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...
对于检验统计量的选取，有以下两个原则：1.该检验统计量可由样本观测值计算出 2.其概率分布已知，从而可以便于分辨抽样结果为小概率事件还是大概率事件。根据已有研究对扰动项的分析，可以得出如果把扰动项看作为遗漏变量与测量误差之和，由中心极限定理得其近似服从正态分布，对其近似标准化处理可得t值，...
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...
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...
1.判断是否适合做主成份分析，变量标准化 Kaiser-Meyer-Olkin抽样充分性测度也是⽤于测量变量之间相关关系的强弱的重要指标，是通过⽐较两个变量的相关系数与偏相关系数得到的。KMO介于0于1之间。KMO越⾼，表明变量的共性越强。如果偏相关系数相对于相关系数⽐较⾼，则KMO⽐较低，主成分分析不能起到很好的...
结果如下,可以看到,报告的是标准化系数,X到M结果显著,M到Y显著,控制M之后,X到Y不显著了。 对直接效应,间接效应和总效应进行估计的结果如下,最后一列为标准化系数,但是,没有相应的z值,和95%CI 使用命令 estat stdize 可以得到不同路径相应的标准化统计量。 路径a,b和c’的结果如下: 路径ab和总效应结果如...