stata設定標准誤的命令

❶ 怎麼在stata中算回歸標准誤和調整後的R方（我用的是robust做的回歸分析，結果出現一個R方）

在reg y x, robust得到回歸結果之後，用display _result(8)或者ereturn list r2_a即可顯示就可以得到adjusted r2

❷ stata中對變數進行標准化有哪些命令

stata中矩陣和變數是可以自由變換的命令分別為mkmat和svmat回歸就更簡單啦直接用個reg就搞定啦

❸ stata reg命令加r標准誤

懷特異方差修正。
robust選項表明標准誤經過懷特異方差修正，從而使結果更穩健。估計方法採用的是最小二乘的方法。F 值越大，p值越低，也就是說所有系數的聯合顯著性越高，換句話說就是所有變數的系數都為零的可能性越低。

❹ stata中predict命令是干什麼用的

predict命令作用是存貯回歸命令中產生的變數。

相關介紹：

回歸會產生需要值，例如回歸的擬合值以及回歸的殘差。Stata 提供了 predict 命令幫助存儲這些變數。例如把擬合值定義為wagehat，殘差定義為wageresid。格式則為predict wagehat、predict wageresid, re。

有時樣本中的一個特別的觀察值會顯著地改變回歸結果。異常觀察可能是由於樣本的特性，也可能是因為錄入錯誤，回歸後的predict命令可以發現這些異常觀察。

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軟體相關命令：

1、gen abs(x)（取x的絕對值）

2、gen ceil(x)（取大於或等於x的最小整數）

3、gen trunc(x)（取x的整數部分）

4、gen round(x)（對x進行四捨五入）

5、gen round(x,y)（以y為單位，對x進行四捨五入）

6、gen sqrt(x)（取x的平方根）

7、gen mod(x,y)（取x/y的余數）

8、gen reldif(x,y)（取x與y的相對差異，即|x-y|/(|y|+1)）

9、predict ustd,stdr（獲得殘差的標准誤）

10、predict std,stdp（獲得y估計值的標准誤）

11、predict stdf,stdf（獲得y預測值的標准誤）

12、predict e,e(1,12)（獲得y在1到12之間的估計值）

13、predict p,pr(1，12)（獲得y在1到12之間的概率）

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

15、predict lerg,leverage（獲得杠桿值）

16、predict ckd,cooksd（獲得cooksd）

❺ 求stata操作方法——只有樣本量、差值、標准誤的meta分析

計量資料的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 為實驗組的樣本含量，均數，標准差 n2 mean2 sd2為對照組的

❻ 怎樣用stata進行數據標准化

用stata算集中指數採用Stata系統自帶資料庫auto.dta。
一、集中趨勢的統計描述
以變數price為例進行說明。
均數：採用mean price計算得6165.257。
算術均數、幾何均數和調和均數可以採用means、ameans、gmeans、hmeans計算。
眾數：沒有對應的命令可以直接計算眾數，但是可以通過幾種策略進行變通計算。如通過egen x=mode(price); disp x; drop x，不過本例中price中沒有相同的數值，所以無法計算眾數；另外也可通過preserve; contract price, freq(x); sum x; list price if x==r(max); restore 來顯示。
中位數：centile price或tabstat price, s(med)，當然tabstat還可以計算均數、樣本量、標准差，標准誤、方差、極差、四分位間距、變異系數、峰度系數、偏度系數等等很多指標。
不過採用Stata（summarize ，tabstat等命令）計算的峰度系數與Excel、SPSS和SAS計算的結果有所不同，原因是採用的公式不同，大家根據實際情況來選擇。
二、離散趨勢指標
極差（全距）：tabstat price, s(r)
標准差：tabstat price, s(sd)
方差：tabstat price, s(v)
四分位間距：tabstat price, s(iqr)
變異系數：tabstat price, s(cv)
採用summarize ， detail命令可以計算均數、標准差、峰度系數、偏度系數、多個百分位數。不加detial可以得到最大值、最小值。

❼ stata求標准誤的命令

在stata你可以用
tabstat var1 var2 var3, stats(mean sd semean)去算出mean sd 和 se

❽ 請問STATA里sort,tsset的指令是什麼意思

sort指令是STATA資料庫的維護的排序指令。tsset是定義數據是一個時間序列數據。如果想對數據文件定義year為時間變數，則輸入命令：tsset year。

Stata 是一套提供其使用者數據分析、數據管理以及繪制專業圖表的完整及整合性統計軟體。它提供許許多多功能，包含線性混合模型、均衡重復反復及多項式普羅比模式。

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統計功能

Stata的統計功能很強，除了傳統的統計分析方法外，還收集了近20年發展起來的新方法，如Cox比例風險回歸，指數與Weibull回歸，多類結果與有序結果的logistic回歸，Poisson回歸，負二項回歸及廣義負二項回歸，隨機效應模型等。具體說， Stata具有如下統計分析能力：

數值變數資料的一般分析：參數估計，t檢驗，單因素和多因素的方差分析，協方差分析，交互效應模型，平衡和非平衡設計，嵌套設計，隨機效應，多個均數的兩兩比較，缺項數據的處理，方差齊性檢驗，正態性檢驗，變數變換等。

分類資料的一般分析：參數估計，列聯表分析 ( 列聯系數，確切概率 ) ，流行病學表格分析等。

等級資料的一般分析：秩變換，秩和檢驗，秩相關等

相關與回歸分析：簡單相關，偏相關，典型相關，以及多達數十種的回歸分析方法，如多元線性回歸，逐步回歸，加權回歸，穩鍵回歸，二階段回歸，百分位數 ( 中位數 ) 回歸，殘差分析、強影響點分析，曲線擬合，隨機效應的線性回歸模型等。

其他方法：質量控制，整群抽樣的設計效率，診斷試驗評價， kappa等。

❾ 標准誤在stata中是什麼符號

robust
robust選項表明標准誤經過懷特異方差修正，從而使結果更穩健。
標准誤是樣本均數的標准差，是描述均數抽樣分布的離散程度及衡量均數抽樣誤差大小的尺度，反映的是樣本均數之間的變異。

❿ stata括弧裡面是標准誤

bootstrap。
運用自抽樣 (bootstrap) 可以計算出估計量或檢驗統計量分布的近似值，這個值接近於基於漸近理論計算出的值甚至更加准確。所以，通過自抽樣進行漸近細化應該成為一種標准做法。