stata 22-60岁白人女性占总人数的百分比

要回答这个问题，我们需要了解数据，并根据数据进行计算。由于没有提供具体的数据，我将提供一种可以用来计算白人女性占总人数百分比的方法。

首先，我们需要了解统计数据中包含的变量和观测值。然后我们需要确定哪个变量代表年龄，哪个变量代表种族/民族，以及哪个变量代表性别。

在这个情况下，我们可以设定以下变量：
- 年龄（Age）：这个变量应该有一个22到60岁之间的范围。
- 种族/民族（Race/Ethnicity）：这个变量应该包含白人、亚裔、非裔等不同的类别。
- 性别（Gender）：这个变量应该包含男性和女性两个类别。

先计算22-60岁的总人数（Total），这个值是基于年龄变量的筛选和计数得到的。
然后，我们计算22-60岁的白人女性人数（White Females），需要通过对年龄、种族/民族和性别变量进行筛选和计数得到。
最后，我们用白人女性人数除以总人数，并将结果乘以100，以得到白人女性占总人数的百分比。

请注意，由于没有具体数据，以上仅提供了一种计算白人女性占总人数百分比的一般方法。实际计算需要依赖于具体的数据集和变量。在实际操作中，您需要使用stata软件中提供的相应命令和函数来执行这些计算。

相关问题

stata R-sq为负数，怎么判断是否存在异常值

在多元线性回归分析中，如果 R-squared 的值为负数，说明模型的拟合度非常差。这通常是由于模型中存在异常值（outliers）或者样本数据不符合线性回归的基本假设（如线性性、正态分布、方差齐性等）所导致的。

为了判断是否存在异常值，可以使用诸如 Cook's distance、DFFITS、DFBETAS 等统计量来识别哪些观测值对回归模型的拟合贡献较大。通常，如果某个观测值的 Cook's distance 或 DFFITS 值大于 1，或者某个观测值的 DFBETAS 值大于 2 / sqrt(n)，就可以将其视为异常值。

下面是一个简单的示例代码，演示如何使用 Cook's distance 和 DFBETAS 来识别异常值：

* 导入数据
sysuse auto, clear

* 进行多元线性回归分析
regress price mpg weight

* 计算 Cook's distance 和 DFBETAS
predict r, rstudent
predict c, cooksd
predict b, dfbeta

* 查看 Cook's distance 和 DFBETAS 的统计量
list make price mpg weight r c b if abs(c) > 1 | abs(b) > 2 / sqrt(_N)

在这个示例中，使用 `regress` 命令进行多元线性回归分析，然后使用 `predict` 命令计算 Cook's distance、DFFITS 和 DFBETAS 等统计量，最后使用 `list` 命令查看哪些观测值的 Cook's distance 或 DFBETAS 值超过了阈值，从而可以将其视为异常值。

需要注意的是，判断是否存在异常值不是唯一的诊断线性回归模型的方法，还应该结合其他的诊断方法进行综合分析。

cannot write in directory D:\stata17-MP\ado\plus\_

无法在目录D:\stata17-MP\ado\plus\_中写入的原因可能有以下几种：
1. 权限问题：您可能没有足够的权限来在该目录中进行写入操作。请确保您具有适当的权限，并尝试以管理员身份运行程序。
2. 目录不存在：该目录可能不存在或已被删除。请检查目录路径是否正确，并确保目录存在。
3. 磁盘空间不足：如果磁盘空间不足，您将无法在该目录中进行写入操作。请检查磁盘空间，并确保有足够的可用空间。
4. 文件系统错误：如果文件系统出现错误，可能会导致无法在该目录中进行写入操作。您可以尝试运行磁盘检查工具来修复文件系统错误。