stata求和的命令 stata中的sum

stata筛选怎么用？

g large=(q>=6000)

stata筛选省份：可以用substr是用来取字符串里的字符序列的。格式是substr(var,start,charnum)。这个例子中就是从reportyear的第6个字符开始取，往后取5个字符。在excel,sas里，有同样的函数，用法也一样。

stata求和的命令 stata中的sum

stata求和的命令 stata中的sum

Stata可以通过变量进行主成分分析，也可以直接通过相关系数矩阵或协方矩阵进行。

keep var0 vars varm var1 如果是一个人的排序我们很好理解也好统计出哪种水果排，哪种排第二.....，关键的难点是现在有10个人同时对此进行排序且各自的排序还不一样，那么如何才能汇总出最终的排序呢？if var2=="M01" //保留var2这个变量等于M01的var0 vars varm的数据，如果只写 keep if var2=="M01"则将所有的var2等于M01的变量都保留。

作图功能：

Stata的作图模块，主要提供如下八种基本图形的制作 : 直方图（histogram），条形图（bar），百分条图 （oneway），百分圆图（pie），散点图（two way），散点图矩阵（matrix），星形图（star），分位数图。

这些图形的巧妙应用，可以满足绝大多数用户的统计作图要求。在有些非绘图命令中，也提供了专门绘制某种图形的功能，如在生存分析中，提供了绘制生存曲线图，回归分析中提供了残图等。

stata里面什么命令可以对面板数据按时间求均值

等级资料的一般分析：秩变换，秩和检验，秩相关等。

直接sum加上if条件命令就可以。比如，sum 变量名 if year==2015. sum命令出来的就是均值，最小值标准。

回reg y1 x1 x2 x3 x4 if large==0归命令有：

GMM-type 是针对内生变量或先决变量而言的工具变量，有多列 Standard 是针对外生变量而言的工具变量，只有一列 - 过度识别检验（工具变量的使用是否合理） estat sargan 说明： H0: overidentifying restrictions are valid 这里...

这个200RMB

可以提供例子、数据、以及使用心得

这些资料都是来自于岭南学院连老师的

tabstat命令什么意思

SMC即一个变量与其他所有变量的复相关系数的平方，也就是复回归方程的可决系数。SMC比较高表明变量的线性关系越强，共性越强，主成分分析就越合适。

tabstat命令是表格统计。

replace lestat carge=(q>=6000) drop ln

tabstat命令是stata内的一项指令，stata统计表格就可以用tabstat命令。

来源网络，侵权请联络

stata如何对含求和符号的式子进行建模

（7）考察变量的统计特征:

判断自变量共线性，在SPSS 中可套用线性回归的共线性检验，看VIF＜10即可。

stata基本知识：

打开D盘中“20190810临床预测模型’中的“03_logistic_regression‘’，点开“1126 training-218.csv”。此为上次SPSS中选出的70%作为预测模型，注3、gen trunc(x)（取x的整数部分）意将变量名都转换为英文。

stata中predict是什么命令?

接下来就好办了，我们前面说过，只要得到每种水果在每个人那里的排名，我们就可以对排名打分，将1-7每个排名都赋一个得分，得分越高就越重要，这样就可以计算出每种水果的重要性总分，再进行比较就可以得到哪种水果是最重要的，而哪个是次之.....排出1-7的顺序。

相关介绍：

回归会产生需要值，例如回归的拟合值以及回归的残。Stata 提供了 predict 命令帮助存储这些变量。例如把拟合值定义为wagehat，残定义为wageresid。格式则为predict wagehat、predict wageresid, re。

有时样本中的一个特别的观察值会显著地改变回归结果。异常观察可能是由于样本的特性，也可能是因为录入错误，回归后的predict命令可以发现这些异常观察（5）变量标签 ：。

扩展资料

软件相关命令：

1、gen abs(x)（取x的）

2、gen ceil(x)（取大于或等于x的最小Stata的统计功能很强，除了传统的统计分析方法外，还收集了近20年发展起来的新方法，如Cox比例风险回归，指数与Weibull回归，多类结果与有序结果的logistic回归，Poisson回归，负二项回归及广义负二项回归，随机效应模型等。具体说， Stata具有如下统计分析能力：整数）

4、gen round(x)（对x进行四舍五入）

5、gen round(x,y)（以y为单位，对x进行四舍五入）

6、gen sqrt(x)（取x的平方根）

7、gen mod(x,y)（取x/y的余数）

8、gen reldif(x,y)（取x与y的相对异，即|x-y|/(|y|+1)）

9、predict ustd,stdr（获得残的标准误）

10、predict std,stdp（获得y估计值的标准误）

11、predict stdf,stdf（获得y预测值的标准误）

12、predict e,e(1,12)（获得y在1到12之间的估计值）

13、predict p,pr(1，12)（获得y在1到12之间的概率）

14、predict rstu,rstudent（获得student的t值）

15、predict lerg,lrage（获得杠杆值）

16、predict ckd,cooksd（获得cooksd）

stata描述性统计命令是什么？

regress y ×1x2x3[ aweight = w ]( WLS ，以变量 w 为权重）

stata描述性统计命令是一套提供其使用者数据分析、数据管理pca trunk weight length headroom以及绘制专业图表的完整及整合性统计软件。

它拥有很多功能，包含线性混合模型、均衡重复反复及多项式普罗比模式。用Stata绘制的统计图形相当精美。

Stata具有如下统计分析能力：

数值变量资料的一般分析：参数估计，t检验，单因素和多因素的方分析，estat给出了几个非常有用的工具，包括KMO、SMC等指标。协方分析，交互效应模型，平衡和非平衡设计，嵌套设计，随机效应，多个均数的两两比较，缺项数据的处理，方齐性检验，正态性检验，变量变换等。

分类资料的一般分析：参数估计，列联表分析 ( 列联系数，确切概率 ) ，流行病学表格分析等。

Stata常用功能：

1、统计功能

Stata的统计功能很强，除了传统的统计分析方法外，还收集了近20年发展起来的新方法，如Cox比例风险回归，指数与Weibull回归，多类结果与有序结果的logistic回归，Poisson回归，负二项回归及广义负二项回归，随机效应模型等。

2、作图功能

Stata的作图模块，主要提供如下八种基本图形的制作 : 直方图（histogram），条形图（bar），百分条图 （oneway），百分圆图（pie），散点图（two way），散点图矩阵（matrix），星形图（star），分位数图。

这些图形的巧妙应用，可以满足绝大多数用户的统计作图要求。在有些非绘图命令中，也提供了专门绘制某种图形的功能，如在生存分析中，提供了绘制生存曲线图，回归分析中提供了残图等。

Stata怎样生成年份的虚拟变量？

Stata 命令

在Stata中，生成年份虚拟变量（也称为指示变量或哑变量）通常用于进行时间趋势分析或控制时间效应。以下是如何在Stata中生成年份虚拟变量的步骤：

gen D`i' = (year == `i')

导入数据: 首先，确保你已经导入了包含年份和其他相关变量的数据。

使用tabulate命令: 你可以使用tabulate命令来查看年份的频数分布。这将帮助你确定你需要创建多少个虚拟变量。

tabulate year

生成虚拟变量:

gen D10 = (year == 2010)

gen D11 = (year == 2011)

gen D12 = (year == 2012)

这样，D10将是2010年的虚拟变量，D11将是2011年的虚拟变量，D12将是2012年的虚拟变量。

forval相关与回归分析：简单相关，偏相关，典型相关，以及多达数十种的回归分析方法，如多元线性回归，逐步回归，加权回归，稳键回归，二阶段回归，百分位数 ( 中位数 ) 回归，残分析、强影响点分析，曲线拟合，随机效应的线性回归模型等。ues i = 2010/2012 {

}这个循环将为2010年到2012年的每一个年份生成一个虚拟变量。

4. 验证虚拟变量: 使用tabulate命令检查新生成的虚拟变量的频数分布。确保它们只对目标年份返回1（真），而对其他年份返回0（）。

5. 进行回归分析: 在控制其他变量的情况下，使用这些虚拟变量进行回归分析可以帮助你了解不同年份间的变化趋势或其他相关关系。

stata中的corr,pwcorr和spearman命令有什么意义

stpredict命令作用是存贮回归命令中产生的变量。ata代码

可用于计算矩阵。

这个时候我们再来看这组数据， 如果将每列都求和得到的总分不就是每道题的重要性得分了吗 。为了看得更清楚，我们使用 xe 命令做一个行列转置，将它变成一个7行的数据，从行到第七行分别对应 v1-v7，新增一个变量 用来标识第几行是第几个选项，如下：

在Stata中，命令corr用于计算一组变量间的协方或相关系数矩阵；命令pwcorr可用于计算一组变量中两两变量的相关系数，同时还可以对相关系数的显著性进行检验； 命令pcorr 用于计算一组变量中两两变量的偏相关系数并进行显著性检验。

Stata是一套提供其使用者数据分析、数据管理以及绘制专业图表的完整及整合性统计软件。它拥有很多功能，包含线性混合模型、均衡重复反复及多项式普罗比模式。

stata twoway命令如何加数值

首先，我们要了解排序题在 stlist x1 x2ata 中是什么样的形式。

twwebuse bg2,clearoway (scatter y x )(lfit y x ) 本质上是一元回归，只是相关性问题，没有剔除其他因素。

woway就是二维作图的意思。这个命令前面有graph这个词，可以省略。后面可以跟进写出具体图类型。例如daotwoway line, twoway scatter, twoway connected等等。具体看需要而定。总之twoway这个命令，就是在一个坐标系中画出两个数值型变量之间的关系的意思。

Stata 主成分分析

更高效的方法: 如果你有多个年份，并且想为每一个年份生成一个虚拟变量，可以使用循环结构。例如：

1主成分估计

（1）sysuse auto,clear

pca trunk weight length headroom, comp(2) covariance

pca bg2cost , vce(normal)

2 Estat

Kaiser-Meyer-Olkin（KMO），是用于测量变量之间相关关系的强弱的重要指标，是通过比较两个变量的相关系数与偏相关系数得到的。KMO介于0于1之间。KMO越高，表明变量的共性越强。如果偏相关系数相对于相关系数比较高，则KMO比较低，主成分分析不能起到很好的数据约化效果。根据Kaiser（1974），一般的判断标准如下：0.00-0.49,不能接受（unacceptable）;0.50-0.59,非常（miserable）；0.60-0.69，勉强接受（mediocre）；0.70-0.79,可以接受

（middling）；0.80-0.89，比较好（meritorious）；0.90-1.00,非常好（marvelous）。

根据KMO越高，表明变量的共性越强和SMC比较高表明变量的线reg y1 x1 x2 x3 x4 if q>=6000性关系越强，共性越强，主成分分析就越合适。

pca bg2cost , vce(normal)

estat anti

estat loadings

estat residuals

estat summarize

3 预测

Stata可以通过predict预测变量得分、拟合值和残等。

pca bg2cost , vce(normal)

predict score fit residual q （备注：q代表残的平方和）

4 碎石图

碎石图是判断保留多少个主成分的重要方法。命令为screeplot。

pca bg2cost , vce(normal)

screeplot

5 得分统计功能图、载荷图

pca bg2cost, vce(normal)

scoreplot

Scores for component 2

载荷图即不同主成分载荷的散点图。命令为loadingplot。

pca bg2cost, vce(normal) loadingplot

Component 2

stata软件regress怎么用

su q,detail

regress后面的个变量：errors 是要回归的目标，之后所有的变量都是模型中的predictors。

解决这个问题的大体思路分为两步：拓展资料：

Stata 常用命令

regress yx1x2x3, robust ( regression with robust standard errors )

xi : regress yx1x2 i . catvar x2（被解释变量为 y ，解释变量为×1,x2，分类变量 catvar 生成的虚拟变量与x2的乘积。 xi 可以实现很复杂的带虚拟变量的回归。可使用 xi 来了解）

regress y x1x2( x z )（工具变如矩阵的加、积、逆、 Cholesky分解、 Kronecker内积等；还提供了一些高级运算，如特征根、特征向量、奇异值分解等；在执行完某些统计分析命令后，还提供了一些系统矩阵，如估计系数向量、估计系数的协方矩阵等。量回归，工具变量是×和 z )