3. Stata 实操 3.1 fweight:重复观测值 3.2 pweight:抽样概率不同 3.3 aweight:观测值是均值 4. 参考资料 5. 相关推文 相关课程 免费公开课 最新课程-直播课 关于我们 1. 简介1.1 为何要使用 weight在数据分析中有时需要为观测值设置不同的权重,例如以下情形: 在抽样过程中,不同子总体里的个体被抽中的概...
Stata understands four kinds of weights: 1. fweights, or frequency weights, indicate duplicated obs...
Yannick Dupraz, 2013, Lecture, Using weights in Stata, -PDF- 1. 引言 在实证分析中,引入权重变量的目的是为了赋予数据集中每个观测点适当的影响权重。比如在不同群体的抽样比例存在差异时,使用权重可确保样本更精确地映射总体的属性。面对异方差的问题时,通过将权重设置为与个体方差成反比,可以提高估计结果的稳...
Stata understands four kinds of weights: 1. fweights, or frequency weights, indicate duplicated obs...
Stata:离散选择模型 Logit---逻辑回归及报告系数 Logit用极大似然法拟合二元响应的Logit模型;它对给定一组回归量的正面结果的概率进行建模。Depvar等于非零且不缺失(通常Depvar等于1)表示正向结果,而Depvar等于零表示负向结果。 回顾命令 *22、二值选择模型
然而,若抽样过程中各个个体被选中的概率不一,导致每个观测值代表的人口数量不同,它们对总体方差的贡献也将不同。在这种情况下,Stata 中的 pweight 选项可以利用 Sandwich (White) 估计量来调整每个观测值的贡献,以此来计算稳健的标准误差,这种做法与使用 robust 选项得到的稳健标准误差是一致的。
根据设定的weight函数确定的
计量资料的META分析可以用一下程序：metan n1 mean1 sd1 n2 mean2 sd2, label(namever=study) boxsca(0.5) xla(-5,0,5)n1 mean1 sd1 为实验组的样本含量，均数，标准差 n2 mean2 sd2为对照组的
其中, eaname代表方程的名称(为可选项。如不设定, stata默认用方程的被解释变量作为方程名) depvar代表被解释变量的名称 varlist代表解释变量的名称 noconstant代表方程不包括常数项 i£代表条件语句 in代表范围语句 weight代表权重语句 Isure 选代估计,直至收敛。默认为两步估计 ...
在接下来的几篇推文中,我们会介绍grstyle命令中的一些常见用法,首先来看如何美化图形外观。 相信大家喜欢的图形都是简约大方、清新自然的,并且部分期刊对文章中图形的要求也是如此。比如,有些期刊要求文章中图形无底色,而在默认情况下,Stata做出的图形是有背景颜色的。诸如此类的问题也许曾经困扰过你,而今天悉心的笔者就...