stata中多元線性回歸如何檢驗(yàn)多重共線性？多厚共線性指自變量問(wèn)必然線性咨詢(xún)關(guān)系，即一個(gè)自變量可以用其他一個(gè)或幾個(gè)自變量的線性表達(dá)式接受來(lái)表示。若修真者的存在重物共線性，計(jì)算出自變量的偏回歸系數(shù)β時(shí)，

stata中多元線性回歸如何檢驗(yàn)多重共線性？

多厚共線性指自變量問(wèn)必然線性咨詢(xún)關(guān)系，即一個(gè)自變量可以用其他一個(gè)或幾個(gè)自變量的線性表達(dá)式接受來(lái)表示。

若修真者的存在重物共線性，計(jì)算出自變量的偏回歸系數(shù)β時(shí)，矩陣不可逆，造成β存在地?zé)o窮無(wú)盡多個(gè)解或b0。

而在建議使用20塊線性回歸模型統(tǒng)合模型過(guò)程中，變量之間未知重物共線性問(wèn)題確實(shí)是也很最常見(jiàn)的一種的。那就當(dāng)發(fā)現(xiàn)多貴線性回歸模型中存在地多貴共線性時(shí)我們?cè)撛趺刺幚砟?？可以下方法予以可以解決：

(1)逐步趨穩(wěn)可以使用回歸常態(tài)可以不到一篩選存在多重共線性的自變量組合中對(duì)反應(yīng)變量變異解釋減小的變量，而將回答一般較小的變量可以排除在模型之外。

但這種方法缺點(diǎn)是當(dāng)共線性少見(jiàn)極為嚴(yán)重時(shí)，變量自動(dòng)再篩選的方法并又不能幾乎能夠解決問(wèn)題。

(2)嶺進(jìn)入虛空嶺回歸為有偏估計(jì)也，但能有效地完全控制回歸系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤大小。

(3)主成分回歸這個(gè)可以可以使用主成分分析的方法對(duì)存在地多厚共線性的自變量組合提純主成分，然后再以特征值較小的（如大于11）幾個(gè)主成分與其他自變量一同并且多貴線性回歸。

得出來(lái)的主成分回歸系數(shù)再據(jù)主成分表達(dá)式反所推出上古時(shí)代自變量的參數(shù)估計(jì)。

該方法在提取主成分時(shí)丟失了一部分信息，幾個(gè)自變量間的多重共線性越強(qiáng)，其他提取主成分時(shí)丟了的信息越少。

(4)路徑結(jié)論如果沒(méi)有對(duì)自變量間的聯(lián)系規(guī)律有比較好很清楚的了解，則可以確定建立路徑分析模型，以接受更進(jìn)入到的研究。

stata怎么只保留想要的變量？

stata只剩余想的變量名的方法如下：

1、然后打開(kāi)Excel文檔,選中要進(jìn)行編輯時(shí)的數(shù)據(jù)；

2、直接點(diǎn)擊頂部導(dǎo)航欄的“數(shù)據(jù)”選項(xiàng)卡；

3、在然后打開(kāi)的數(shù)據(jù)功能，stata可以去除重復(fù)一遍數(shù)據(jù)，就也可以恢復(fù)想的變量。

在stata上做回歸時(shí)，模型里要對(duì)數(shù)據(jù)取對(duì)數(shù)，但是數(shù)據(jù)很多為負(fù)，應(yīng)該怎么處理呢？

強(qiáng)行問(wèn)一波……

不是什么很不清楚你的情況，可是以我的經(jīng)驗(yàn)，在取對(duì)數(shù)做自由變化的時(shí)候，也是在取對(duì)數(shù)之前加一，實(shí)即

ylog(x1)

其中x是原變量。若x為非負(fù)，那樣的話的確也可以能保證新變量y也為非負(fù)。

stata怎么篩選數(shù)據(jù)？

也可以用substr是用來(lái)取字符串里的字符序列的。格式是substr(var,start,charnum)。這個(gè)例子中就是從reportyear的第6個(gè)字符開(kāi)始取，往后取5個(gè)字符。在excel,sas里，有同樣的的函數(shù)，用法也差不多。