在Stata中,可以使用winsor2命令进行缩尾处理。winsor2是一个用户编写的命令,需要先通过ssc install winsor2命令进行安装。安装成功后,即可使用以下命令进行1%缩尾处理: stata winsor2 varlist [if] [in], cuts(1 99) [options] 其中,varlist是需要进行缩尾处理的变量列表;cuts(1 99)指定了进行双侧1%缩尾处理...
Winsorize方法就是将数据缩尾(trimming),即将数据的极值或离群值截断或替换为数据的边缘值,进而调整数据的分布情况,提高数据的可靠性和鲁棒性。 Stata中的Winsorize方法可通过程序“winsor”实现,其基本语法如下: winsor varlist [, options] 其中,“varlist ”指定需要处理的变量名, “options”为winsor的可选项...
小于百分位数1%的数替换为缺失值 大于百分位数99%的数替换为缺失值 比如99%分数数值为9 截尾处理就是将大于9的数替换为空白值(缺失值) 样本中如果有10,那么就将10替换为。(缺失值) stata1操作: 安装:ssc install winsor2 缩尾:winsor2 var1 var2, replace cuts(1 99) 截尾:winsor2 var1 var2, replace...
打开stata,在命令行输入sscinstallwinsor2,replace,自动安装winsor2 输入命令winsor2变量名变量名,replacecuts(199),此条命令是先找到各个变量的1%,99%所对应的分位数,比如对于变量ac1,其分位数分别为a、b,那么将数据中小于a的数替换成a,将大于b的数替换成b,原始数据直接变为新数据,这样就是缩尾,使数据平滑(...
我们在stata中又该如何实现呢?想要清楚理解缩尾,我们首先要掌握什么是剔除异常值在一份数据中很有可能会出现一些异常大或者异常小的值,这个时候我们就需要进行剔除。举一个很好理解的例子,跳水比赛中去掉一个最高分,去掉一个最低分,中国队最后总得分为10分,这个就是剔除异常值。如果一份数据中有101条数据分别是1...
stata超详细实证分析命令👊企业-年份的面板数据实证--stata超详细命令Ps:如果回归结果比较好建议还是使用控制企业和年份的双固定效应模型⭕️下面详细讲解大部分文献对于企业-年份的面板数据的做法,控制行业+年份(更容易显著)✅数据导入use filename.dta,clear✅数据处理1%缩尾winsor2 var1 var2 var3,cut(1 ...
1.在stata软件中,先进行数据导入和清洗。 2.确定需要进行winsorize处理的变量。 3.在stata中输入以下命令:winsorize变量名, gen(新的变量名) p(0.01) 其中,变量名为需要进行winsorize处理的变量名称,新的变量名为处理后生成的新变量名称,p(0.01)指定需要缩尾的比例为1%。 4.运行命令后,stata会自动进行winsoriz...
stata winsorize的1%缩尾处理 Stata中Winsorize方法可以对数据进行1%缩尾处理。这种方法可以有效地处理异常值,使得数据更加平滑、稳定。Winsorize方法的基本思想是将数据的极端值截断,将其替换为离它们最近的合理值。这样可以保持数据的分布形态不变,同时减少异常值的影响。在Stata中,Winsorize方法可以通过“winsorize”...
使用winsorize函数的方法很简单,只需在Stata命令窗口中输入以下命令: winsorize变量名, trim(0.01) 其中,变量名是需要缩尾处理的变量名称,trim(0.01)表示缩尾的比例为1%。 需要注意的是,winsorize函数只对指定的变量进行缩尾处理,不会修改原始数据。如果需要保存缩尾处理后的数据,可以使用save命令将处理后的数据保存...
在Stata中,我们可以使用winsorize命令来进行缩尾处理。winsorize命令的语法如下: winsorize varname, gen(newvarname) [p(percentile)] 其中,varname是需要进行缩尾处理的变量名,gen(newvarname)指定新变量的名称,p(percentile)指定Winsorize处理时替换的百分位数,默认是1%。 例如,我们有一个数据集包含变量'age',...