gen与egen均能生成一个新变量,但二者用法有所不同。gen主要进行加减乘除、幂次等基本运算,而egen使用函数(mean, max等)来为新变量取值,egen命令无法使用任何运算符生成变量值。 gen与egen中的sum()函数 运行结果如下: gen中的sum()函数表示求列累计和,而egen中的sum()函数表示求列总和。 组合 group能够为属于...
gen sx_gen=sum(x) egen sx_egen=sum(x) list , clean noobs//gen 提供的 sum() 函数执行的是「累积加总」,而 egen 提供的 sum() 函数则进行「整体加总」
我们希望根据收入计算每个人在其芳龄段内的收入排名,可以使用egen命令: egen rank_ie = rank(ie), group(age) 以上例子展示了gen和egen命令的基本用法,通过这两个命令,我们可以轻松实现对Stata数据集的预处理、变量生成和统计分析操作。在实际应用中,熟练掌握gen和egen命令将有助于提高数据处理的效率和准确性,为...
* 计算收入累计百分比 bys Year: gen SIncome = sum(INCOME) //计算累计收入 bys Year: egen TIncome = sum(INCOME) //计算总收入 bys Year: gen Rect_Income = SIncome / TIncome //累计收入百分比 gen 中的sum是按顺序累加,而egen中的sum是整列总和 累计百分比 6、计算gini系数 * 计算gini系数 bys ...
egen med=median(A) //得到变量A的中位数 egen std=sd(A) //得到变量A的标准差 egen max=max(A) //得到变量A的最大值 egen min=min(A) //得到变量A的最小值 gen se=mod(A,2) //根据奇偶数分组 bysort se(A):egen sum=sum(A) //根据奇偶数分组,A只参...
egen sum_sump_`v'= total(sump_`v') gen E_`v'= -1 / ln(N) * sum_sump_`v' } 2.3 权重计算 权重是根据每个指标的熵值来计算的,其公式为: 计算指标权重。 根据上一步计算的信息熵E1,E2,,Ek,先计算各指标信息效用值,然后再计算指标权重。
egen命令还可以通过使用内置的高级统计函数来进行更复杂的计算,例如回归、ANOVA和t检验等。 总结起来,Stata中的gen和egen命令是数据处理和创建新变量的重要工具。gen命令用于创建基于特定条件和计算公式的新变量,而egen命令用于进行更复杂的数据处理和生成统计指标。通过使用这两个命令,我们可以更好地理解和分析数据集,...
Stata 中， gen 和 egen 是最常用的变量生成的命令，与之对应，replace 和 ereplace 则是最常用的...
egen命令相对复杂一些,它能生成一些“gen”命令无法生成的变量。例如可以生成wagesum为每个人的工资和,以及生成wagemedian为工资的中位数(median),wagemax为工资的最大值。 格式: egen wagesum=sum(wage) egen wagemedian=median(wage) egen wagemax=max(wage) ...
gen time=substr(创建时间,1,10) bysort time:gen 单日反馈问题数=_N //单天反馈问题数 bysort time:egen 单日反馈总量 = sum(反馈次数) //单天反馈总数量,为什么gen 和egen不一样? destring time, replace ignore("-") //可以,转化为数值型 ...