水平，则该系数估计值具有统计显著性，即能够拒绝系数为零的假设。【摘要】
10.为何需要对回归模型的系数估计值进行显著性检验?【提问】
对回归模型的系数估计值进行显著性检验是为了评估这些估计值是否具有统计学意义，即是否具有统计显著性。在回归分析中，我们通常假设线性回归模型中的系数都是真实的，并且我们对这些系数进行估计，以便对数据进行拟合。但是，由于样本是从总体中抽取的，因此我们对系数估计值的精度有一定的把握。因此，我们需要进行显著性检验来评估这些估计值是否具有统计学意义。显著性检验的主要目的是检验系数估计值是否为零。如果系数估计值的 p 值大于显著性水平（通常为 0.05 或 0.01），则该系数估计值不具有统计显著性，即不能拒绝系数为零的假设。这意味着，对于这个系数来说，我们无法确定其是否对回归模型的解释能力有贡献。如果系数估计值的 p 值小于显著性水平，则该系数估计值具有统计显著性，即能够拒绝系数为零的假设。【回答】