stata有放回抽样10%代码
时间: 2024-04-14 16:22:46 浏览: 132
在Stata中进行有放回抽样可以使用bootstrap命令。下面是一个示例代码,演示如何进行10%的有放回抽样[^1]:
```stata
bootstrap, reps(1000) nodots seed(123): sample 10, count
```
这段代码将对当前数据集进行1000次有放回抽样,每次抽样的样本量为原始数据集样本量的10%。你可以根据需要修改抽样比例和重复次数。
相关问题
stata随机抽样的代码
在Stata中,可以使用以下代码进行随机抽样:
1 简单随机抽样:
```
sample size, count
```
其中,`size`是要抽取的样本大小,`count`是指定是否计数。
2. 分层随机抽样:
```
sample size, strata(varname)
```
其中,`size`是要抽取的样本大小,`varname`是指定分层变量。
3. 系统随机抽样:
```
sample size, systematic
```
其中,`size`是要抽取的样本大小。
4. 整群随机抽样:
```
sample size, cluster(varname)
```
其中,`size`是要抽取的样本大小,`varname`是指定整群变量。
5. 多阶段随机抽样:
```
sample size, strata(varname) cluster(varname)
```
其中,`size`是要抽取的样本大小,`varname`是指定分层变量和整群变量。
注意:以上代码中的`size`可以是具体的数字,也可以是百分比。
stata对企业按规模25%、50%和75%分位数进行异质性分析代码
在Stata中,要对企业按照规模(例如营业收入或员工数)进行异质性分析,并分为25%、50%和75%的分位数,通常会进行四分位距(Interquartile Range, IQR)分析或者箱线图(Boxplot)来可视化数据分布。这里是一个简单的例子:
首先,假设你有一个名为`sales_data`的数据集,其中包含企业规模变量`sales`。以下是基本步骤:
1. **加载数据**:
```stata
use sales_data, clear
```
2. **计算分位数**:
```stata
qui summarize sales by quantile(sales, .25 .5 .75)
```
这将生成分位数的结果。
3. **创建分组并保存分位数到新变量**:
```stata
generate quartile = quantile(sales, .25 .5 .75)
```
`quartile`变量现在包含了企业的规模分位数。
4. **绘制箱线图**:
```stata
boxplot sales if quartile == 1 | quartile == 2 | quartile == 3 | quartile == 4, over(quartile) xtitle("Quartiles") ytitle("Sales")
```
这个命令会画出四个箱线图,每个代表一个大小分位数的企业。
如果你想要对分位数间的数据差异进行统计检验,可以考虑非参数的Mann-Whitney U检验或Kruskal-Wallis H检验。如果需要,可以进一步分析每个分位数群组的详细统计特征。