1. 标准化至均值为0,标准差为1: ```stata egen newvar = std(oldvar), by(groupvar) ``` 上述命令将对变量`oldvar`按照分类变量`groupvar`进行标准化,并将结果保存到新变量`newvar`中。标准化使得变量的均值为0,标准差为1。 2. 标准化至指定均值和标准差: ```stata egen newvar = std(oldvar)...
2. 标准化数据的范围法:相对于Z值法,范围法把原始数据限定在指定的范围之内,最常见的是0到1之间,公式为:(x - min)/(max-min)。用stata计算的命令如下: gen rescale=(var - r(min))/(r(max)-r(min)) 3. 标准化数据的极差法:把原始数据的值映射到从0到1的比例上,等于用原始数据的极差乘以比例,公...
首先，考虑对变量进行归一化处理，这有助于减轻多重共线性。标准化处理是一种常见方法，即对每个变量进行z-score标准化，使每个变量的均值为0，标准差为1。另一种方法是使用（X-MIN）/(MAX-MIN），即最小-最大标准化，将变量值缩放至0到1的区间。若标准化处理后问题仍未解决，可以尝试主成分分析...
① 原始数据归一化。正向指标: x_{ijk}' = \frac{x_{ijk} - x_{\min,k}}{x_{\max,k} - x_{\min,k}} 逆向指标是正向指标的相反数。 x_{\max,k}, \ x_{\min,k} 分别表示第 k 个指标在 n 个地区、 r 年中的最大值与最小值。标准化处理后 x_{ijk}' 取值范围为[0,1],其含义...
Stata中的pca命令会自动标准化，因此无需额外处理。然后进行KMO检验和Bartlett球形检验，以确保数据适合进行主成分分析。接着确定主成分个数，通常依据特征值大于1或累计贡献率大于85%的标准。通过计算主成分得分，并对得分进行线性加权，最终得出综合得分。为提高对比直观性，综合得分通常会被标准化至0-1...
所谓推理,我们指的是解释和赋予拟合模型的系数意义的推理。推理涉及到对真实模型中变量的影响的估计,以及对标准误差、置信区间、p值等的估计 为了估计线性套索模型,我们可能会键入 .lassolinearyx1-x500 拉索将从x1-x500中选择一个变量子集用于预测。 如果我们有一个二进制0-1结果变量,我们可以通过输入来拟合一个log...
1、统计功能Stata的统计功能很强,除了传统的统计分析方法外,还收集了近20年发展起来的新方法。2、作图功能Stata的作图模块可以满足绝大多数用户的统计作图要求。在有些非绘图命令中,也提供了专门绘制某种图形的功能。3、程序设计Stata是一个统计分析软件,但它也具有很强的程序语言功能,这给用户提供了一个广阔的开发...
标准化方法多样，适用于正逆指标，确保作用方向一致。比重计算后，信息熵计算遵循特定公式，确保所有值非零，通常对零值进行平移处理。冗余度计算反映信息熵大小，信息熵越小，冗余度越大，权重越高。权重计算涉及所有指标冗余度总和，形成权重系数，总和为1。最后，综合得分计算确保结果在0到1之间。在Stata...
1、主成分分析的原理 主成分分析(PCA)是一种统计方法,旨在通过降维技术将多个变量转化为少数几个综合变量,这些新变量称为“主成分”,它们可以在很大程度上反映原来变量的影响,并且这些新变量是互不相关的,也是正交的。 2、主成分的基本操作步骤 (1) 数据标准化:将原始数据标准化,使得每个变量的均值为0,方差为1...
根据所有指标的信息熵冗余度之和，计算出每个指标的权重wj，保证所有权重之和为1。 综合得分S通过标准化指标值和权重的乘积计算得出，范围在0到1之间。 Stata代码示例展示了如何使用这种方法处理数据，但需根据实际数据进行调整。熵值法在国家高新区产城融合度评价、经济增长影响分析等领域有实际应用...