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stata 数据分布检验
stata中
可以做ks
检验
吗
答:
KS
检验
与t-检验之类的其他方法不同是KS检验不需要知道数据的分布情况,可以算是一种非参数检验方法。当然这样方便的代价就是当检验的
数据分布
符合特定的分布事,KS检验的灵敏度没有相应的检验来的高。在样本量比较小的时候,KS检验最为非参数检验在分析两组数据之间是否不同时相当常用。PS:t-检验的假设...
stata
里可以做
检验
二元正态
分布
或三元正态分布吗
答:
正态
分布
概率密度正态分布函数“NORMDIST”获取。在这里是以分组边界值为“X”来计算:Mean=AVERAGE(A:A)(
数据
算术平均)Standard_dev=STDEV(A:A)(数据的标准方差)Cumulative=0(概率密度函数)1.向下填充2.在直方图中增加正态分布曲线图a、在直方图内右键→选择数据→添加→b、系列名称:选中H1单元格...
stata
面板
数据
vif
检验
的命令
答:
在进行
Stata
面板
数据
的分析时,首先需要通过xtset命令设置数据的面板结构。接着,采用xtreg命令执行固定效应的面板数据回归,并在命令后添加f选项以获取结果。在这个过程中,进行方差膨胀因子(VIF)
检验
是常规步骤,以检查多重共线性问题。然而,当遇到因变量y存在缺失值的情况时,问题就显现出来。如果不使用...
stata检验
显著性用z值还是用t值
答:
一般情况下,对于大样本,两个均数的比较可以用Z
检验
,也可以用t检验,二者结果接近;而对于小样本,两个均数的比较应该用t检验而不应该用Z检验,因后者会把P值估计得过小以至于把原来可能无统计学意义的资料解释为有统计学意义。z值和t值得区别:区别一:z检验适用于变量符合z
分布
的情况,而t检验适用...
stata
面板
数据
vif
检验
的命令
答:
首先,用xtset米;命令设置面板
数据
。再用xtreg命令进行固定效应面板数据回归,后加f选项。得到结果后,用vif命令
检验
方差膨胀因子。在做回归分析时发现一个问题,因变量y有缺失值,如果不用dropy==.命令,回归后vif检验小于10,如果采用dropy==.命令,回归后vif检验值一下子蹦到了27,在这两种处理方式...
stata
t值多少是显著
答:
t
检验
主要用于比较两组数据的平均值,差异越明显,表明置信度越高。然而,t值的解释并非孤立的,它受到样本方差的影响,特别是在样本量较小或
数据分布
不均匀时,可能会影响结果的准确性。因此,仅仅依赖t值来确定显著性是不够全面的,它需要结合F-检验和G-检验等其他统计方法来做出更准确的判断。只有...
Stata
: 单位根
检验
就这么轻松
答:
ADF
检验
是常用的方法,通过比较模型的原假设和实际
数据
的差异来判断序列的稳定性。例如,检验漂移项为1的随机游走与带有线性趋势的模型,结果显示后者不满足原假设。同样,Phillips-Perron检验和GLS-ADF检验提供了额外的处理序列相关性和异方差的手段。总结来说,通过
Stata的
这些工具,我们可以有效地进行单位根...
STATA
分析方法,学习资料,问题求助
答:
A:参数估计:给出各种已知分布(正态,指数等),只需要对其中参数进行估计; Curves→Parametric Density B:核估计:对密度函数没有做假设,曲线性状完全依赖于
数据
; Curves→Kernel Density 1.4.3
分布检验
Curves→CDF confidence band Curves→Test for Distribution 1.5 曲线拟合 Analysis→Fit(Y...
Stata的
estat命令怎么用?
答:
Stata的
estat命令:探索
数据
的统计奥秘 estat, 这个在
Stata中
看似简单的命令,其实蕴含着强大的统计分析能力。它如同数据挖掘的后处理工具,专门用于执行post-estimation statistics,即在模型估计之后,为我们提供了丰富的统计
检验
和描述性统计信息。通过estat,你可以对你的研究结果进行深入的检验和解读,让数据...
Stata
F
检验
怎么做
答:
F
检验
又叫方差齐性检验。从两研究总体中随机抽取样本,要对这两个样本进行比较的时候,首先要判断两总体方差是否相同,即方差齐性。若两总体方差相等,则直接用t检验,若不等,可采用t'检验或变量变换或秩和检验等方法。从两研究总体中随机抽取样本,要对这两个样本进行比较的时候,首先要判断两总体...
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