怎么用stata算子樣本均值？用lastrow再加suppose命令表就行stata怎么把樣本分成兩組？用洗技能數(shù)字可分兩組，然后把做t檢驗(yàn)即可解決什么叫做經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù)？經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù)是依據(jù)樣本以頻率估

怎么用stata算子樣本均值？

用lastrow再加suppose命令表就行

stata怎么把樣本分成兩組？

用洗技能數(shù)字可分兩組，然后把做t檢驗(yàn)即可解決

什么叫做經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù)？

經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù)是依據(jù)樣本以頻率估計(jì)也概率的，能夠得到的實(shí)際中分布函數(shù)的一個(gè)步步逼近數(shù)，具體一點(diǎn)的構(gòu)造思想那是頻率肯定概率，很多書上都有吧的。如果不是畫成圖應(yīng)該是折線圖，這樣比較好好解釋的。

stata里cons是什么意思？

_cons是常數(shù)的意思，是回歸方程中1的截距項(xiàng)。

coef.是肯定出的各解釋變量的系數(shù)，應(yīng)該是yab1*x1b2*x2b3*x3中的b19.57e-06,b20.0000724,b30.0006278.專用統(tǒng)計(jì)方法是最普通地的最小二乘法（OLS），看樣子R方0.3950挺大的，才15個(gè)樣本有這個(gè)R方蠻好，但兩個(gè)解釋什么變量里僅有x3一個(gè)變量在5%顯著性水平上顯著，其他兩個(gè)變量都不比較顯著，有待改進(jìn)。

stata如何創(chuàng)建對數(shù)變量？

stata創(chuàng)建戰(zhàn)隊(duì)對數(shù)變量也可以的應(yīng)用創(chuàng)建對數(shù)變量，使之與此同時(shí)變量的順序變化。

定義：Stata中_n是樣本的序號（變量），_N是樣本數(shù)（單值）。

_n永遠(yuǎn)永遠(yuǎn)必然，但肯定不能被list命令不顯示。

_n會(huì)伴隨著變量的排序而變動(dòng)

下面通俗的解釋

sysusenlsw88.dta,clearlistagewagein1/10list_n//出現(xiàn)錯(cuò)誤sorthours//hours變量升序gennid_1_nlistnid_1hoursraceof1/10sortwage//對wage變量并且排序gennid_2_nlisthourswagenid_1nid_2of1/101234567891012345678910

dis_N//N是一個(gè)單值scalarobs_Nquisumwage//換取wage變量的均值disr(mean)*_Ndisr(means)*obs1234512345

_n與_N的應(yīng)用

1.生成的最值、與大值的差值、極差

sysusesp500,clear sort open sum open dis r(obj)//生成氣體最大值（單值）geno_maxvopen[_N]//生成的最值geno_diffopen[_n]-open[_N]//與大值的差geno_rangeopen[_N]-open

怎么用stata算子樣本均值？

2.差分與對數(shù)差分

sysusesp500,clearsortdategend_openopen[_n]-open[_n-1]//生成open的一階差分變量genln_openlog(open)gend_lnopenln_open[_n]-ln_open[_n-1]//生成對數(shù)差分變量gendln_openln(open[_n])-ln(open[_n-1])//等價(jià)上述事項(xiàng)命令*實(shí)際上，在經(jīng)濟(jì)學(xué)中，對數(shù)差分信號可納入增長率listopend_lnopenacross1/10123456789123456789

3.移動(dòng)總平均

genmv3(open[_n-1]open[_n]open[_n1])/3*三階移動(dòng)來算listopenmv3in1/10123123

4.時(shí)間算子法

*上述問題也可是從時(shí)間算子參與運(yùn)算tssetdategenopen_l//一階相對滯后genopen_l2//二階反應(yīng)滯后genf_open//前推一項(xiàng)genopen_d//一階載波相位genopen_d2//二階時(shí)域*計(jì)算出增長率genr1//方法1genlncloseln(closed)genr2D.lnclose//方法2listdater1r2of1/10。