stata进行缩尾和截尾讲解 stata15缩尾处理

进行缩尾处理，用Winsor命令

stata进行缩尾和截尾讲解 stata15缩尾处理

findit winsor

winsor roe, gen(roe1) p(0.01)

注：roe是变量名，roe1是缩尾后的生成的新变量，0.01是1%的缩尾处理的意思

执行缩尾命令没有反应应该是下面的原因。

和经常听到的“去掉一个最低分去掉一个最高分”操作类似，缩尾处理相当于对数据进行掐头（尾）去尾，然后再按照一定的方法填补被掐掉的数据。需要注意的是，缩尾处理并不是掐掉指定个数的数据，而是按照比例，比方说删掉前10%和后20%的数据。这种专业的代码还是找查找相对文库才可以。

stata15输入代码：

winsor2 你的连续变量1，连续变量2，连续变量3，…… , replace cuts(1 99) trim

例如：winsor2 Size CR QR Leve Sep , replace cuts(1 99) trim

stata15输入代码：winsor2 你的连续变量1，连续变量2，连续变量3，…… , replace cuts(1 99) trim。

主要根据已有文献来的，如果别人用winsorize你也要用，否则你的结论和别人的没有可比性。至少在金融领域，使用winsorize比较普遍，删除异常值的做法越来越少的被使用了。

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。

具体说， 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差分析，协方差分析，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，方差齐性检验，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。

数据缩尾怎么处理?

相关性分析是用缩尾前的数据还是缩尾后的数据

stata数据分析。

在规定条件下，传感器校准曲线与拟合直线间的最大偏差（ΔYmax）与满量程输出（Y）的百分比，称为线性度（线性度又称为“非线性误差”），该值越小，表明线性特性越好。表示为公式如下：

δ=ΔYmax/ Y*100%?

±1%表示最大偏差ΔYmax为满量程输出Y的±1%

拓展：其他相关精度误差定义如下：

绝对误差：实测值与理想值之差；

2.相对误差：被测点的绝对误差与被测点的理想值之比；

3.引用误差：被测点的绝对误差与基准值（量程）之比；

4.基本误差：在标准条件下，基准值（量程）范围内的引用误差；

5.线性误差：实测曲线与理想直线之间的偏差；

6.精度：由传感器的基本误差极限和影响量（如温度变化、溼度变化、电源波动、频率改变等）引起的改变量极限确定。

7.线性范围：传感器在线性工作时的可测量范围。

怎么在stata中将数据缩尾10%处理？最好写出程序代码，O(∩_∩)O谢谢！

winsor var1, gen(var11) p(.05)

先安装这个命令后可以直接用

所有连续变量进行1%缩尾处理是什么意思？

stata数据分析。

在规定条件下，传感器校准曲线与拟合直线间的最大偏差（ΔYmax）与满量程输出（Y）的百分比，称为线性度（线性度又称为“非线性误差”），该值越小，表明线性特性越好。表示为公式如下：

δ=ΔYmax/ Y*100%?

±1%表示最大偏差ΔYmax为满量程输出Y的±1%

拓展：其他相关精度误差定义如下：

鸡.绝对误差：实测值与理想值之差；

2.相对误差：被测点的绝对误差与被测点的理想值之比；

3.引用误差：被测点的绝对误差与基准值（量程）之比；

4.基本误差：在标准条件下，基准值（量程）范围内的引用误差；

5.线性误差：实测曲线与理想直线之间的偏差；

6.精度：由传感器的基本误差极限和影响量（如温度变化、溼度变化、电源波动、频率改变等）引起的改变量极限确定。

7.线性范围：传感器在线性工作时的可测量范围。

stata中的数据缩尾调整怎么弄？具体的程序是什么？

help winsor

如何用SAS对数据进行winsorize缩尾处理

比如对变量size在1%的水平下进行winsorize处理，并生成新变量size_w，命令为winsor size,gen(size_w) p(0.01)，像这些比较基础的问题一把都可以直接搜到答案的

已经进行了缩尾处理的数据中还会有离群值吗

stata数据分析。 在规定条件下，传感器校准曲线与拟合直线间的最大偏差（ΔYmax）与满量程输出（Y）的百分比，称为线性度（线性度又称为“非线性误差”），该值越小，表明线性特性越好。表示为公式如下： δ=ΔYmax/ Y*100%? ±1%表示最大偏差ΔYmax为

怎样用STATA对数据进行Winsorize

比如对变量size在1%的水平下进行winsorize处理，并生成新变量size_w，命令为winsor size,gen(size_w) p(0.01)，像这些比较基础的问题一把都可以直接搜到答案的

如何用SPSS对数据进行标准化处理

spss菜单中依次选择：分析——描述统计——描述，弹出的对话框里有个复选框显示将变量保存为标准化得分，勾选后，然后把要标准化的变量选入右边变量框，然后OK，就可以得到标准分

在做面板var之前要对数据做怎样的处理

取对数后，系数的解释方法与普通回归无异；

winsor 只是缩尾处理的实现命令而已，至于在 1% 还是 5% 上处理，则因人而异。我建议尽量选择小一点的缩尾力度，保持数据原貌。

你还需查查资料，看看取对数的主要目的是什么。例如，伍德里奇，导论，第二版，Section 6.2 对此有比较深入的讨论。

缩头缩尾，不见光是什么生肖，

老鼠