gen LEV65 = quantile(LEV, .65)出错 unknown function quantile()

抱歉，看来你在尝试使用Stata的过程中遇到了问题。`quantile()`确实是Stata中用于生成分位数的内置函数，但它通常用于描述性统计分析，而不是直接作为`gen`（生成新变量）命令的一部分。你提供的`gen LEV65 = quantile(LEV, .65)`可能会导致错误，因为直接在赋值语句中使用`quantile()`不是标准语法。

正确的做法是在`generate`或`gen`之后，先创建一个新的临时变量，然后利用这个临时变量设置新的变量值。例如：

tempvar levq // 创建一个临时变量存储分位数
foreach v of varlist varlist_name { // 将varlist_name替换为你实际的变量名列表
    quietly replace levq = quantile(`v', .65)
}
gen double LEV65 = levq

或者，如果只需要针对单一变量`LEV`操作：

quietly tempvar levq
replace levq = quantile(LEV, .65)
gen double LEV65 = levq

请确保你已经安装了适当的包（如`stats`或默认的Stata内置函数），并检查你的变量是否已编码为数值类型。

相关问题

UPDATE salary SET checkoff = ( SELECT new.checkoff FROM withhold left JOIN employee ON new.emp_lev = employee.emp_lev where employee.salarycard = salary.salarycard ) WHERE EXISTS (SELECT salarycard FROM employee WHERE employee.salarycard = salary.salarycard and new.emp_lev = employee.emp_lev ) 出现查询结果不唯一的错误

这个错误是因为在子查询中返回了多个结果。你可以尝试在子查询中使用聚合函数，如SUM()或AVG()，来确保只返回一个结果。例如：

UPDATE salary SET checkoff = (
    SELECT SUM(new.checkoff) FROM withhold
    LEFT JOIN employee ON new.emp_lev = employee.emp_lev
    WHERE employee.salarycard = salary.salarycard
)
WHERE EXISTS (
    SELECT salarycard FROM employee
    WHERE employee.salarycard = salary.salarycard AND new.emp_lev = employee.emp_lev
)

这个查询将返回 withhold 表中新雇员等级的所有扣款的总和，然后将其更新到 salary 表中的 checkoff 列。注意，这个查询仅更新符合条件的行，因为使用了 WHERE EXISTS 子句。

优化下面这段代码：List<Map<String,Object>> list = new ArrayList<>(); for (int i = 0; i < personDist.length; i++) { if (list.size() == kpiScoreSummary.size()){ break; } int j = personDist[i]; int size = list.size(); for (int x = size; x < size + j; x++) { Map<String, Object> map = kpiScoreSummary.get(x); double actualScoreD = (double) map.get("ACTUALSCORE"); if (actualScoreD >= 90 && i == 0){ map.put("lev","1.1"); }else if (actualScoreD >= 80 && i == 1){ map.put("lev","1"); }else if (actualScoreD >= 70 && i == 2){ map.put("lev","0.9"); }else if (actualScoreD >= 60 && i == 3){ map.put("lev","0.8"); }else { map.put("lev","0.7"); } list.add(map); } }

这段代码的主要性能瓶颈在于循环嵌套中的内部循环，每次循环都要从集合中取出元素，进行判断和修改操作，导致了时间复杂度较高。以下是一些可能的优化建议：

1. 将列表遍历的操作放到外部循环中：将遍历列表的操作放到外部循环中，可以减少内部循环的次数。具体来说，可以将变量 size 移到外部循环之前，这样内部循环只需要遍历 size ~ size+j-1 这个范围即可。

2. 预先筛选出符合条件的元素：由于每次循环都需要判断元素是否符合条件，这个操作可以在循环之前进行，将符合条件的元素以及对应的等级保存到一个 Map 中，然后在循环中直接取出即可，这样可以减少循环中的判断操作。

3. 使用基本数据类型：对于变量 i、j、size 等，可以使用基本数据类型 int，而不是 Integer 类型，这样可以减少自动装箱和拆箱操作。

下面是优化后的代码：

List<Map<String,Object>> list = new ArrayList<>();
int size = 0;
Map<Double, String> levelMap = new HashMap<>();
levelMap.put(90.0, "1.1");
levelMap.put(80.0, "1");
levelMap.put(70.0, "0.9");
levelMap.put(60.0, "0.8");
double[] thresholds = {90.0, 80.0, 70.0, 60.0};
for (int i = 0; i < personDist.length && list.size() < kpiScoreSummary.size(); i++) {
    int j = personDist[i];
    size += j;
    for (int x = size - j; x < size && list.size() < kpiScoreSummary.size(); x++) {
        Map<String, Object> map = kpiScoreSummary.get(x);
        double actualScoreD = (double) map.get("ACTUALSCORE");
        String level = "0.7";
        for (int k = 0; k < thresholds.length; k++) {
            if (actualScoreD >= thresholds[k] && i == k) {
                level = levelMap.get(thresholds[k]);
                break;
            }
        }
        map.put("lev", level);
        list.add(map);
    }
}

优化后的代码中，通过预先将符合条件的等级保存到 Map 中，减少了循环中的判断操作；将列表遍历的操作放到外部循环中，减少了内部循环的次数；使用基本数据类型，避免了自动装箱和拆箱操作。