【发布时间】：2023-04-10 16:40:01
【问题描述】：
我的问题类似于 R: using predict() on new data with high dimensionality 但针对 Stata
我想对一个数据子集（实验中的对照组）运行主成分模型 (pca) 以提取第一个成分。然后我想在单独的数据子集（实验中的治疗组）上重新运行 PCA 模型，并获得这些数据的分数。本质上，我想使用在 dataset_1 上运行的 pca 模型来预测新 dataset_2 中的分数。
在 R 中，仅将模型拟合到对照组，然后对拟合模型使用“预测”命令，并在“新数据”参数中使用完整的数据集。这将为仅适用于对照组的模型的所有观察结果生成预测。但是，如何在 Stata 中做到这一点？
global xlist2a std_agreedisagree1_1_a std_revagreedisagree1_2_a std_revagreedisagree1_3_a std_agreedisagree1_4_a std_revagreedisagree1_10_a std_revagreedisagree1_5_a
pca $xlist2a
screeplot, yline(1)
rotate, clear
pca $xlist2a, com(3)
rotate, varimax blanks (.30)
predict pca5_p1b pca5_p2b pca5_p3b, score
基于尼克的回答的固定代码：
global xlist2a std_agreedisagree1_1_a std_revagreedisagree1_2_a std_revagreedisagree1_3_a std_agreedisagree1_4_a std_revagreedisagree1_10_a std_revagreedisagree1_5_a
pca $xlist2a if zgroupa10==1
screeplot, yline(1)
rotate, clear
pca $xlist2a if zgroupa10==1, com(3)
rotate, varimax blanks (.30)
predict pca5_p1b pca5_p2b pca5_p3b, score
【问题讨论】：
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这里的好问题展示了一些代码尝试。
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谢谢，我已经编辑了帖子以包含代码。
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感谢您添加代码，但上面的代码在 所有 某些变量的观察结果上运行
pca，然后在所有观察结果上运行predict。这不是您应该做的，但您在我的回答下方的评论暗示您的真实代码应用了所需的方法。 -
谢谢，我已根据您的回答添加了修改后的代码。