如果选择上侧缩尾，则只会将大于97.5%的值设置为97.5%分位数的值；如果选择下侧缩尾，则只会将小于...
这里,varname是你要计算分位数的变量名,percentiles()中列出了你想要计算的各个分位数(如1%、5%、10%、25%、50%、75%、90%、95%、99%)。 示例数据集和计算分位数的演示 假设我们有一个示例数据集example.dta,其中包含一个变量income,表示个人的收入。我们可以使用以下代码来计算收入的各个分位数: stata use...
在数据处理过程中，通常我们会关注数据分布的两端，即1%和99%的分位数，进行缩尾处理，以去除数据两端的极端值。如果数据分布较为集中，我们可能还会考虑5%和95%的分位数作为处理边界。具体步骤如下：一、数据准备：确保数据集正确导入Stata，检查数据格式和缺失值。二、排序：对数据进行排序，便于我们观...
以 \mathscr{F} 为条件的 r_{t+1} 的上下 τ 分位数可计算为: 其中τ 是一个相对较小的数字,可以主观地设定为1%、5%或10%。 如果石油价格变化 r_{t+1} 的实现值小于 q_{t+1}^\tau ,则在时间 t + 1 为负冲击 如果石油价格变化 r_{t+1} 的实现值大于 q_{t+1}^{1-\tau} ,则...
winsor2 用于对数据进行分位数截尾处理,以减轻异常值的影响,尤其是在数据极值较多时表现非常好。 应用案例: ssc install winsor2 winsor2 x1, cuts(5 95) 解析:该命令将变量 x1 的值限制在5%到95%的范围内,从而有效减少极端值的影响。 使用技巧:
在模糊DID设计中,fuzzydid计算局部平均和分位数处理效果的估计值。它还计算它们的标准误差和置信区间。 选项介绍 Y是结果变量; G是分组组变量s; T是时间段变量; D是处理变量。它可以是任何有序变量。 Option选项介绍: did计算Wald-DID估计量 tc计算Wald-TC估计量 ...
// 仅对99%分位数以上缩尾处理,将异常值用指定分位数取值替代,覆盖原始值。此处和上述命令的不同点在于分位数的设置不同,cuts(a b)中的a b可以自定义设置,既可以单侧分位数缩尾,又可以双侧分位数缩尾,若换成上下5%分位数缩尾处理,只需写成cuts(5 95)即可,以此类推。
例如,pctile varname, p(25 50 75)将计算变量varname的25%、50%和75%分位数。 3. egen命令:该命令可以用于生成新的变量,其中可以计算指定变量的分位数或百分位数。例如,egen new_varname = pctile(varname), p(5 25 50 75 95)将计算变量varname的5%、25%、50%、75%和95%分位数,并将结果存储在...
winsorize是用相应分位数的值替代分位数之外的值,而不是删掉,这样可以最大限度的保存数据信息。主要是根据已有文献来的,如果别人用winsorize你也要用,否则你的结论和别人的没有可比性。目前来看,至少在金融领域,使用winsorize比较普遍,删除异常值的做法...
winsorize是用相应分位数的值替代分位数之外的值,而不是删掉,这样可以最大限度的保存数据信息。主要是根据已有文献来的,如果别人用winsorize你也要用,否则你的结论和别人的没有可比性。目前来看,至少在金融领域,使用winsorize比较普遍,删除异常值的做法越来越少的被使用了。Stata中有现成的winsorize程序,打开Stata,...