Stata连享会 主页 || 视频 || 推文 || 知乎 || Bilibili 站
温馨提示: 定期 清理浏览器缓存,可以获得最佳浏览体验。
New!
lianxh
命令发布了:
随时搜索推文、Stata 资源。安装:
. ssc install lianxh
详情参见帮助文件 (有惊喜):
. help lianxh
连享会新命令:cnssc
,ihelp
,rdbalance
,gitee
,installpkg
⛳ Stata 系列推文:
作者: 左祥太 (武汉纺织大学)
邮箱: Shutter_Z@outlook.com
目录
通过使用 biplot
可以将一份数据集的分布特征生动地展现在一副二维图上。biplot
将会同时显示观测值和变量的相对位置。标记符号(点)会显示指定的标签,而变量则用箭头表示。所有特征的观测值将被投射到两个维度上,从而使观测值之间的距离近似保留(压缩至两个维度的主成分)。箭头之间角度的余弦近似于变量之间的相关性,箭头的长短近似于表示该变量的方差。
biplot
语法中的 [, options] 划分了主要选项、行选项与列选项,本文将着重介绍几个最基本的实用项,其余选项以及介绍可以通过 help biplot
查看。
biplot varlist [if] [in] [, options]
在使用 biplot
绘图前需要下载安装该命令至本地:
ssc install biplot
接下来调用该命令所提供的数据集进行绘图操作,为了方便后期图片中颜色的显示,我们采用连享会上期推文中的 schemes
对图片风格进行设置,具体参考:Stata 绘图:用 Stata 绘制一打精美图片-schemes| 连享会主页 (lianxh.cn) 。
首先我们调用命令集所提供的数据文件,并观察数据的基本结构与变量名称。
. webuse renpainters //调用数据
clear
input str15 painter byte(composition drawing colour expression)
"Del Sarto" 12 16 9 8
"Del Piombo" 8 13 16 7
"Da Udine" 10 8 16 3
"Giulio Romano" 15 16 4 14
"Da Vinci" 15 16 4 14
"Michelangelo" 8 17 4 8
"Fr. Penni" 0 15 8 0
"Perino del Vaga" 15 16 7 6
"Perugino" 4 12 10 4
"Raphael" 17 18 12 18
end
然后我们设置一副白色的背景风格,方便后续颜色的展示,最后通过 biplot
绘制一幅最基本的图片。
. set scheme white_tableau //设定绘图风格为white_tableau
//本推文的输出风格
. set scheme s2color // Stata 默认
. biplot composition-expression //简单绘制图片
/* 以下为 Stata 窗口显示内容 */
Biplot of 10 observations and 4 variables
Explained variance by component 1 0.6700
Explained variance by component 2 0.2375
Total explained variance 0.9075
Stata 的窗口展示了每个组成维度的解释性方差,不难发现降维后的两个维度对原样本的方差解释力度达到了 90.75% ,即在一个可以接受的范围内还原了原始数据 90.75 %的数据特征。
图形解读如下:
可得两点之间在四维空间中的距离为 0 ,所以压缩至二维空间,在 bioplot
图中表现为重合状态,观察上图可知样本 4 和样本 5 重合。
为了方便对点标签的识别,引入 rowlabel
选项将变量 painter 中的文本作为上图中点的标签,同时通过 rowopts(name())
和 colopts(name())
分别改变图例中点和箭头的名称,并通过 title
选项为图加上标题。
biplot composition-expression, rowlabel(painter) ///
rowopts(name(Painters)) colopts(name(Attributes)) ///
title(Renaissance painters)
接下来通过 alpha
选项和 stretch
选项使得图片看起来更加舒适。
biplot composition-expression, rowlabel(painter) ///
rowopts(name(Painters)) colopts(name(Attributes)) ///
title(Renaissance painters) ///
alpha(1) stretch(10)
同时我们可以利用 table
选项来返回图中各点的坐标值。
biplot composition-expression, rowlabel(painter) ///
rowopts(name(Painters)) colopts(name(Attributes)) ///
title(Renaissance painters) ///
alpha(1) stretch(10) table
/* 以下为 Stata 窗口显示内容 */
Biplot coordinates
Painters | dim1 dim2
-------------+--------------------
Del Sarto | 1.2120 0.0739
Del Piombo | -4.5003 5.7309
Da Udine | -7.2024 7.5745
Giulio Rom~o | 8.4631 -2.5503
Da Vinci | 8.4631 -2.5503
Michelangelo | 0.1284 -5.9578
Fr Penni | -11.9449 -5.4510
Perino del~a | 2.2564 -0.9193
Perugino | -7.8886 -0.8757
Raphael | 11.0131 4.9251
----------------------------------
Attributes | dim1 dim2
-------------+--------------------
composition | 6.4025 3.3319
drawing | 2.4952 -3.3422
colour | -2.4557 8.7294
expression | 6.8375 1.2348
----------------------------------
最后,不知你是否觉得这个图片的风格很清爽,完全不同于 Stata 默认的粗笨风格。若想实现这个风格,只需在绘图之前执行如下命令,将绘图模板设定为 white_tableau
风格即可。
有关绘图模板的设定方法,参见往期推文
. ssc install schemepack, replace //安装white_tableau 模板
. set scheme white_tableau //设定绘图风格为white_tableau
若需重设为 Stata 默认绘图风格,可以按需执行如下两条命令之一:
. set scheme s2color // Stata 默认, 彩色
. set scheme s2mono // Stata 默认, 黑白
biplot
命令的出现很好地帮助我们在一张图内同时展现了变量之间的近似相关性、主成分等内容。与此同时,biplot
与 schemes
所提供的绘图背景相结合有助于我们画出更加惊艳的图片。
免费公开课
最新课程-直播课
专题 | 嘉宾 | 直播/回看视频 |
---|---|---|
⭐ 最新专题 | 文本分析、机器学习、效率专题、生存分析等 | |
研究设计 | 连玉君 | 我的特斯拉-实证研究设计,-幻灯片- |
面板模型 | 连玉君 | 动态面板模型,-幻灯片- |
面板模型 | 连玉君 | 直击面板数据模型 [免费公开课,2小时] |
⛳ 课程主页
⛳ 课程主页
关于我们
课程, 直播, 视频, 客服, 模型设定, 研究设计, stata, plus, 绘图, 编程, 面板, 论文重现, 可视化, RDD, DID, PSM, 合成控制法
等
连享会小程序:扫一扫,看推文,看视频……
扫码加入连享会微信群,提问交流更方便
✏ 连享会-常见问题解答:
✨ https://gitee.com/lianxh/Course/wikis
New!
lianxh
命令发布了:
随时搜索连享会推文、Stata 资源,安装命令如下:
. ssc install lianxh
使用详情参见帮助文件 (有惊喜):
. help lianxh