stAtA做主成分分析 相关图文在线查询

暴力毋庸置疑

个人建议我stata做比较方便 我毕业论文就是用stata做gpca的

设方阵A可对角化,则存在方阵P 有A=P^(-1)diag(a,b,c……)P, diag(a,b,c……)为对角阵,a,b,c……为特征值,因为 A^m=Pdiag(a^(m),b^(m),c^(m),……)P^(-1),若a小于1,则当m趋向于无穷时 a^(m)趋向与0,相当于该成分消失

先将变量标准化:egen z1 = std(x1)…… 进行主成分分析:pca x*, mineigen(1) 主成分载荷分析:estat loading,cnorm(eigen) 效果分析:estat kmo(一般要大于0.7才适合做主成分分析) 碎石图:screeplot 主成分选择,一般选择前几个方差解释累计...

您之前提问的问题我也遇到了,请问是怎么解决的啊,我去c盘/stata/ado...

我做敏感性分析太熟练了,

spss可以做gpca分析啊 利用因子分析的功能来实现 不过用stata来做gpca会更快,结果也会更理想 因为做gpca毕竟要对每年数据进行综合评分,stata会比较好

,做完因子分析后的公因子是其他所有变量的组合,因子分析后不会得到具体的变量的,只有公因子,你这样做我觉得很有问题的。

面板数据回归模型基本操作流程 1单位根检验,用unitroot命令 2豪斯曼检验,用hausman命令 3回归操作,用xtreg命令

SAS INSIGHT启动: 方法1:Solution→Analysis→Interactive Date Analysis 方法2:在命令栏内输入insight 方法3:程序编辑窗口输入以下代码,然后单击 Submit按钮; Proc insight; Run; 1.1 一维数据分析 用 sas insight做直方图、盒形图、马赛...

stata、spss、eviews都可以做

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