[求助]Stata里面的主成分分析是否要先将数据标准化？

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刚查了Spss不需要手动标准化，自动就做完这一步了，哪么stata呢？

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关键词：Stata 数据标准化 主成分分析 数据标准 tata 数据 主成分分析 标准化 Stata 主成分分析法 spss主成分分析 逐步回归分析 多元回归分析 因子分析法 应用时间序列分析

自己已经弄清楚了

Corr为默认选项，结果为标准化数据后的

Cov为可选，使用原始数据

不懂啊，楼主能不能说具体点啊。

correlation 基于相关系数矩阵
covariance 基于协方差矩阵

有点怀疑，不平稳数据能做主成分分析吗。主成分分析好像要数据平稳的吧，所以要进行标准化。

主成分分析对解释变量的量纲比较敏感，所以一般需要将数据标准化

correlation and covariance specify that principal components be calculated
        for the correlation matrix and covariance matrix, respectively.  The
        default is correlation.  Unlike factor analysis, PCA is not scale
        invariant; the eigenvalues and eigenvectors of a covariance matrix
        differ from those of the associated correlation matrix.  Usually, a
        PCA of a covariance matrix is meaningful only if the variables are
        expressed in the same units.

所以大神。。。应该用什么命令对数据进行标准化呢，，，，只知道pca，之前用什么命令。。。

arlo 发表于 2008-5-13 16:02
自己已经弄清楚了Corr为默认选项，结果为标准化数据后的Cov为可选，使用原始数据

意思是可以直接用PCA吗？

在Stata中进行主成分分析时，通常建议先对数据进行标准化处理，以便各个变量具有相同的尺度。虽然Stata本身不会自动进行标准化，但你可以通过一些命令手动进行这个步骤。可以使用`scale`命令对数据进行标准化。例如：

```stata
foreach var of varlist your_variables {
    scale `var', generate(`var'_scaled)
}
```

这将创建一组新变量（以`_scaled`结尾），它们是原始变量的标准分数。然后，你可以用这些标准化的变量进行主成分分析。执行主成分分析可以使用`principal`命令：

```stata
principal your_variables_scaled, components(Num_of_components) rotate(pca)
```

请将`your_variables`替换为你的变量名列表，`Num_of_components`替换为你希望提取的主成分数量。这样，你就完成了在Stata中进行标准化和主成分分析的过程。

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