主成分分析Stata 命令.doc

Stata 命令

1主成分估计

Stata可以通过变量进行主成分分析，也可以直接通过相关系数矩阵或协方差矩阵进行。

（1）sysuseauto,clear

pca trunk weight length headroom

pca trunk weight length headroom, comp(2) covariance

（2）webuse bg2,clear

pca bg2cost*, vce(normal)

2 Estat

estat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。

根据KMO越高，表明变量的共性越强和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。

webuse bg2,clear

pca bg2cost*, vce(normal)

estat anti

estatkmo

estat loadings

estat residuals