首先,我们需要计算出数据集中的分位数。Stata提供了pctile命令来计算百分位数。以下是使用pctile命令计算25%、50%和75%三个分位数的示例: pctilex,p(25 50 75) 其中,“x”是要计算分位数的变量名,“p(25 50 75)”表示要计算25%、50%和75%三个百分位数。 分组操作 接下来,我们可以根据计算得到的分位数...
local a = r(p25) local b= r(p75) replace x1= cond(var1<`a', 0, cond(var1>`b', 1,.)) if month == `x' replace x2=var1-b } #生成虚拟变量 #X-X_star变量,X_star为具体的分位数值。模型用于检验影响的结构性变化。
方法三:箱形图 box图分为四个分位点,75th和25th比较简单。上四分位数Q3,又叫做升序数列的75%位点下四分位数Q1,又叫做升序数列的25%位点箱式图检验就是摘除大于Q3+3/2*(Q3-Q1),小于Q1-3/2*(Q3-Q1)外的数据,并认定其为异常值;这里的具体操作过程,可以查看Stata中的graph box命令来更多了解。 方法四:3...
50%– 这是第50百分位,也称为中位数。 如果您将变量的值从最低到最高排序,则中位数将是恰好位于中间的值。 换句话说,一半的值将低于中位数,一半将高于中位数。 如果变量具有异常值,则可以很好地衡量集中趋势。 75%– 这是第75百分位数,也称为第三四分位数。 Smallest– 这是一个列表的四个最小值的...
75%– 这是第75百分位数,也称为第三四分位数。 Smallest– 这是一个列表的四个最小值的变量。 在这个例子中,四个最小的值都是31。 Largest– 这是变量的四个最大值的列表。 在这个例子中,四个最大的值都是67。 Obs– 该列告诉您对该变量有效(即没有缺失)的观察值(或案例)的数量。 如果数据集中有...
上四分位数Q3,又叫做升序数列的75%位点 下四分位数Q1,又叫做升序数列的25%位点 箱式图检验就是摘除大于Q3+3/2*(Q3-Q1),小于Q1-3/2*(Q3-Q1)外的数据,并认定其为异常值; 这里的具体操作过程,可以查看Stata中的graph box命令来更多了解。 方法四:3...
stata查看数据的基本信息:数据类型、全距、缺失值、10%25%50%75%90%分位数、样本容量、均值、标准差、最小值、最大值 3.8万 4 9:40 App 描述性统计 论文案例 2830 -- 3:11 App 第3.8节 数据的预处理———分位数分组 1230 -- 13:14 App 中位数回归的优势与Stata软件操作 1460 -- 6:16 App...
上四分位数Q3,又叫做升序数列的75%位点 下四分位数Q1,又叫做升序数列的25%位点 箱式图检验就是摘除大于Q3+3/2(Q3-Q1),小于Q1-3/2(Q3-Q1)外的数据,并认定其为异常值; 这里的具体操作过程,可以查看Stata中的graph box命令来更多了解。 方法四:3δ原则 ...
通过指定p95选项,可以计算变量的95%分位数。 2. pctile命令:这个命令可以根据指定的百分位数计算变量的分位数。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 = ...
箱线图(graph-Box):通过图像表示数据的分散情况,因为形状与箱子相像,也被称为盒式图,在统计分析中多被使用。好处:能够清楚直观地反映数据的分布以及多组数据的分布比较。在箱线图中,包含:upper adjacent value(后者+1.5*IQR)、 75th percentile(75 百分位)、median(中位数)、 25th percentile(25 ...