首先,sum detail的输出结果中最重要的是变量的描述性统计量。其中包括均值(mean)、中位数(median)、最小值(minimum)、最大值(maximum)、标准差(std. dev.)、25%、75%等(百分位数)。 均值是变量的平均值,可以反映变量的集中趋势。 中位数是将变量按大小排列后,处于中间位置的数值,可以反映变量的中心位置。
百度试题 结果1 题目stata sum命令结果输出的问题我在用sum对一列数求和的时候,结果输出的是第一个数到最后一个数的累计求和的数列,我想引用最后的总和,请问怎么改? 相关知识点: 试题来源: 解析 help egen 反馈 收藏
再用sum查看数据，可知：sum Variable | Obs Mean Std. Dev. Min Max ---+---...
bitest quick==0.3,detail //假设每次得到成功案例‘1’的概率等于0.3,计算在变量quick所显示的二项分布情况下,各种累计概率和单个概率是多少 bitesti 10,3,0.5,detail//计算当每次成功的概率为0.5时,十次抽样中抽到三次成功案例的概率:低于或高于三次成功的累计概率和恰好三次成功概率 **泊松分布概率: display ...
例2的问题不易看出,从DID的角度来看,“期初污染程度基本一致”说明平行趋势检验基本通过,因此直观上政策实施地(处理组)的污染指标(结果变量y)与未实施政策地区(控制组)的污染指标的差值就是政策的处理效应,差值为负(假设指标越小污染程度越低)说明政策有效。但是,还应该看到的是,“根据各地区意愿决定其是否实施该...
**第一步,用codebook、summarize、histogram、graph boxs、graph matrix、stem看检验数据的总体情况: codebook y x1 x2 summarize y x1 x2,detail histogram x1,norm //正态直方图 graph box x1 //箱图 graph matrix y x1 x2,half //画出各个变量的两两x-y图 ...
例如,输入summarizevariable_name,detail可以计算变量variable_name的描述性统计量,并显示详细结果。在计算描述性统计量的Stata还提供了许多其他有用的功能。例如,tabulate命令可以生成频数表和频率表,帮助我们了解数据的分布情况;histogram命令可以生成直方图,帮助我们直观地了解数据的分布形状;scatterplot命令可以生成散点图,...
449*-Note:这个完全是判断了,这个处理对结果有何影响? 450 451* 452*-处理为平行面板 453xtbalance,range(19992007)miss(*KBTOBINQ)//市场化指数数据: 1999-2007 454xtdes 455 456*pp.209,AppendixA 457*-Trim处理 458foreachvofvarlistIKBSKB 459CFKB{quisum`v,detail 460rece`v=.if`vr(p5) 461rece`...
. summarize le下图是summarize le这行命令的结果,给出最常用的几个统计量。 而summarize le, detail这行命令则会给出更多的统计量。 summarize le, detail . 其中,smallest和largest代表了该变量最大和最小值,即预期寿命(le)的4个最高值和4个最低值。