Allo stato attuale, la funzione egen std ufficialmente scritto () non supporta le operazioni da. Non posso identificare un motivo statistico o di calcolo per questo, ma è ben documentato. (Perché è necessario fortuna per superare una limitazione documentata Non capisco.) In linea di principio, qualsiasi utente potrebbe scrivere la propria funzione egen per sostenere ciò che si vuole essere implementato in una chiamata di una riga. In pratica, nessuno sembra infastidito abbastanza per scriverlo dato il facile work-around che avete utilizzato. In pratica, queste cose vengono scritte quando qualcuno viene irritato la necessità di digitare tre righe di codice più volte. Un motivo molto più positiva perché il codice che citi è utile è che statisticamente si dovrebbe di solito è necessario tenere traccia di medie e deviazioni standard alcun modo. risposto 14 Gennaio 15 alla 18:28 Stata doesnt hanno, ma si può facilmente farlo da soli. Ed ecco come: 1- Il suggerimento è che non puoi standardizzare dal gruppo, ma si può prendere media e deviazioni standard per gruppo. Quindi, (a) prendere la media dal gruppo, (b) prendere la deviazione standard dal gruppo, e, infine, (c) standardizedvariable (Thevar-meanofthevar) stdofthevar 2- Esempio: Quindi, consente di standardizzare le vendite variabili per società. Ecco come funziona il codice: AVVISO: Il gruppo di consulenza statistica Idre sarà la migrazione del sito web per il CMS WordPress nel mese di febbraio per facilitare la manutenzione e la creazione di nuovi contenuti. Alcune delle nostre pagine più vecchie verranno rimossi o archiviati in modo tale che essi non saranno più mantenuti. Cercheremo di mantenere i reindirizzamenti in modo che i vecchi URL continueranno a lavorare nel miglior modo possibile. Benvenuti al Istituto per la ricerca digitale e l'istruzione Aiuto Consulting Group Stat dando un regalo Stata FAQ Come faccio a standardizzare le variabili in Stata Una variabile standardizzata (a volte chiamato un z-score o un punteggio standard) è una variabile che è stata ridotta alle avere una media di zero e una deviazione standard di uno. Per una variabile standardizzata, ogni valore casi sulla variabile standardizzata indica la differenza rispetto alla media della variabile originale in numero di deviazioni standard (della variabile originale). Ad esempio, un valore di 0,5 indica che il valore di tale caso è una mezza deviazione standard sopra la media, mentre un valore di -2 indica che un caso ha un valore di due deviazioni standard inferiore alla media. Le variabili sono standardizzati per una varietà di ragioni, per esempio, per assicurarsi che tutte le variabili contribuiscono uniformemente una scala quando gli elementi vengono aggiunti insieme, o per facilitare l'interpretazione dei risultati di una regressione o altra analisi. La standardizzazione di una variabile è una procedura relativamente semplice. Innanzitutto, la media viene sottratto dal valore per ciascun caso, con conseguente media zero. Quindi, la differenza tra i singoli clienti e la media è divisa per la deviazione standard, che si traduce in una deviazione standard di uno. Se si comincia con una variabile x. e generare una variabile x. il processo è: dove M è la media di x. e SD è la deviazione standard di x. Per illustrare il processo di standardizzazione, useremo il liceo e oltre dataset (hsb2). Creeremo versioni standardizzate di tre variabili, la matematica. scienza . e socst. Queste variabili contengono studenti punteggi nei test di conoscenza della matematica (matematica), scienza (scienza), studi sociali (socst). In primo luogo, useremo il comando riassumere (abbreviato come somma di seguito) per ottenere la media e la deviazione standard per ogni variabile. La media di matematica è 52,645, e la sua deviazione standard è 9,368,448 mila. Sulla base di queste informazioni, siamo in grado di generare una versione standardizzata di matematica chiamato z1math. Il seguente codice fa con il comando generare (abbreviato gen), quindi utilizza riassumere per confermare che la media di z1math è molto vicino a zero (a causa di errore di arrotondamento, la media di una variabile standardizzata sarà raramente esattamente 0), e la deviazione standard è uno. Di seguito facciamo lo stesso per la scienza e socst. la creazione di due nuove variabili, z1science e z1socst. utilizzando le rispettive medie e deviazioni standard tratti da prima tabella delle statistiche riassuntive. La tabella delle statistiche riassuntive mostrate di seguito dimostra che entrambe le variabili sono infatti standardizzati. La standardizzazione delle variabili non è difficile, ma per rendere questo processo più facile, e meno soggetto ad errori, è possibile utilizzare il comando egen per rendere le variabili standardizzate. I comandi di seguito standardizzare i valori della matematica. scienza . e socst. la creazione di tre nuove variabili, z2math. z2science. e z2socst. Anche in questo caso, possiamo guardare a un tavolo di statistiche riassuntive per confermare che queste variabili sono standardizzati. Si noti che i mezzi non esattamente pari a zero sono, né si corrispondono i mezzi dal set di variabili standardizzate creato in precedenza con il comando generare. In entrambi i casi, questo è dovuto al molto piccolo errore di arrotondamento. Il contenuto di questo sito web non deve essere interpretata come un'approvazione di un particolare sito web, il libro, o di un prodotto software dalla University of California.
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