stata的sem

1、stata做空間計量回歸SEM模型出不來結果的原因是什麼

很多原因的，具體數據我看看

2、stata sem怎麼把命令變成圖

g

3、STATA軟體回歸分析中 請解釋一下ss df ms coef t F 等等這些是什麼意思 ，哪個是表明相關性的系數的

SS是平方和，它所在列的三個數值分別為回歸誤差平方和（SSE）、殘差版平方和（權SSR）及總體平方和（SST），即分別為Model、Resial和Total相對應的數值。

df（degree of freedom）為自由度。

MS為SS與df的比值，與SS對應，SS是平方和，MS是均方，是指單位自由度的平方和。

coeft表明系數的，因為該因素t檢驗的P值是0.000，所以表明有很強的正效應，認為所檢驗的變數對模型是有顯著影響的。

F是F test F 檢驗，聯合顯著檢驗值，是表明相關性的系數。

(3)stata的sem擴展資料：

Stata具有如下統計分析能力：

1、相關與回歸分析：

簡單相關，偏相關，典型相關，以及多達數十種的回歸分析方法，如多元線性回歸，逐步回歸，加權回歸，穩鍵回歸，二階段回歸，百分位數 ( 中位數 ) 回歸，殘差分析、強影響點分析，曲線擬合，隨機效應的線性回歸模型等。

2、數值變數資料的一般分析：

參數估計，t檢驗，單因素和多因素的方差分析，協方差分析，交互效應模型，平衡和非平衡設計，嵌套設計，隨機效應，多個均數的兩兩比較，缺項數據的處理，方差齊性檢驗，正態性檢驗，變數變換等。

4、請教可以用STATA做面板數據的SEM模型嗎

?

5、用stata做SEM結構方程，如何看擬合優度系數如GFI，AGFI等系數？

最好是大於0.9,甚至於大於0.95,這些擬合指標的臨界值都是通過大量的數據模擬得到的,也就是說如果達不到這些指標,模型很可能就是誤設模型,不過我也有看到一篇數據模擬的論文里提到當樣本量小於500的時候,srmr是最合適的指標,如果小於0.05,可以肯定模型正確,若大於0.08,可以肯定是誤設的（適用於數據正態時,偏態時大於0.11認為模型誤設）,而其他的擬合指標表現不穩定,那這個時候主要參考srmr就可以,其他的指標過得去就行,如果樣本量大於1000,NNFI,CFI,IFI這些指標比較合適,0.95以上可以認為模型正確,0.85以下可以斷定模型錯誤（適用於數據偏態時,正態時0.95以下即認為誤設）
你自己根據自己的的數據情況看吧,對於你提到的指標,我相信90%的文獻都說是0.9以上為標準的,這個經驗值還是很可信的,如果你不是正在寫論文,那完全可以接受這個結果,如果你一定想要結果好,那就要麼好好處理處理數據,重新做一下結構方程的分析,要麼就找到相關的文獻支持,以表明你用0.9以下的指標數值是合理的
如果是論文答辯或者發論文,只是0.8過一些那很可能要被答辯老師或者審稿人質疑的,接近0.9應該還勉強可以

6、stata 和spss的區別，哪一個容易？我是學金融的，誰綜合起來推薦一下.

這三種軟體目前都有很友好的界面，但都可以編寫程序，一般來說編程更靈活；

區別主內要看你用作什麼用容途，
SPSS應用最廣泛，幾乎包含所有的統計功能；
stata和Eviews主要應用與計量領域，後者更擅長時間序列分析。

7、用stata做ols回歸後出來的數據分別代表什麼？

關鍵看三個地方，一個是判定系數R方，本圖中，為0.9464，,擬合優度很高。專
第二看回歸系數，本例中，常屬數項為9.347，系數為0.637，
第三看回歸系數的顯著性檢驗，即P值，本例中，x的系數的P值為0.000，小於0.05，說明x對因變數有顯著的影響。其它的基本可以忽略。

8、本人剛學stata，大家多多指教。 這是用stata的做的一個輸出結果，誰能分析一下這是什麼意思。

_cons是常數的意思，就是回歸方程中1的截距項。coef.是估計出的各解釋變數的系數，就是y=a+b1*x1+b2*x2+b3*x3中的回b1=9.57e-06,b2=0.0000724,b3=0.0006278.用的統計方答法就是最普通的最小二乘法（OLS），看樣子R方0.3950挺大的，才15個樣本有這個R方挺好，但三個解釋變數里只有x3一個變數在5%顯著性水平上顯著，其他兩個變數都不顯著，有待改進。