主成分分析Stata 命令 去文库，查看完整内容>；内容来自用户：沧旻1992Stata 命令1主成分估计Stata可以通2113过变量进行主5261成分分析，也可以直接通过相4102关系数矩阵或协方差矩阵进1653行。（1）sysuseauto，clearpca trunk weight length headroompca trunk weight length headroom，comp(2)covariance（2）webuse bg2，clearpca bg2cost*，vce(normal)2 Estatestat给出了几个非常有用的工具，包括KMO、SMC等指标。Kaiser-Meyer-Olkin（KMO），是用于测量变量之间相关关系的强弱的重要指标，是通过比较两个变量的相关系数与偏相关系数得到的。KMO介于0于1之间。KMO越高，表明变量的共性越强。如果偏相关系数相对于相关系数比较高，则KMO比较低，主成分分析不能起到很好的数据约化效果。根据Kaiser（1974），一般的判断标准如下：0.00-0.49，不能接受（unacceptable）；0.50-0.59，非常差（miserable）；0.60-0.69，勉强接受（mediocre）；0.70-0.79，可以接受（middling）；0.80-0.89，比较好（meritorious）；0.90-1.00，非常好（marvelous）。SMC即一个变量与其他所有变量的复相关系数的平方，也就是复回归方程的可决系数。SMC比较高表明变量的线性关系越强，共性越强，主成分分析就越合适。
hansen检验 指令是什么 stata xtset id yearxtreg y x，fextreg y x，rehausman fe rep则拒绝原假bai设，du选择固定效zhi应当daoHausman 检验值为版负时使用权hausman fe re，sigmaless/hausman fe re，sigmamore即可
stata中协方差矩阵是非奇异的怎么解决 可以删除一些变量
