1. Stata 中的缺失值 Stata 中的缺失值 (missing value) 是一个大于任何自然数的数,并以.呈现。其基础知识大致分为三部分:标记、查找/删除和补充。本文主要介绍 Stata 中功能较为全面的用以补充缺失值的第三方命令:fillmissing。关于其他内容,可以移步下面的简要指引:...
在Stata中，可以使用不同的指令来填补缺失值。以下是几种常用的方法：1.使用`fillin`命令：该命令用于替换变量中的缺失值。语法为`fillin varname missing_value new_value`，其中`varname`是要填补缺失值的变量名，`missing_value`是缺失值的标记（如.或_），`new_value`是要替换的新的值。例如：fillin mpg...
misstable pattern, bypat //对缺漏类型进行分类(没有缺漏值,存在一个缺漏值,2个缺漏值>,……等) Missing-value patterns (1 means complete) | Pattern Percent | 1 2 3 4 5 6 ---+--- 82% | 1 1 1 1 1 1 | 1: | 16 | 1 1 1 1 1 0 <1 | 1 1 1 1 0 1 <1 | 1 1 1 0...
就是有的变量的数据是缺失的，比如有个变量var1数据都是1和0，你生成一个变量，当var1=1的时候，var2等于5，因为var1中有的变量为0，这部分为0的观测值在var2里就是缺失值了
一、什么是缺失值(Missing Value)? 缺失值是指数据集中的某些观测值不存在、无法得到或者未记录的情况。在实际的数据分析过程中,经常会遇到缺失值的情况,这会对数据分析的结果产生一定的影响。因此,了解如何生成和处理缺失值是非常重要的。 二、生成缺失值的方法 在Stata中,我们可以使用egen命令来生成缺失值。egen命...
value ofmyvar[2], 42, not its original value, missing (.). In this way, nonmissing values are copied in a cascade down the current sort order. Naturally, one or more missing values at the start of the data cannot be replaced in this way, as no nonmissing value precedes any of ...
100)*计算5期移动平均数，使用keepmissing选项genma5=movingsum(value,5,keepmissing)```在上述示例中，我们创建了一个时间序列数据，然后使用`movingsum`函数计算了5期移动平均数，并使用`keepmissing`选项来保留包含缺失值的窗口。这意味着如果窗口中包含缺失值，计算结果中仍然会包含缺失值。
Hence,_nalways increases from 1 upward within each panel. If the panel starts with missing values, thensum(mi(response))does the same. As soon as we hit a nonmissing value thensum(mi(response))drops below_nand will remain below it. Thus our criterion for dropping values isif _n == su...
replace variable_name = mean_value if missing(variable_name) 插补法:插补法包括多重插补和回归插补等。多重插补通过创建多个填补数据集来反映不确定性,而回归插补利用其他变量预测缺失值。在Stata中,可以使用mi命令进行多重插补: mi set mlong mi register imputed variable_name ...
gen t_value = beta / se gen p_value = 2 * ttail(df,abs(beta/se))dpplot beta, xtitle("Estimator", size(*0.8)) xlabel(, format(%4.3f) labsize(small)) /// ytitle("Density", size(*0.8)) ylabel(, nogrid format(%4.3f) labsize(small)) note("") /// caption("") ...