stata归一化标准化代码

在Stata中，实现归一化和标准化的方法有很多种。这里给出两种实现方法的示例代码：

1. 归一化代码：

* 生成一个随机变量
clear
set obs 10
gen x = runiform()

* 对x进行归一化，生成新变量x_norm
egen x_norm = std(x), by(_all)

2. 标准化代码：

* 生成一个随机变量
clear
set obs 10
gen x = runiform()

* 对x进行标准化，生成新变量x_stand
egen x_mean = mean(x)
egen x_sd = sd(x)
gen x_stand = (x - x_mean) / x_sd

其中，`egen`是Stata中的一个命令，用于生成新的变量。`std()`函数表示对输入数据进行标准化，输出结果为标准差为1的数据。`mean()`函数表示求输入数据的平均值。`sd()`函数表示求输入数据的标准差。在第二个代码示例中，我们先计算了变量x的平均值和标准差，然后用这两个值对x进行标准化处理，得到新变量x_stand。

相关问题

可以用stata进行topsis

是的，可以使用Stata进行TOPSIS分析。以下是一个基本的Stata代码示例：

首先，假设您有一个包含要分析的数据的Stata数据集。假设有三个决策者评估了五个候选方案的表现，每个决策者都对每个方案进行了评分。要使用TOPSIS分析对这些方案进行排名，可以按照以下步骤操作：

1. 安装topsis软件包（如果尚未安装），可以在Stata命令行中输入以下命令进行安装：

ssc install topsis

2. 按照以下语法运行topsis命令：

topsis varlist, w(weights) c(criterion) [normalize] [absorb(string)] [noscale]

其中，varlist是要用于分析的变量列表；weights是您希望赋予每个变量的权重；criterion是您希望使用的优劣标准，可以是最小值或最大值；normalize是一个可选参数，用于指定是否对数据进行归一化；absorb和noscale是另外两个可选参数，用于控制如何进行数据调整。

3. 运行命令后，Stata将生成一个名为topsis_results的新数据集，其中包含每个方案的TOPSIS得分。您可以使用Stata的sort命令对结果进行排序，并查看每个方案的排名。

注意，TOPSIS分析需要一些先决条件和假设，例如您需要确定权重、标准化数据等。因此，在进行TOPSIS分析之前，请确保您已经了解了TOPSIS的基本概念，并且已经准备好了进行分析所需的数据和信息。