查看数据: browse #看到全部数据 list q #只看到q的数据 list q area in 4/10 #显示指定变量从i=4到i=10的数据 describe #查看数据集中的变量名单、标签 summarize q #查看变量q的统计特征 summarize q,detail #查看变量q更多的统计指标 summarize #若未指明变量,则显示数据集中所有变量的统计指标 tabulate ...
使用misstable summarize命令查看缺失值情况。针对缺失值的处理,可以选择删除或填补: drop if missing(variable_name) 或使用均值填补: egen new_variable = mean(variable_name), by(group_variable) replace variable_name = new_variable if missing(variable_name) 处理异常值: summarize variable_name, detail 使...
Summarize + 变量名称：查看某个变量的平均值、最大值、最小值以及标准差 Summarize + 变量名称，detai...
你可以使用summarize命令来计算变量的基本统计量,包括中位数。通过添加detail选项,你可以获得更详细的统计信息,包括中位数。以下是具体的代码示例: stata summarize mpg, detail 这条命令将输出mpg变量的详细统计信息,包括中位数。 (可选)对分组数据求中位数: 如果你的数据集包含分组变量,并且你想要计算每个组的中...
此外可以使用 “Sum”,它是命令 “summarize” 的简写。Summarize(Sum)将汇报数据的均值和方差等信息。 格式: summarize wage sum educ exper 需要了解如“中位数”(median),我们可以进一步使用后缀detail。此时会详细报告百分比所对应的样本值。 格式:sum wage educ, detail 此外Stata还提供了别的命令帮助我们...
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。 2.3 其他图像 ...
. 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。
summarize var1, detail / 这是对变量var1的详细描述,里面包含变量的分位数、最大最小值、均数方差标准差,偏度峰度等;正态分布的偏度 Skewness=0;峰度 Kurtosis=3。 Skewness/Kurtosis tests 命令:sktest var1 / 结果如下 上图也包含了对Skewness(偏度)和Kurtosis(峰度)的检验,需两者均大于检验水准(你可以根据...
均值表示数据的中心位置,而标准差则表示数据的离散程度。计算均值和标准差可以帮助我们了解数据的分布情况。例如,通过比较不同组别的均值,可以判断组间是否存在显著差异;通过标准差,可以判断数据是否具有较大的波动性。在Stata中,使用summarize命令可以方便地计算均值和标准差,并且可以通过选项detail来获取更多的统计量。
sum a,detail 里面有Variance 87.87778 如果只是sum a,没有detail这个option 就只有观测值个数啦 均值啦 极值啦 标准差啦 没有方差 === 面板数据可用如下命令: egen sdva =sd(va), by(year) 分别求每一年的方差 均值方差标准差 egen vmean=mean(vara),by(id) egen vsd=sd(vara),by(id) gen vstd=sq...