predict f1 f2 f3 //计算因子得分,这里提取出三个因子,将其得分命名为f1、f2和f3 ssc install nscale //安装“0-1标准化”计算命令 nscale f1 f2 f3,pre(new)//将f1、f2和f3标准化,并在标准化后得分命名为new_f1、new_f2和new_f3,这里pre是加前缀的意思 sum f1 f2 f3 new_f1 new_f2 new_f3 不...
```stata //按照分组变量标准化数据 egen var1_std_group = std(var1), by(group) //打印结果 list group var1 var1_std_group ``` 这个例子假设有一个名为`group`的分组变量。 总之,`egen`命令的`std()`选项是在Stata中标准化数据的一种常见方法。你可以根据实际情况选择标准化整个变量,还是按照分组...
```stata *导入数据 use "data.dta", clear *要标准化的变量 gen variable_std = (variable - mean(variable))/sd(variable) ``` 上述代码中,"data.dta"是要导入的数据文件的文件路径,"variable"是要标准化的变量名称。代码首先通过`use`命令导入数据文件,并使用`clear`选项清除任何已存在的数据集。接下来...
阈值法是一种基于百分位数的标准化方法,它将数据转换为特定的百分位数范围内的值。 以下是在Stata中使用阈值法标准化数据的步骤: 1. 导入数据:使用Stata命令`import`或其他相关命令导入您的数据文件。 2. 计算百分位数:使用Stata命令`pctile`计算您感兴趣的百分位数。例如,如果您想将数据标准化为介于10%和90%之间...
1.先用数据填补的方法，试着填补一下，之后在进行标准化处理。2.不能进行填补的，那你只能选择0-1...
1. 进行线性回归分析。 假设我们有一个因变量y和两个自变量x1和x2,我们想知道它们之间的关系。首先,在stata中输入以下命令进行线性回归分析: reg y x1 x2 2. 查看回归结果。 回归结果中包含了自变量的回归系数和标准误等信息。 beta 该命令将回归结果中的回归系数除以对应自变量的标准差,得到标准化回归系数。标...
*-Stata统计分析常用命令汇总一、winsorize极端值处理范围:一般在1%和99%分位做极端值处理,对于小于1%的数用1%的值赋值,对于大于99%的数用99%的值赋值。谢谢阅读1、Stata中的单变量极端值处理:stata11.0,在命令窗口输入“finditwinsor”后,系统弹出一个窗口,安装winsor模块安装好模块之后,就可以调用winsor命令,命令...
1个回答 wsamtadx8 2023.04.19 · 北京 wsamtadx8 采纳率:52% 等级:12 已帮助:10914人 私信TA向TA提问满意答案 0基础学stata只需要三四天。 Stata 是一套提供其使用者数据分析、数据管理咐枝以及绘制专业图表的完整及整合性统计软件。它拥有很多功能,包含线性混合模型、均衡重复反复及多项式普罗比模式。用Stata绘...
各单元产出/投入的值除以所有单位中的最大值，就能得到标准化后的产出/投入（在0-1范围内），从而更...
至此,使用stata进行面板数据回归分析完成 面板模型分为混合回归模型、固定效应模型、随机效应模型 固定效应分为个体/时点固定效应,个体时点双固定效应 随机效应分为个体/时点随机效应,个体时点双随机效应 描述性统计:sum标准化:sum(x-均值)/标准差 产生新变量:gen pol=(pol-均值)/标准差 (1)普通回归命令:reg y x1...