matsize too small

xtlogit！472 groups (2360 obs) dropped because of all positive or all negative outcomes

因变量的取值？

sungmoo 发表于 2012-4-26 15:32
因变量的取值？

就1或0啊，虚拟变量

xtlogit的自变量与因变量，可否贴出一部分数据？

memory 和matsize 是两回事

sungmoo 发表于 2012-3-7 15:50
当前允许的最多变量数（或矩阵的最大维数）不足以支撑你想要的计算。

help memory

急求：公司财务指标主成分F1、F2、F3、F4及其对应的特征值与贡献率，F=54.673%F1+21.962% F2+13.264% F3+10.102%F4，这些百分数54.673%是咋来的啊？以及用stata如何实现？谢谢啦

公司财务指标主成分F1、F2、F3、F4及其对应的特征值与贡献率，F=54.673%F1+21.962% F2+13.264% F3+10.102%F4，这些百分数54.673%是咋来的啊？

主成分分析中要实现的是，将各主成分表示成原先各变量的线性组合。

这里的关键是：各主成分的权重是其方差贡献率。

pca x*

即可显示各主成分的方差贡献率。

sungmoo 发表于 2012-5-11 12:30
这里的F是什么意义？

F是公司财务指标的一个综合得分，是一个被解释变量

F是公司财务指标的一个综合得分，是一个被解释变量

*设原变量组是x*，看看是不是这种结果：

pca x*
g f=.
mata
st_store(.,"f",st_data(.,"x*")*st_matrix("e(L)")*st_matrix("e(Ev)")')
end

sungmoo 发表于 2012-5-11 12:45
F由各主成分加权而得？可否说一下从哪里看到的这种作法？

主成分分析中要实现的是，将各主成分表示成 ...

线性组合的权重百分比是怎么来的啊？我是在一篇论文上看到的。。。好像有factor这个命令可以实现，但是不知道结果中哪个表示权重啊。。。

线性组合的权重百分比是怎么来的啊？我是在一篇论文上看到的

可否把论文贴出来？

注意：各主成分对应的载荷未必是正数。