stata的sem

1、stata做空间计量回归SEM模型出不来结果的原因是什么

很多原因的，具体数据我看看

2、stata sem怎么把命令变成图

g

3、STATA软件回归分析中 请解释一下ss df ms coef t F 等等这些是什么意思 ，哪个是表明相关性的系数的

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）、残差版平方和（权SSR）及总体平方和（SST），即分别为Model、Resial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。

F是F test F 检验，联合显著检验值，是表明相关性的系数。

(3)stata的sem扩展资料：

Stata具有如下统计分析能力：

1、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，稳键回归，二阶段回归，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。

2、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。

4、请教可以用STATA做面板数据的SEM模型吗

?

5、用stata做SEM结构方程，如何看拟合优度系数如GFI，AGFI等系数？

最好是大于0.9,甚至于大于0.95,这些拟合指标的临界值都是通过大量的数据模拟得到的,也就是说如果达不到这些指标,模型很可能就是误设模型,不过我也有看到一篇数据模拟的论文里提到当样本量小于500的时候,srmr是最合适的指标,如果小于0.05,可以肯定模型正确,若大于0.08,可以肯定是误设的（适用于数据正态时,偏态时大于0.11认为模型误设）,而其他的拟合指标表现不稳定,那这个时候主要参考srmr就可以,其他的指标过得去就行,如果样本量大于1000,NNFI,CFI,IFI这些指标比较合适,0.95以上可以认为模型正确,0.85以下可以断定模型错误（适用于数据偏态时,正态时0.95以下即认为误设）
你自己根据自己的的数据情况看吧,对于你提到的指标,我相信90%的文献都说是0.9以上为标准的,这个经验值还是很可信的,如果你不是正在写论文,那完全可以接受这个结果,如果你一定想要结果好,那就要么好好处理处理数据,重新做一下结构方程的分析,要么就找到相关的文献支持,以表明你用0.9以下的指标数值是合理的
如果是论文答辩或者发论文,只是0.8过一些那很可能要被答辩老师或者审稿人质疑的,接近0.9应该还勉强可以

6、stata 和spss的区别，哪一个容易？我是学金融的，谁综合起来推荐一下.

这三种软件目前都有很友好的界面，但都可以编写程序，一般来说编程更灵活；

区别主内要看你用作什么用容途，
SPSS应用最广泛，几乎包含所有的统计功能；
stata和Eviews主要应用与计量领域，后者更擅长时间序列分析。

7、用stata做ols回归后出来的数据分别代表什么？

关键看三个地方，一个是判定系数R方，本图中，为0.9464，,拟合优度很高。专
第二看回归系数，本例中，常属数项为9.347，系数为0.637，
第三看回归系数的显著性检验，即P值，本例中，x的系数的P值为0.000，小于0.05，说明x对因变量有显著的影响。其它的基本可以忽略。

8、本人刚学stata，大家多多指教。 这是用stata的做的一个输出结果，谁能分析一下这是什么意思。

_cons是常数的意思，就是回归方程中1的截距项。coef.是估计出的各解释变量的系数，就是y=a+b1*x1+b2*x2+b3*x3中的回b1=9.57e-06,b2=0.0000724,b3=0.0006278.用的统计方答法就是最普通的最小二乘法（OLS），看样子R方0.3950挺大的，才15个样本有这个R方挺好，但三个解释变量里只有x3一个变量在5%显著性水平上显著，其他两个变量都不显著，有待改进。