解读sum detail的过程可以从整体和局部两个层面进行。 整体层面,可以观察变量的均值、中位数、标准差,以及最小和最大值,从而对变量的整体分布情况有基本了解。例如,均值与中位数的接近程度可以判断变量的分布是否对称;标准差的大小可以判断变量的离散程度;最大和最小值可以判断变量的取值范围。 局部层面,可以观察变量...
在Stata中,一些命令有缩写形式,如summarize可以缩写为sum。 由于篇幅有限,对于这些图像,我们在此不做赘述。但是我们应该记住,茎叶图的茎宽、保留位数;直方图的组距、颜色、y轴是频率还是频数等都可以进行自定义,直到画出满意的图像。感兴趣的读者可以在命令行中输入help stem、help graph box、help histogram获取help...
在Stata中,一些命令有缩写形式,如summarize可以缩写为sum。 由于篇幅有限,对于这些图像,我们在此不做赘述。但是我们应该记住,茎叶图的茎宽、保留位数;直方图的组距、颜色、y轴是频率还是频数等都可以进行自定义,直到画出满意的图像。感兴趣的读者可以在命令行中输入help stem、help graph box、help histogram获取help...
summarize y x1 x2,detail //可以获得各个变量的百分比数、最大最小值、样本量、平均数、标准差、方差、峰度、偏度 summarize var1 [aweight = var2], detail //求取分组数据的统计量,var1为各组的赋值,var2为每组的频数 tabstat X1,stats(mean n q max min sd var cv //计算变量X1的算术平均值、样...
**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 ...
use "E:\yanshi\data.dta" xtset id year 我们先看一下数据各变量：sum Variable | Obs ...
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
summarize mpg, detail //会有关于数据其他的统计指标 help summarize tabulate mpg, sort //离散变量排序之后用表统计 tabulate foreign //最好是分类变量去tabulate,展示各个种类有多少个,占多大比例(离散的) help tabulate sysuse nlsw88, clear tab occ //不同职业的样本在我的数据库里面分别有多少个,比例大小...
sum _pscore if treated == 0 & _weight != ., detail twoway(kdensity _pscore if treated == 1, lpattern(solid) /// lcolor(black) /// lwidth(thin) /// scheme(qleanmono) /// ytitle("{stSans:核}""{stSans:密}""{stSans:度}", /// ...
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,...