面板数据如何进行主成分分析

本人要做投资者情绪，需要对情绪源指标进行主成分分析，进而得出一个综合的情绪指标，再把该指标放入模型跑回归。主成分分析的基本步骤知道，但是不太清楚stata的命令以及面板数据是否可以直接进行主成分？

sysuse auto, clear
pca trunk weight length headroom
pca trunk weight length headroom, comp(2) covariance
    #com(#)指定最多只能有#个主成分
    #covariance利用协方差矩阵，默认利用相关系数矩阵
    #相关系数矩阵是为了消除原始变量间量纲不同的情况，而当全部变量的值域相同时，适用采用协方差矩阵。

estat anti #负偏相关系数矩阵和负偏协方差矩阵检验
estat kmo #进行kmo检验，KMO介于0与1之间。KMO越高，表明变量的共性越强，主成分分析的效果就越好；反之则表明变量之间不存在较强的共性，主成分分析不能起到很好的数据约化效果。
estat smc #smc检验

predict score fit residual q
    #score:变量得分，即各个观察变量所对应的各个主成分的线性组合
    #fit：拟合值
    #residual：残差
    #q：残差平方

绘制碎石图的命令为：screeplot， 碎石图 是判断保留多少个主成分的重要方法，选择大于1的作为主成分，
在碎石图中，横轴表示特征根由大到小排列后各个特征根的序数，纵轴表示特征根的值。

附：https://wenku.baidu.com/view/c90a10816529647d27285208.html （一个主成分例子）

主成分分析建议使用SPSS，按照自己的需要勾勾点点即可获得直观结果，结果导出也比较方便

Emmamma 发表于 2020-3-22 10:33
sysuse auto, clear
pca trunk weight length headroom
pca trunk weight length headroom, comp(2) cova ...

你好，请问面板数据也是这么处理的么？这种都是截面的用法？