正态性检验是基础需求，多数统计方法基于正态分布假设。Shapiro-Wilk检验适合小样本数据，命令为“swilk变量名”。样本量小于2000时优先考虑，结果解读看p值，小于0.05可认为不符合正态分布。注意该方法对异常值敏感，存在极端值时建议先处理异常数据。Kolmogorov-Smirnov检验适用范围更广，命令“ksmir
Kolmogorov-Smirnov是比较一个频率分布f(x)与理论分布g(x)或者两个观测值分布的检验方法。其原假设H0:两个数据分布一致或者数据符合理论分布。D=max| f(x)- g(x)|，当实际观测值D>D(n,α)则拒绝H0，否则则接受H0假设。KS检验与t-检验之类的其他方法不同是KS检验不需要知道数据的分布情况，可以...
在Stata中,有多种方法可以进行正态性检验,常用的命令包括swilk(Shapiro-Wilk检验)、kstest(Kolmogorov-Smirnov检验)、normal(生成正态性检验的统计量和图形)等。 3. 准备需要进行正态性检验的数据集 假设我们有一个名为mydata.dta的数据集,其中包含一个名为var1的变量,我们想要对这个变量进行正态性检验。 4. ...
1. ShapiroWilk检验 适用场景：适用于小至中等样本量的数据。 特点：ShapiroWilk检验是一种常用的正态性检验方法，它在小样本情况下表现较好。 Stata命令：swilk varname，其中varname是待检验的变量名。2. KolmogorovSmirnov检验 适用场景：适用于较大样本量的数据。 特点：KolmogorovSmirnov检验可以检验样本...
stata中可以做ks检验吗 Kolmogorov-Smirnov是比较一个频率分布f(x)与理论分布g(x)或者两个观测值分布的检验方法。其原假设H0:两个数据分布一致或者数据符合理论分布。D=max| f(x)- g(x)|,当实际观测值D>D(n,α)则拒绝H0,否则则接受H0假设。KS检验与t-检验之类的其他方法不
正态条件要求残差e服从正态分布N(0,σ2)，其中方差σ2反映了回归模型的精度。σ越小，使用回归模型预测y的精确度越高。为了验证残差是否符合正态分布，可以进行正态性检验，如Shapiro-Wilk检验或Kolmogorov-Smirnov检验。齐性条件要求残差的方差不随自变量取值水平的改变而改变，即方差齐性。如果残差的...
84. plausexog检验图输出 81后加 graph(变量) 注意:不用加逗号 85.比较两个分布是否存在显著差异——Kolmogorov-Smirnov检验(K-S检验) stata命令—— ksmirnov 86.从中间页插入行号 布局-行号-行编号选项-应用于-插入点之后
84. plausexog检验图输出 81后加 graph(变量) 注意:不用加逗号 85.比较两个分布是否存在显著差异——Kolmogorov-Smirnov检验(K-S检验) stata命令—— ksmirnov 86.从中间页插入行号 布局-行号-行编号选项-应用于-插入点之后
Wilcoxon–Mann–Whitney, Wilcoxon符号秩和Kruskal–Wallis检验；Spearman和Kendall相关，Kolmogorov–Smirnov检验，精确二项式置信区间(CIs)，幸存数据,ROC分析，平滑(smoothing)，bootstrapping等。精确统计 精确logistic和泊松回归，精确案例控制统计(exact case–control statistics)，二项式检验(binomial tests), r × c表格...