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...
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...
我们先看一下数据各变量：sum Variable | Obs Mean Std. Dev. Min Max ---+---...
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...
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
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,...
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。 2.3 其他图像 为了探索变量的分布,我们还可以使用茎叶图(stem plot)、箱式图(box plot)、直方图(histogram)等图像进行探索。
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。 2.3 其他图像为了探索变量的分布,我们还可以使用茎叶图(stem plot)、箱式图(box plot)、直方图(histogram)等图像进行探索。
337sumbj,detail 338 339 340* 341*-小结:Boostrap的基本原理 342 343*以上便是Bootstrap的基本思想。 344*如果我们把上例中的bx替换为其他统计量, 345*如OLS回归中的R2,F检验统计量,样本的中位数,样本的方差,等等, 346*采用上述方法都可以得到这些统计量的标准误。 347* 348*在得到标准误后,我们可以根据...