state相关性分析,state多元回归分析
用matlab产生一正弦波然后加一个噪声，用傅里叶变换和相关性分析求周期
下面matlab程序，按照你的要求编写的。
fs=100;N=200;
lag=100;
%randn('state',0);
%设置产生随机数的初始状态（噪声）
n=0:N-1;t=n/fs;
x1=sin(2*pi*10*t)+2*sin(2*pi*15*t)
y=fft(x1,N);
%计算频谱
mag=abs(y);
f=n*fs/N;
figure(1)
subplot(2,2,1),plot(t,x1);
title('原始信号'),xlabel('时间/s');
subplot(2,2,2),plot(f(1:N/2),mag(1:N/2)*2/N);
title('频谱图'),xlabel('频率/Hz');
[c,lags]=xcorr(x1,lag,'unbiased');
%
自相关
subplot(2,2,3),plot(lags/fs,c);
title('自相关信号'),xlabel('时间/s');
m=length(c)-1;
z=fft(c,m);
mag_z=abs(z);
ff=(0:m-1)*fs/m;
subplot(2,2,4),plot(ff(1:m/2),mag_z(1:m/2)*2/m);
title('自相关频谱'),xlabel('频率/Hz');
figure(2)
[c1,lags1]=xcorr(x1,randn(1,length(t)),lag,'unbiased');
m1=length(c1)-1;
z1=fft(c1,m1);
mag_z1=abs(z1);
ff1=(0:m1-1)*fs/m1;
subplot(2,1,1),plot(lags1/fs,c1);
title('互相关信号'),xlabel('时间/s');
subplot(2,1,2),plot(ff1(1:m1/2),mag_z1(1:m1/2)*2/m1);
title('互相关频谱'),xlabel('频率/Hz');
那位大神会用state进行自变量相关性检验以及回归分析??或者Eviews???
没有这个软件，只有stata这个软件
我经常帮别人做这类的数据分析的
state相关性分析中有零出现怎么办
state相关性分析中有零出现则将整个观测值删掉。
观测值中某个或者多个变量出现缺失，则将整个观测值删掉，这也正是state命令使用的方法，因此state相关性分析中有零出现则将整个观测值删掉。
分析就是将事物、现象、概念分门别类，离析出本质及其内在联系。
stata中怎样求残差
用实际观察值减去估计值（拟合值）即可得到残差。
残差应符合模型的假设条件，且具有误差的一些性质。利用残差所提供的信息，来考察模型假设的合理性及数据的可靠性称为残差分析。
在回归分析中，测定值与按回归方程预测的值之差，以δ表示。残差δ遵从正态分布N(0，σ2)。（δ-残差的均值）/残差的标准差，称为标准化残差，以δ*表示。δ*遵从标准正态分布N(0，1)。
实验点的标准化残差落在(-2，2)区间以外的概率≤0.05。若某一实验点的标准化残差落在(-2，2)区间以外，可在95%置信度将其判为异常实验点，不参与回归直线拟合。
扩展资料：
Stata的功能：
1、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，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。
2、分类资料的一般分析：参数估计，列联表分析 ( 列联系数，确切概率 ) ，流行病学表格分析等。
3、等级资料的一般分析：秩变换，秩和检验，秩相关等
4、相关与回归分析：简单相关，偏相关，典型相关，以及多达数十种的回归分析方法，如多元线性回归，逐步回归，加权回归，百分位数 ( 中位数 ) 回归，残差分析、强影响点分析，曲线拟合，随机效应的线性回归模型等。
5、其他功能：质量控制，整群抽样的设计效率，诊断试验评价， kappa等。
参考资料来源：百度百科-残差
stata相关性分析有哪些？
stata里面分析相关性的命令是pwcorr a b c d e , sig，结果就有了包括了显著性的判断标准，stata里面没有星星，直接根据sig，也就是p的值来判断是否显著就好了。
SS是平方和，它所在列的三个数值分别为回归误差平方和（SSE）、残差平方和（SSR）及总体平方和（SST），即分别为Model、Residual和Total相对应的数值。
df（degree of freedom）为自由度。
MS为SS与df的比值，与SS对应，SS是平方和，MS是均方，是指单位自由度的平方和。
coeft表明系数的，因为该因素t检验的P值是0.000，所以表明有很强的正效应，认为所检验的变量对模型是有显著影响的。
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