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...
在Stata中,标准化变量是数据分析中常用的一项操作。标准化变量的目的是将原始变量转化为均值为0,标准差为1的新变量,以便于比较不同变量之间的差异。本文将介绍在Stata中如何进行标准化变量的操作,以及标准化变量的意义和应用。 首先,我们需要明确标准化变量的计算公式。对于一个原始变量X,其标准化变量Z的计算公式为...
Stata中的标准化是一个常见的操作,使用norm命令可以方便地实现数据标准化。以上代码将var1到var5这五个变量进行标准化。 二、Stata标准化处理 Stata中的标准化是将数据转化为均值为0,标准差为1的分布。标准化的作用是去除原始数据的量纲差异,便于比较不同变量之间的差异大小。 例如,若要比较各个城市的人均GDP和人均...
如果你想按照某个分组变量(比如`group`)来标准化数据,你可以使用`by`子选项: ```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...
列标准化是指对空间权重矩阵的每一列进行标准化处理,使每一列的权重和为1。这样做可以确保每一个空间单位的权重总和为1,从而消除了不同空间单位之间的权重差异。常见的列标准化方法有最大值标准化和总和标准化两种。 最大值标准化是将空间权重矩阵的每一列除以该列中的最大值,使得每一列的权重值都在0到1之间...
Timevar是必需选项。指定的时间变量应该包含一个标准化的值,其中0对应于给定单位中感兴趣的事件发生的时间段,−1表示事件发生前一年,1表示事件发生后一年,以此类推。对于事件未发生的任何单元(纯控件),此变量应包含缺失值。 ci(string)是必需的选项,指示命令将生成的图形类型。可用于置信区间的图形类型是rarea(带...
整体标准化和归一化 *标准化 qui sum x replace x=(x-r(mean))/r(sd)*归一化 qui sum x replace x=(x-r(min))/(r(max)-r(min)) 分组标准化和归一化 bysort groupvariable:egen max_x=max(x)bysort groupvariable:egen min_x=min(x)bysort groupvariable:egen mean_x=mean(x)bysort groupvaria...
变量最大最小标准化(MinMax标准化)是一种常用的数据标准化方法,可以将变量的取值范围缩放到0~1之间。对于每个观测值x,计算其标准化后的值z=(x-min)/(max - min),实例如下: //对census数据集中的pop变量进行最大最小标准化 sysuse census,clear //调用census数据集 ...
在做回归时需要对“收入”变量取对数。但是该变量有的值为0，取对数之后会出现缺失值；有的值小于1，取对数之后出现负值。这个很正常，有的数据本身并不适合取对数，对数的定义域不应该小于等于0。如果小于等于0的数据较少，可以令其为0，如果太多，说明取对数不合适。