stata怎么提取两个关键变量 stata中多元线性回归如何检验多重共线性？
stata中多元线性回归如何检验多重共线性？
多厚共线性指自变量问必然线性咨询关系，即一个自变量可以用其他一个或几个自变量的线性表达式接受来表示。
若修真者的存在重物共线性，计算出自变量的偏回归系数β时，矩阵不可逆，造成β存在地无穷无尽多个解或b0。
而在建议使用20块线性回归模型统合模型过程中，变量之间未知重物共线性问题确实是也很最常见的一种的。那就当发现多贵线性回归模型中存在地多贵共线性时我们该怎么处理呢？可以下方法予以可以解决：
(1)逐步趋稳可以使用回归常态可以不到一筛选存在多重共线性的自变量组合中对反应变量变异解释减小的变量，而将回答一般较小的变量可以排除在模型之外。
但这种方法缺点是当共线性少见极为严重时，变量自动再筛选的方法并又不能几乎能够解决问题。
(2)岭进入虚空岭回归为有偏估计也，但能有效地完全控制回归系数的标准误大小。
(3)主成分回归这个可以可以使用主成分分析的方法对存在地多厚共线性的自变量组合提纯主成分，然后再以特征值较小的（如大于11）几个主成分与其他自变量一同并且多贵线性回归。
得出来的主成分回归系数再据主成分表达式反所推出上古时代自变量的参数估计。
该方法在提取主成分时丢失了一部分信息，几个自变量间的多重共线性越强，其他提取主成分时丢了的信息越少。
(4)路径结论如果没有对自变量间的联系规律有比较好很清楚的了解，则可以确定建立路径分析模型，以接受更进入到的研究。
stata怎么只保留想要的变量？
stata只剩余想的变量名的方法如下：
1、然后打开Excel文档,选中要进行编辑时的数据；
2、直接点击顶部导航栏的“数据”选项卡；
3、在然后打开的数据功能，stata可以去除重复一遍数据，就也可以恢复想的变量。
在stata上做回归时，模型里要对数据取对数，但是数据很多为负，应该怎么处理呢？
强行问一波……
不是什么很不清楚你的情况，可是以我的经验，在取对数做自由变化的时候，也是在取对数之前加一，实即
ylog(x1)
其中x是原变量。若x为非负，那样的话的确也可以能保证新变量y也为非负。
stata怎么筛选数据？
也可以用substr是用来取字符串里的字符序列的。格式是substr(var,start,charnum)。这个例子中就是从reportyear的第6个字符开始取，往后取5个字符。在excel,sas里，有同样的的函数，用法也差不多。
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