在例一中,将通过使用bootstrap和自行编写的 bootstrap 程序来比较结果。我们使用 Stata 自带的nlsw88.dta数据中的年龄 (age)、种族 (race)、婚姻状况 (married) 和工作经验 (tenure) 对妇女工资 (wage) 进行回归,并通过 bootstrap 获得均方根误差 (rmse) 的标准误。对于bootstrap
本文介绍了基于 Bootstrap (自抽样 / 自举法) 的组间系数检验方法及其 Stata 实现。具体思路如下: 第一种思路:首先通过有放回的自抽样方法获得一系列经验样本 (Empirical Sample);然后在经验样本中根据其实际分组情况进行分组回归,从而获得分组回归系数差异统计量 dd 的经验分布;最后通过检验 0 在 dd 分布中的相对...
Bootstrap 在中文中被译为自举,字面意思是提着靴子上的带子把自己提起来,在 Stata 中可以翻译为自抽样、自举法、靴带法。它是一种增广样本的统计方法,为解决小样本问题提供了很好的思路,可以用于参数估计、估计标准误和置信区间、假设检验等。对于以下的线性模型,根据样本生成过程的不同,Bootstrap 可分为经典 Boot...
方法一:通过Stata命令安装 打开Stata软件。 在命令栏中输入以下命令并回车: stata ssc install bootstrap 这条命令会从Stata的SSC(Statistical Software Components)仓库中下载并安装Bootstrap软件包。 安装完成后,可以通过输入以下命令来检查是否安装成功: stata help bootstrap 如果看到与Bootstrap相关的信息,则说明安...
本文介绍了基于 Bootstrap (自抽样 / 自举法) 的组间系数检验方法及其 Stata 实现。具体思路如下: 第一种思路:首先通过有放回的自抽样方法获得一系列经验样本 (Empirical Sample);然后在经验样本中根据其实际分组情况进行分组回归,从而获得分组回归系数差异统计量 d 的经验分布;最后通过检验 0 在 d 分布中的相对...
1.2 Bootstraps类似地,也可以采用 bootstrap 模拟程序。在这里,不会对观测数据重新排序,而是基于这一集合的经验分布,从样本中重复抽样进行推断。某种意义上,bootstrap 和 permutation 分别对应于在有替换和无替换的情况下从经验分布中均匀随机地选择值。更多详细介绍,请参考 Manly (2007) 的 permutations 方法,Davison...
Bootstrap 运行Bootstrap 中介效应(需要等待一段时间) bootstrap r(DirctE) r(CIE1) r(CIE2) r(TotalE), reps(10) : Fun_Med 输出结果: Bootstrap replications (10) ---+--- 1 ---+--- 2 ---+--- 3 ---+--- 4 ---+--- 5 ....
Bootstrap是一种增广样本统计方法,用于解决小样本问题,提供了一种非参数统计中估计统计量方差进而进行区间估计的统计方法。 在Stata中应用Bootstrap的基本步骤如下: 采用有放回抽样方法从原始样本中抽取一定数量的子样本。 根据抽出的样本计算想要的统计量。 重复前两步K次,得到K个统计量的估计值。 根据K个估计值...
在Stata中，可以使用bootstrap命令进行Bootstrap检验。Bootstrap是一种非参数统计方法，用于估计统计量的标准误差和置信区间。下面是一个示例，展示如何使用bootstrap命令进行Bootstrap检验：这条Stata命令的含义如下:bootstrap t=r(t), rep(1000) strata(foreign) saving(bsauto, replace)：使用Bootstrap...
中介效应bootstrap检验stata代码用于分析变量间复杂关系。此代码能通过特定方法验证中介效应是否存在。首先要明确在stata中数据录入格式需正确。确保自变量、因变量和中介变量数据完整准确。代码执行前要对数据进行基本的清理和预处理。需检查数据有无缺失值，有则要恰当处理。异常值的检测与处理也是重要步骤之一。要了解stata...