Stata: Régression multiple et corrélations partielles et semipartiales 21 Apr 2011 Tags: Stata et Tutorial Régression multiple Montrer comment étendre la régression bivariée pour inclure de multiples variables prédictives. Montrer comment créer manuellement des corrélations partielles et semipartiales utilisant des résidus d'un modèle de régression. Montrer comment utiliser la commande pcorr pour obtenir des corrélations partielles et semipartiales. Prédicteurs multiples Nous utiliserons à nouveau l'ensemble de données automatique. Supposons que nous voulons faire régresser le prix sur trois variables mpg. poids . Et étrangers. Pour ajouter trois prédicteurs, nous ajoutons simplement les variables que nous voulons après la variable dépendante. Cela produit la sortie suivante. Rappelons qu'une corrélation partielle est la relation entre x et y une fois que la variance partagée entre x et x2 a été supprimée de x et une fois que la variance partagée entre y et x2 a été supprimée de y. Une corrélation semipartiale est similaire, sauf que nous supprimons uniquement la variance partagée entre x et x2 (c'est-à-dire y reste intact). Note: Bien que Ive seulement référencé x2. Nous pouvons en principe inclure de nombreuses variables de contrôle comme le montre notre exemple. Supposons que nous voulons obtenir la corrélation partielle entre le prix et le mpg contrôlant le poids et l'étranger. Pour ce faire, nous avons besoin de la partie de prix qui est indépendante du poids et étrangères. Nous avons également besoin de la partie de mpg qui est indépendante du poids et étrangères. Nous pouvons obtenir cette information avec des résidus. La part de prix indépendante du poids et étrangère Pour obtenir la part de prix indépendante du poids et étrangère nous régressons le prix sur le poids et étranger. Nous enregistrons alors les résidus pour le prix. Eh bien appeler ce priceres Nous avons maintenant une nouvelle variable dans notre ensemble de données appelé priceres. La partie de mpg qui est indépendante du poids et étrangère À ce stade, nous avons besoin de répéter ce que nous avons fait, sauf remplacement mpg pour le prix. Nous régressons mpg sur le poids et étrangers. Nous économisons les résidus pour mpg. Eh bien, appelez ce mpgres (pas très original, je sais). Nous avons maintenant une nouvelle variable dans notre jeu de données appelé mpgres. Corrélation partielle Nous savons avoir tout ce dont nous avons besoin pour la corrélation partielle entre le prix et le mpg contrôlant le poids et l'étranger. Plus précisément, nous avons priceres qui est la partie du prix qui est indépendant du poids et étrangers. Nous avons également mpgres qui est la partie de mpg qui est indépendant du poids et étrangers. Par conséquent, pour obtenir la corrélation partielle nous avons simplement besoin de corréler priceres et mpgres. Corrélation semipartiale Nous disposons déjà de tout ce dont nous avons besoin pour la corrélation semipartiale. Rappelons que pour la corrélation semipartiale nous supprimons seulement la relation partagée entre x et le x2 (ou ensemble de covariables). Nous ne faisons rien avec y. Dans notre exemple, le prix est notre variable y. Ainsi, pour calculer la corrélation semipartielle, nous corrélons le prix (c'est-à-dire la variable y intacte) et mpgres (c'est-à-dire la partie de mpg indépendante du poids et étrangère). Les corrélations partielles et semipartiales - pcorr Heureusement Stata a construit une commande pour calculer les corrélations partielles et semipartiales pcorr. Pour obtenir les corrélations partielles et semipartiales, nous notons: Notez que la première variable listée est considérée comme la variable y. Toutes les autres variables sont des variables qui sont considérées comme des variables x. Stata rapporte autant de corrélations partielles et semipartiales qu'il y a de x variables. De plus, Stata rapporte les corrélations partielles carrées et carrées semipartiales. Ceux-ci sont interprétés comme la proportion de la variance partagée entre y et x contrôlant pour les autres x variables. Les corrélations partielles et semipartiales énumérées pour mpg sont les mêmes que celles que nous avons trouvées ci-dessus. Velicer (1976) a proposé que, lors de la réalisation de l'analyse des composantes principales en tant que version (voir ci-dessous) De l'analyse factorielle, le nombre de composantes que l'on doit extraire est celui auquel la corrélation partielle moyenne des variables, après avoir calculé les composantes principales, serait un minimum. Minap calcule cette corrélation partielle moyenne minimale. Il peut prendre comme entrée une liste de variables ou une matrice de corrélation. Si vous éprouvez des difficultés à télécharger un fichier, vérifiez si vous avez la bonne application pour le consulter en premier. En cas de problèmes supplémentaires, lisez la page d'aide IDEAS. Notez que ces fichiers ne se trouvent pas sur le site IDEAS. Soyez patient car les fichiers peuvent être volumineux. Composante logicielle fournie par le Boston College Department of Economics dans sa série Statistical Software Components avec le numéro S429601. Lorsque vous demandez une correction, merci de mentionner ces éléments handle: RePEc: boc: bocode: s429601. Reportez-vous aux informations générales sur la façon de corriger les données dans RePEc. Pour des questions techniques concernant cet article, ou pour corriger ses auteurs, titre, résumé, information bibliographique ou de téléchargement, contactez: (Christopher F Baum) Si vous avez écrit cet article et ne sont pas encore enregistrés avec RePEc, nous vous encourageons à le faire ici . Cela permet de lier votre profil à cet élément. Il vous permet également d'accepter des citations potentielles à cet article que nous sommes incertains. Si les références sont absentes, vous pouvez les ajouter à l'aide de ce formulaire. 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