bootstrapping算法STATA查看结果图像

在Stata中，Bootstrap（也称为-bootstrap估计）是一种非参数统计方法，用于估计样本分布，尤其是当参数难以通过标准方法估计时。Bootstrapping过程中，你会从原始数据集中多次抽样（with replacement），构建新的“合成”样本，然后针对每个合成样本计算你需要的统计量，比如平均值、方差等。在Stata中，你可以使用内置的bootstrap命令来执行这种操作，并且可以轻松地查看结果。

以下是使用bootstrapping在Stata中创建和分析结果的基本步骤：

1. **Bootstrapping**: 使用`bootstrap`命令，假设你要对一个名为`mydata`的数据集里的变量`y`做bootstrap估计。首先，需要保存原样本的统计量作为初始值，例如平均数：

   summarize y, meanonly
   bootstrap y, reps(500): mean

这里`reps(500)`表示进行500次抽样。

2. **生成结果**：上述命令将会生成一个包含每次抽样得到的均值的新数据集。你可以用`use`命令查看这个数据集，它通常会被命名为`bootstrap_results.boot`.

3. **可视化结果**：为了查看结果的分布情况，你可以使用`graph`命令或者`estat bootstrap`加上图形选项。例如，`graph box _b[y_boot]`会显示每个bootstrap样本的平均值的箱线图，反映其分散程度和偏斜情况。另外，还可以使用`histogram`命令查看每次抽样的分布情况。

4. **评估稳定性和置信区间**：Stata的`estat bootstrap`命令会自动给出统计量的点估计以及基于bootstrap估计的置信区间。

注意：这些命令可能会有所不同，取决于你实际的需求和所用的具体Bootstrap命令版本。