matlab 与 stata 在计算特征向量方面存在差别——同一矩阵，采用matlab 与 stata 计算得到的特征根是相同的，但在计算特征向量方面却存在差别。具体而言，有些特征向量是相同的，而一部分却是绝对值相同，而符号刚好相反（互为相反数）。哪一个结果才是可靠的哩？期待高手指点，谢谢！
下面以具体数据例子加以说明（可直接拷贝检验之）：
1.原始数据（矩阵）：
852.6777 | 804.5046 | 857.0354 | 827.1819 | 854.9609 | 841.2367 | 751.9389 |
804.5046 | 844.1070 | 776.3881 | 784.0371 | 799.1031 | 844.2438 | 747.2521 |
857.0354 | 776.3881 | 948.4691 | 854.2202 | 891.5663 | 866.4708 | 770.1967 |
827.1819 | 784.0371 | 854.2202 | 843.7187 | 832.8228 | 860.2821 | 749.9695 |
854.9609 | 799.1031 | 891.5663 | 832.8228 | 898.5519 | 858.7185 | 760.4418 |
841.2367 | 844.2438 | 866.4708 | 860.2821 | 858.7185 | 948.7695 | 792.4689 |
751.9389 | 747.2521 | 770.1967 | 749.9695 | 760.4418 | 792.4689 | 704.7535 |
2. stata运算得到的特征根和特征向量：
（1）特征根：
| 5765.472 | 141.138 | 64.760 | 30.435 | 24.288 | 8.946 | 6.008 |
（2）特征向量（与特征根顺序对应）：
| 0.380 | -0.085 | 0.415 | 0.347 | -0.245 | -0.430 | 0.558 |
| 0.367 | 0.610 | 0.416 | -0.082 | 0.278 | -0.196 | -0.445 |
| 0.392 | -0.618 | -0.156 | -0.097 | 0.559 | -0.300 | -0.169 |
| 0.377 | -0.062 | -0.244 | 0.692 | -0.257 | 0.279 | -0.414 |
| 0.387 | -0.306 | 0.314 | -0.537 | -0.478 | 0.342 | -0.157 |
| 0.394 | 0.335 | -0.687 | -0.310 | -0.249 | -0.275 | 0.165 |
| 0.346 | 0.174 | -0.023 | 0.014 | 0.439 | 0.646 | 0.489 |
3.matlab去处得到的特征根和特征向量
（1）特征根：
5765.472 | 141.138 | 64.760 | 30.435 | 24.288 | 8.946 | 6.008 |
（2）特征向量（与特征根顺序对应：
0.380 | 0.085 | 0.415 | 0.347 | -0.245 | 0.430 | 0.558 |
0.367 | -0.610 | 0.416 | -0.082 | 0.278 | 0.196 | -0.445 |
0.392 | 0.618 | -0.156 | -0.097 | 0.559 | 0.300 | -0.169 |
0.377 | 0.062 | -0.244 | 0.692 | -0.257 | -0.279 | -0.414 |
0.387 | 0.306 | 0.314 | -0.537 | -0.478 | -0.342 | -0.157 |
0.394 | -0.335 | -0.687 | -0.310 | -0.249 | 0.275 | 0.165 |
0.346 | -0.174 | -0.023 | 0.014 | 0.439 | -0.646 | 0.489 |
结论：实例中，特征根相同；但特征向量中第2个与第6个，互为相反数。哪个才是“对”的？！期待指点！
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