stata相关性分析,spss可以应用在哪些领域？

先简单说一下R，Python，Sas，Stata和Spss的差异stata相关性分析。实际上如果不考虑数据量，前面四款软件能做的，Spss也能做。当然R能处理的数据量也非常有限。之所以要考虑使用具有考虑编程功能，主要是为了提升分析的效率、灵活性和岗位的竞争力（相对而言要求使用Spss的岗位相对而言比R，Python，Sas相关的岗位要少）。

至于Spss的应用场景，实际上统计相关的应用场景基本Spss都能胜任，大概包括：

a. 描述性统计分析：基本的统计量（比如均值、中位数、分位数和方差等等）、各种统计图形（频率直方图、QQ图等等）

b. 推断性统计分析：参数估计、参数假设检验（比如分布的拟合优度检验、均值的检验、方差检验等等）、非参数假设检验

c. 统计模型：广义新型模型（线性模型、logistic回归模型、泊松回归等等）、方差分析、结构方程、时间序列分析模型（ARMA等）

d.多元分析：聚类分析、因子分析、主成分分析、对应分析、典型相关分析、联合分析等等

至于Spss从事的工作，实际上R，Python，Sas，Stata相关的统计分析工作Spss都能做。当然如果学些过Spss Clementine，数据挖掘相关的工作也能做。当然你可能需要说服领导你即便用Spss也能很好的完成手头的工作。因为很多有编程能力或者经历的leader不太喜欢用Spss。这些工作主要包括：

1. 市场研究和调研分析师

比如要了解某个品牌的用户特征和相关产品偏好，这个一般需要针对问题设计调研方案。方案设计好收集到数据需要针对问题基于数据做深入的分析，最后总结成报告，给出结论和建议

2.电信行业的数据分析和挖掘

电信行业的数据分析主要是经营分析、指标异常分析、精准营销相关的分析和挖掘

3.互联网行业的产品和运营数据分析和挖掘

互联网相关的分析内容比较多，比如指标异常分析、产品漏斗分析、风险控制相关的分析和挖掘等等

当然还有一些其他行业也有大量类似的需求，这个你可以具体去查询相关的招聘网站。谢谢！

如何用stata画图检验自相关？

1首先，我们打开笔者准备 的数据集，然后观察对数据集进行初步的观察。通过观察我们可以得知t是时间变量，第一步我们应该设定变量t为时间表示。tsset t

2我们对已有的数据进行回归reg y x1 x2 x3解释：对变量进行回归，在实际分析中仅需要将你想要分析的被解释变量和解释变量带入即可。（图片是我举的例子）

3如果实际应用中的数据是时间序列，那么有很大可能性存在自相关性，所以我绘制残差与残差滞后的散点图，来观察是否存在自相关性predict e1,rtwoway scatter e1 L.e1 || lfit e1 L.e1解释：1.选项r是residual，表示的是残差2.twoway scatter表示的是画散点图，||表示的是并列画在一张图上。

4我们可以进一步画一下，二阶滞后的散点图twoway scatter e1 L2.e1 || lfit e1 L2.e1观察直线几乎是水平的，我们初步判断不存在2阶滞后的自相关。

5进一步地我们可以使用stata绘制残差的自相关图ac e1解释：1.ac代表的是autocorrelation 通过观察自相关图我们看出，除了1阶自相关十分接近95%的置信区间，其他的都能够比较好的拒绝存在自相关这一原假设。其中灰色的区域表示的是自相关的置信区间。

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