第五章 statar软件教程-描述性统计分析
描述性统计分析 ppt课件
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【界面介绍】
⑴ 选 择 菜 单 【Analyze】→【Descriptive Statistics】→ 【Crosstabs】，进入列联表分析界面。
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【实验案例】
例4-4 调查339名45岁以上吸烟习惯与患肺癌的关系，数 据见4-4-1.sav。试问吸烟者与不吸烟者患肺癌的概率是 否有所不同。
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【实验案例】
例4-5 已知有2005年各省城乡居民消费水平数据，数据见45-1.sav。试按地区对各省城乡消费水平之比进行分析，并 比较不同地区城乡消费水平是否有较大差异。
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【实验案例】 例4-1 测量20台液晶显示器的重量，数据见4-1-1.sav，对其进行 描述性统计分析。
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4.2 频数分布表分析
频数分析统计的是每一组中观测点的个数，而不是 考虑其实际取值。
通过频数分析能够了解变量取值的情况，对于把握 数据的分布特征非常有用。当某变量的自然取值是局限 在有限的几个数值中，则频数分析就是统计该变量在各 个取值点的个数分布情况；如果某变量的取值是在某范 围内的离散值，则需要将其取值区域划分为几个取值区 间，频数分析就是统计该变量在各个取值区间观测点个 数的分布情况。
描述性统计分析
【学习提要】
对数据进行统计描述是统计分析中最基本的工作。对于 整理好的数据，通过描述性统计分析，可以挖掘出很多统计 量的特征。SPSS软件中，描述性统计分析功能主要集中在 “Descriptive Statistics”菜单。具体包括5个过程： Frequencies过程、Descriptives过程、Explore过程、 Crosstabs过程和Ratio过程。
Stata—描述性统计
Stata—描述性统计1.资料的基本信息①summarizesummarize:汇总所有变量的名称，个案数⽬，均值，标准差等，缩写为sumformat age %6.2f：指定age变量的统计量输出时的保留2位⼩数sum age, format：结合上个命令，对年龄变量进⾏描述的汇总保留2位⼩数sum age,detail：汇总更加详细的信息②codebookcodebook没有sum详细codebook:汇总所有变量codebook var:汇总var变量③inspectinspect age:可以画出简单的直⽅图2.基本信息的统计①tabulate和table命令tabulate places：对places变量进⾏列表统计，此命令可缩写为tabtable places：只有频数统计，不可缩写为tabtab places price：统计不同地⽅的价格的列表tab places price：统计不同places的price的列表②tabstat命令tabstat price places：显⽰2个变量的平均值tabstat price places, stats(mean med min max)：显⽰2个变量的平均值，中位数等统计量tabstat price places, stat(mean med min max p25) col(s) format(%6.2f)：均值等统计量在表格的⾏中，并且将结果⼩数点保持在2位。
此命令也可以写为tabstat price places, s(mean med min max) c(s) f(%6.2f)。
tabstat price places, s(mean med min max) c(s) f(%6.2f) by (gender):根据性别分类来陈述上述的统计量。
③结果呈现（1）将Stata中的结果选中，右击⿏标选择Copy table，直接贴⼊Excel或者Word。
stata描述性统计分析报告
stata描述性统计分析报告describedescribe命令可以描述数据文件的整体，包括观测总数，变量总数，生成日期，每个变量的存储类型（storagetype），标签（label）等。
list[varlist][if exp][in range]summarize[varlist][weight][if exp][in range][,detail]summarize可以提供varlist指定变量（可以不止一个）的如下统计量：Percentiles（分位数），四大最大的数和四个最小的数，Variance（方差），Std.Dev.（标准差），Skewness（偏度），Kurtosis（斜度）tabstattabstat varlist[weight][if exp][in range][,stats(statname[...])]tabstat提供[,stats(statname[...])]指定的统计量，可供选择的有mean（均值），count（非缺失观测值个数），sum（总和），max（最大值），min（最小值），range（最大值－最小值），sd （标准差），var（方差），cv（变易系数＝标准差/均值），skewness（偏度），kurtosis（斜度），median（中位数），p1（1％分位数，类似地有p5, p10,p25,p50,p75,p95,p99），iqr（interquantile range=p75–p25）。
比如，想知道变量pop在整个样本的均值和方差，可以使用如下命令：tabstat pop,stats(mean var)anova命令anova y x1 x2anova做方差分析（analysis of variance），研究y的平均值在分类变量x1和x2不同取值之间的差异。
signrank命令signrank y1=y2signrank做Wilcoxon秩检验。
《描述性统计》课件
案例一：人口普查数据的描述性统计分析
总结词
全面、详尽
详细描述
人口普查数据涉及大量个体的信息，描述性 统计分析可以帮助我们全面、详尽地了解人 口的基本情况，如年龄、性别、教育程度、 职业分布等。通过计算均值、中位数、众数 等统计量，可以了解人口的集中趋势和离散 程度。同时，还可以通过绘制直方图、饼图
进行复杂的数据处理和 分析，如数据分组、聚 合和转换等
2023
REPORTING
THANKS
感谢观看
决策支持
基于描述性统计的结果，可 以为决策提供数据支持，如 市场分析、质量控制、风险 评估等。
2023
PART 02
描述性统计的基本概念
REPORTING
总体与样本
总体
研究对象的全体集合，具有全面性和完整性。
样本
从总体中抽取的一部分数据，用于推断总体的特征和规律。
数值型与类别型数据
要点一
数值型数据
案例三：股票市场数据的描述性统计分析
总结词
及时、准确
详细描述
股票市场数据具有高度的动态性和实时性，描述性统计 分析可以帮助我们及时、准确地把握市场走势和热点。 通过对开盘价、收盘价、最高价、最低价等指标的计算 和分析，可以了解市场的波动情况和趋势。同时，还可 以通过分析换手率、量比等指标，了解市场的交易活跃 度和资金流向。此外，描述性统计分析还可以用于风险 控制和投资组合优化等领域。
描述性统计的应用场景
数据清洗和预处理
在数据分析之前，使用描述 性统计对数据进行清洗和整 理，如异常值处理、缺失值 填充等。
数据探索
通过描述性统计了解数据的 分布特征、集中趋势、离散 程度等，帮助人们更好地理 解数据。
stata：使用汇总命令的描述性统计
stata：使⽤汇总命令的描述性统计使⽤汇总命令的描述性统计这是⼀个使⽤summaryrize命令获取描述性统计信息的⽰例。
在第⼀个⽰例中，我们获得了名为female的0/1（虚拟）变量的描述性统计信息。
如果学⽣是⼥性，则此变量编码为1，否则编码为0。
在第⼆个例⼦中，我们得到⼀个名为write的连续变量的描述性统计，这是学⽣在写作测试中得到的分数。
我们使⽤详细信息选项来获取其他信息，包括百分位数，偏度和峰度。
您不必对所有连续变量使⽤detail选项。
use https:///stat/stata/notes/hsb2(highschool and beyond (200 cases))summarize femaleVariable | Obs Mean Std. Dev. Min Max-------------+--------------------------------------------------------female | 200 .545 .4992205 0 1Variable – 此列展⽰所描述的变量。
可以在 summarize 命令之后列出多个变量; 这样做时，将在输出的各⾏上看到每个变量。
Obs – 该列告诉您对该变量有效(即没有缺失)的观察值(或案例)的数量。
如果数据集中有200个观察值，但是变量female缺少10个值，那么这⼀列中的数字将是190。
Mean – 这是变量的平均值。
在这个样例中，我们的变量female的范围从0到1（最⼩值和最⼤值），因此均值实际上是编码为1的观测值的⽐例。
Std. Dev. – 这是变量的标准偏差。
这⾥给出了关于变量分布的扩展的信息。
summarize write, detailwriting score-------------------------------------------------------------Percentiles Smallest1% 31 315% 35.5 3110% 39 31 Obs 20025% 45.5 31 Sum of Wgt. 20050% 54 Mean 52.775Largest Std. Dev. 9.47858675% 60 6790% 65 67 Variance 89.8435995% 65 67 Skewness -.478415899% 67 67 Kurtosis 2.2385271% – 这是第⼀百分位数。
stata描述性统计代码
stata描述性统计代码Stata是一种强大的数据分析软件，它提供了丰富的统计分析功能和数据处理工具。
在Stata中进行描述性统计分析是非常常见的一种数据处理任务，下面是一些常用的Stata描述性统计代码： 1. 描述性统计分析summarize varname通过summarize命令可以计算变量varname的描述性统计量，包括平均数、标准差、最小值、最大值、中位数等。
2. 频数统计tabulate varname通过tabulate命令可以计算变量varname的频数统计，包括每个取值的频数和频率。
3. 分组统计summarize varname, by(groupvar)通过by子句可以按照groupvar变量进行分组统计，计算每个组别内变量varname的描述性统计量。
4. 交叉统计tabulate varname1 varname2通过tabulate命令可以计算两个变量varname1和varname2的交叉统计表，包括每个组合的频数和频率。
5. 分组交叉统计tabulate varname1 varname2, by(groupvar)通过by子句可以按照groupvar变量进行分组交叉统计，计算每个组别内两个变量varname1和varname2的交叉统计表。
6. 相关分析correlate varname1 varname2通过correlate命令可以计算两个变量varname1和varname2之间的相关系数和协方差。
7. 回归分析regress depvar indepvar1 indepvar2...通过regress命令可以进行回归分析，其中depvar为因变量，indepvar1、indepvar2等为自变量。
以上是一些常用的Stata描述性统计代码，可以帮助你快速地完成数据分析任务。
Stata教程：描述性统计命令与输出结果说明
本节STATA命令摘要by分组变量：]summarize变量名1变量名2…变量名m[，detail]ci变量名1变量名2…变量名m[，level（#）binomialpoissonexposure（varname）by（分组变量）]cii样本量均数标准差[，level（#）]tab1变量名[，generate（变量名）]·资料特征描述（均数，中位数，离散程度）例：某地测定克山病患者与克山病健康人的血磷测定值如下表（数据摘自四川医学院主编的卫生统计学，1978出版，p21）：患者2．63．243．733．734．324．735．185．585．786．406．53健康人1．671．981．982．332．342．503．603．734．144．174．574．825．78并假定这些数据已以STATA格式存入ex2．dta文件中，其中变量x1为患者的血磷测定值数据，变量x2为健康人的血磷测定值数据。
上述数据也可以用变量x表示血磷测定值，分组变量group=0表示患者组和group=1表示健康组（如：患者组中第一个数据为2．6，则x=2．6，group=0；又如：健康组中第三个数据为1．98，则x为1．98以及group为1），并假定这些数据已以STATA格式存入ex2a．dta文件中。
计算资料均数，标准差命令summarize，以述资料为例：useex2，clearsummarizex1x2结果：变量样本数均数标准差最小值最大值Variable|ObsMeanStd．Dev．MinMax---------+x1|114．7109091．3029772．66．53x2|133．3546151．3043681．675．78即：本例中急性克山病患者组的样本数为11，血磷测定值均数为4．711（mg%），相应的标准差为1．303，最小值为2．6以及最大值为6．53；健康组的样本量为13，血磷测定值均数为3．3546，相应的标准差为1．3044，最小值为1．67以及最大值为5．78。
描述性统计分析教学课件
案例三：股市数据的描述性统计分析及预测
• 总结词：通过股市数据，掌握描述性统计分析和预测的方法。
案例三：股市数据的描述性统计分析及预测
详细描述 1. 收集股市数据，包括股票代码、收盘价、成交量等信息。
2. 对数据进行清洗和整理，去除异常值和缺失值。
案例三：股市数据的描述性统计分析及预测
数据的分布形态分析
01
偏态
反映数据分布形态的指标，如果偏态为正，说明数据更倾向于较大值，
反之则更倾向于较小值。
02
峰态
反映数据分布形态的指标，如果峰态较高，说明数据分布的顶峰比较尖
锐，反之则比较平缓。
03
异常值检测
通过观察数据的离散程度和分布形态，可以识别出可能的异常值。例如，
如果某个数据点远高于或远低于其他数据点，那么它可能就是一个异常
利用先进技术 随着大数据和人工智能技术的不断发展，可以借助这些先 进技术来提高描述性统计分析的效率和精度，如利用机器 学习算法进行数据分类和预测。
培养分析思维 加强描述性统计分析思维的培养，提高分析人员的综合素 质和分析能力，以更好地应对复杂多变的数据分析需求。
07
案例分析与践操作
案例一：超市销售数据的描述性统计分析
产品定位。
消费者行为分析
通过描述性统计，可以分析消费者 的购买习惯、偏好和需求，从而为 产品开发和营销策略提供依据。
市场细分
描述性统计可以帮助市场调研人员 根据消费者的特征和需求，将市场 细分为不同的群体，以便更好地制 定营销策略。
在医学数据处理中的应用
诊断疾病
描述性统计可以帮助医生 了解患者的症状、体征和 实验室检查结果，从而对 疾病进行诊断和分类。
描述性统计分析详解演示文稿
• 执行【Analyze】/【Descriptive Statistics】/【Ratio】命 令，弹出如下图所示对话框
第三十七页，共38页。
• 结果解读
第三十八页，共38页。
• ① Frequencies：产生变量值的频数分布表，并可计算常见 描述性统计量和绘制相对应的统计图。
• ② Descriptives：计算一般的描述性统计量。
• ③ Explore：探索性分析，使用户能够从大量的分析结果之中挖掘 到所需要的统计信息。
第六页，共38页。
• ④ Crosstabs：对分类变量进行统计推断，包括卡方检验、确切概率 等，是SPSS重要的过程。
第二十页，共38页。
• 学生身高的探索性分析 执行【Analyze】/【Descriptive Statistics】/【Explore 】命令，弹出如图所示对话框
第二十一页，共38页。
• 结果解读
1、描述性统计分析表
第二十二页，共38页。
其中，5% Trimmed Mean：去掉5％极端数之后的均值。
2、M－均值估计——检验异常数据。
第二十三页，共38页。
3、分位点表
其中Tukey's Hinges表示的是绘制箱图时所用的分位点数据，它的计 算方法和一般的百分位数略有不同。
第二十四页，共38页。
4、极值表
5、正态性检验
第二十五页，共38页。
6、方差齐次性检验
第二十六页，共38页。
7、茎叶图
• 定义：假设检验是数理统计学中根据一定假设条件由样本推断总 体的一种方法。
• 它是根据原资料作出一个总体指标是否等于某一个数值，某一随机 变量是否服从某种概率分布的假设，然后利用样本资料采用一定的 统计方法计算出有关检验的统计量，依据一定的概率原则，以较小 的风险来判断估计数值与总体数值(或者估计分布与实际分布)是否 存在显著差异，是否应当接受原假设选择的一种检验方法。
stata做描述统计步骤
stata做描述统计步骤
首先，导入数据集auto.dta通过存储文件打开该数据的stata命令为：use "D:\你自己存放auto.dta文件的路径\auto.dta"。
或者打开stata软件自带的数据集。
相应的Stata命令为sysuse auto,clear出现这样的结果表示数据导入成功。
数据导入成功以后，可先输入stata 命令：describe查看数据集的大致信息。
接下来，我们根据自己的研究需要，选择具体的变量或者全部的变量进行描述性分析。
Stata的操作演示如下：输入stata命令：summarize
summarize后可以跟具体变量的名称，如果不跟变量名称，则默认对全部变量进行描述性分析，两种结果如下：
（1）输入命令：summarize，得到全部变量的描述性统计结果。
（2）输入命令：summarize price mpg rep78 headroom，得到部分变量的描述性统计结果。
打开描述性统计结果1.doc文件对其进行整理，使之符合论文的要求以及更美观。
描述性统计R义讲
描述性统计讲R义R讲义 (1)第一章R入门 (4)1.1 求助的使用 (4)1.2 工作空间设置 (4)1.3 程序包的安装和使用 (4)1.4 创建数据集 (4)1.4.1 向量的创建 (4)1.4.2 矩阵的创建 (4)1.4.3 数组的创建（即，高于2维的矩阵） (5)1.4.4 数据框的创建（可由各种数据组成） (5)1.4.5列表的创建 (5)1.5 数据导入与导出 (5)1.5.1 csv与txt文件的导入 (5)1.5.2 导入SAS数据集 (6)1.6 画图 (6)1.7 数据处理 (8)1.7.1 创建新变量 (8)1.7.2 变量赋值 (8)1.7.3 变量改名字 (8)1.7.4 排序 (9)1.7.5 表的连接 (9)1.7.6 丢弃变量 (9)1.7.7 保留需要的观测 (9)1.8 基本函数 (9)1.9 编程 (10)1.9.1 循环 (10)1.9.2 条件判断 (11)1.9.3 自定义函数 (12)第二章 数据的搜集 (13)2.1数据的来源 (13)2.2调查数据 (13)2.3实验数据 (13)2.4数据的误差 (13)第三章 数据的图表展示 (14)3.1数据的预处理 (14)3.1.2数据的筛选 (14)3.1.3数据的排序 (14)3.1.4数据透视表 (14)3.2品质数据的整理与展示 (15)3.3 数值型数据的整理与展示 (18)3.4 合理使用图表 (26)第四章数据的概括性度量 (27)4.1 集中趋势的度量 (27)4.1.1 分类数据：众数 (27)4.1.2 顺序数据：中位数和分位数 (27)4.1.3 数值型数据：平均数 (27)4.1.4 众数、中位数和平均数的比较 (28)4.2 离散程度的度量 (28)4.3 偏态与峰态的度量 (29)4.3.1 偏态及其测度 (29)4.3.2 峰态及其测度 (29)第五章 概率与概率分布 (30)5.1 随机事件及其概率 (30)5.2概率的性质与运算法则 (30)5.3离散型随机变量及其分布 (30)5.3.1 随机变量的概念 (30)5.3.2离散型随机变量的概率分布 (30)5.4连续型随机变量的概率分布 (31)5.4.1 概率密度与分布函数 (31)5.4.2 正态分布 (31)第一章R入门R入门可以参考：R for beginners 153分钟学会R1.1 求助的使用help.start()help(“xxxfun”) or ?xxxfunexample(“xxxfun”)1.2 工作空间设置getwd()#获取工作路径setwd("C:/myprojects/project1") #设置路径savehistory("myfile")loadhistory("myfile")save.image("myfile") #Save the workspace to myfile (default = .RData). save(objectlist,file="myfile")load("myfile")q()1.3 程序包的安装和使用install.packages("tm") #包的安装library(tm) #包的加载1.4 创建数据集1.4.1 向量的创建Vectors（单一类型元素组成）a <- c(1, 2, 5, 3, 6, -2, 4)b <- c("one", "two", "three")c <- c(TRUE, TRUE, TRUE, FALSE, TRUE, FALSE)seq(4,5,0.1)[1] 4.0 4.1 4.2 4.3 4.4 4.5 4.6 4.7 4.8 4.9 5.0 rep(c(1,2),c(2,3))[1] 1 1 2 2 21.4.2 矩阵的创建cells <- c(1,26,24,68)mymatrix <- matrix(cells, nrow=2, ncol=2, byrow=TRUE,dimnames=list(rnames, cnames))1.4.3 数组的创建（即，高于2维的矩阵）dim1 <- c("A1", "A2")dim2 <- c("B1", "B2", "B3")dim3 <- c("C1", "C2", "C3", "C4")z <- array(1:24, c(2, 3, 4), dimnames=list(dim1, dim2, dim3))1.4.4 数据框的创建（可由各种数据组成）patientID <- c(1, 2, 3, 4)age <- c(25, 34, 28, 52)diabetes <- c("Type1", "Type2", "Type1", "Type1")status <- c("Poor", "Improved", "Excellent", "Poor")patientdata <- data.frame(patientID, age, diabetes, status)1.4.5列表的创建g <- "My First List"h <- c(25, 26, 18, 39)j <- matrix(1:10, nrow=5)k <- c("one", "two", "three")mylist <- list(title=g, ages=h, j, k)> mylist[[2]][1] 25 26 18 39> mylist[["ages"]][[1] 25 26 18 391.5 数据导入与导出1.5.1 csv与txt文件的导入首先设定路径： setwd("D:/Documents/Quant/stocksindexfutures2011") 1）从csv导入zjif=read.csv(c[1],header=FALSE)2）从文本逐行读入a.建立文本文件存放路径，路径间回车放b.逐行读入路径：c=readLines("D:/Documents/Quant/stocksindexfutures2011/fil.txt")数据导出：write.csv(zjif,"D:/Documents/Quant/analysisdata/zjif.csv")1.5.2 导入SAS数据集install.packages("sas7bdat")library(sas7bdat)data_from_SAS = read.sas7bdat("E:/sas_data_file/数据名.sas7bdat")1.6 画图dose <- c(20, 30, 40, 45, 60)drugA <- c(16, 20, 27, 40, 60)plot(dose, drugA, type="b",col="red", lty=2, pch=2, lwd=2,main="Clinical Trials for Drug A",sub="This is hypothetical data",xlab="Dosage", ylab="Drug Response",xlim=c(0, 60), ylim=c(0, 70))dose<-c(20,30,40,45,60)drugA <- c(16, 20, 27, 40, 60)drugB <- c(15, 18, 25, 31, 40)plot(dose, drugA, type="b",pch=15, lty=1, col="red", ylim=c(0, 60),main="Drug A vs. Drug B",xlab="Drug Dosage", ylab="Drug Response")lines(dose, drugB, type="b",pch=17, lty=2, col="blue")abline(h=c(30), lwd=1.5, lty=2, col="gray")legend("topleft", inset=.05, title="Drug Type", c("A","B"),lty=c(1, 2), pch=c(15, 17), col=c("red", "blue"))1.7 数据处理manager <- c(1, 2, 3, 4, 5)date <- c("10/24/08", "10/28/08", "10/1/08", "10/12/08", "5/1/09")country <- c("US", "US", "UK", "UK", "UK")gender <- c("M", "F", "F", "M", "F")age <- c(32, 45, 25, 39, 99)q1 <- c(5, 3, 3, 3, 2)q2 <- c(4, 5, 5, 3, 2)q3 <- c(5, 2, 5, 4, 1)q4 <- c(5, 5, 5, NA, 2)q5 <- c(5, 5, 2, NA, 1)leadership <- data.frame(manager, date, country, gender, age, q1, q2, q3, q4, q5, stringsAsFactors=FALSE)1.7.1 创建新变量# Notation+ Addition- Subtraction* Multiplication/ Division^ or ** Exponentiationx%%y Modulus (x mod y) 5%%2 is 1x%/%y Integer division 5%/%2 is 2mydata<-data.frame(x1 = c(2, 2, 6, 4),x2 = c(3, 4, 2, 8))mydata$sumx <- mydata$x1 + mydata$x2mydata$meanx <- (mydata$x1 + mydata$x2)/2attach(mydata)mydata$sumx <- x1 + x2mydata$meanx <- (x1 + x2)/2detach(mydata)mydata <- transform(mydata,sumx = x1 + x2,meanx = (x1 + x2)/2)1.7.2 变量赋值leadership <- within(leadership,{agecat <- NA agecat[age > 75] <- "Elder" agecat[age >= 55 & age <= 75] <- "Middle Aged" agecat[age < 55] <- "Young" })1.7.3 变量改名字library(reshape)leadership <- rename(leadership,c(manager="managerID", date="testDate"))or names(leadership)[2] <- "testDate"1.7.4 排序attach(leadership)newdata <-leadership[order(gender, -age),]detach(leadership)1.7.5 表的连接Merge（此例为内联）total <- merge(dataframeA, dataframeB, by=c("ID","Country"))settotal <- rbind(dataframeA, dataframeB)1.7.6 丢弃变量myvars <- names(leadership) %in% c("q3", "q4")newdata <- leadership[!myvars]1.7.7 保留需要的观测newdata <- leadership[1:3,]newdata <- leadership[which(leadership$gender=="M" & leadership$age > 30),]newdata <- subset(leadership, age >= 35 | age < 24,select=c(q1, q2, q3, q4))newdata <- subset(leadership, gender=="M" & age > 25,select=gender:q4)1.8 基本函数abs(x) Absolute value abs(-4) returns 4.sqrt(x) Square root sqrt(25) returns 5. This is the same as 25^(0.5).ceiling(x) Smallest integer not less than x, ceiling(3.475) returns 4.floor(x) Largest integer not greater than x, floor(3.475) returns 3.trunc(x) Integer formed by truncating values in x toward 0, trunc(5.99) returns 5.round(x, digits=n) Round x to the specified number of decimal places, round(3.475, digits=2) returns 3.48.signif(x, digits=n ) Round x to the specified number of significant digits, signif(3.475, digits=2) returns 3.5.cos(x) , sin(x) , tan(x) Cosine, sine, and tangent, cos(2) returns –0.416.acos(x) , asin(x) , atan(x) Arc-cosine, arc-sine, and arc-tangent, acos(-0.416) returns 2.cosh(x) , sinh(x) , tanh(x) Hyperbolic cosine, sine, and tangent, sinh(2) returns 3.627.acosh(x) , asinh(x) , atanh(x) Hyperbolic arc-cosine, arc-sine, and arc-tangent, asinh(3.627) returns 2.log(x,base=n)exp(x) Exponential function exp(2.3026) returns 10.mean(x) Mean, mean(c(1,2,3,4)) returns 2.5.median(x) Median, median(c(1,2,3,4)) returns 2.5.sd(x) Standard deviation, sd(c(1,2,3,4)) returns 1.29.var(x) Variance, var(c(1,2,3,4)) returns 1.67.quantile(x, probs) Quantiles where x is the numeric vector where quantiles are desired and probs is a numeric vector with probabilities in [0,1].# 30th and 84th percentiles of x, y <- quantile(x, c(.3,.84))range(x) Range, x <- c(1,2,3,4), range(x) returns c(1,4).diff(range(x)) returns 3.sum(x) Sum, sum(c(1,2,3,4)) returns 10.min(x) Minimum, min(c(1,2,3,4)) returns 1.max(x) Maximum, max(c(1,2,3,4)) returns 4.substr(x, start, stop ) Extract or replace substrings in a character vector. x <- "abcdef"substr(x, 2, 4) returns “bcd”.substr(x, 2, 4) <- "22222" (x is now, "a222ef").toupper(x) Uppercase, toupper("abc") returns “ABC”.tolower(x) Lowercase, tolower("ABC") returns “abc”.length(x) Length of object x., x <- c(2, 5, 6, 9), length(x) returns 4.seq(from, to, by) Generate a sequence.indices <- seq(1,10,2), indices is c(1, 3, 5, 7, 9).1.9 编程1.9.1 循环1.forfor (name in expr_1) expr_2for (i in 1:10) {print("Hello")}2.whilewhile (condition) expri <- 10while (i > 0) {print("Hello");i <- i - 1}3.repeatrepeat expr该循环依赖break跳出循环1000以内的Fibonacci 数的程序：f<-1; f[2]<-1; i<-1repeat {f[i+2]<-f[i]+f[i+1]i<-i+1if (f[i]+f[i+1]>=1000) break}1.9.2 条件判断1.if (cond) statementif (cond) statement1 else statement22.switch(statement,list)y <- "fruit"switch(y,fruit="banana",vegetable="broccoli",meat="beef")[1] "banana"1.9.3 自定义函数基本格式：函数名funname <- function(arg_1, arg_2, ...) expressionmystats <- function(x, parametric=TRUE, print=FALSE) { if (parametric) {center <- mean(x);spread <- sd(x)}else {center <- median(x); spread <- mad(x)}if (print & parametric) {cat("Mean=", center, "\n", "SD=", spread, "\n")}else if (print & !parametric) {cat("Median=", center, "\n", "MAD=", spread, "\n")}result <- list(center=center, spread=spread)return(result)}第二章 数据的搜集2.1数据的来源2.2调查数据2.2.1概率抽样和非概率抽样sample(x, size, replace = FALSE, prob = NULL)x:抽样对象size:所抽样本量大小replace = FALSE，不放回抽样，replace = TRUE，有放回抽样prob =c(p1,p1,...,pn):按照对应概率抽样例:贝努力抽样：sample(c(0,1), 100, replace = TRUE,prob=c(0.1,0.9))[1] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 [47] 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 [93] 1 1 1 1 1 1 1 12.3实验数据2.4数据的误差第三章 数据的图表展示3.1数据的预处理3.1.2数据的筛选例:x<-1:30d <- x[x > 15] #选出>15的数；d[1] 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 303.1.3数据的排序sort(x, decreasing = FALSE, ...)x:排序对象decreasing = TRUE,按降序排列3.1.4数据透视表3.2品质数据的整理与展示3.2.1分类数据的整理与图示条形图：barplot(height, width = 1,...) 详细参数可使用help barplot 或 ?help barplot; 例：y=c(1,2,3) #单组names(y)=c('a','b','c') barplot(y,col=1:3,legend=c('a','b','c'),beside=T)a bc0.01.02.03.0y=matrix(1:6,nrow=3,ncol=2) # 2组 rownames(y)=c('a','b','c') colnames(y)=c('M','F') barplot(y,col=1:3,legend=c('a','b','c'),beside=T)MF0246barplot(y,col=c('red','green','blue'), legend=c('a','b','c'),beside=T, args.legend=list(x="topleft"))# 选择颜色，图例位置等M F0246帕累托图：加载’qcc’包pareto.chart(x, ylab = "Frequency", ylab2 = "Cumulative Percentage", xlab, cumperc = seq(0, 100, by = 25), ylim, main, col = heat.colors(length(x)), ...) ylab2 :右边纵轴名称 cumperc ：右边纵轴刻度 例：library(qcc)data<-c(12,23,14,35) # 创建示例数据 names(data)<-letters[1:4] # 给数据命名 pareto.chart(data,col=1:length(data)) # 创建帕累托图dbcaPareto Chart for dataF r e q u e n c y20406080%25%50%75%C u m u l a t i v e P e r c e n t a g e饼图：pie(x, labels = names(x), edges = 200, radius = 0.8,....) x:对象（向量）labels = names(x)：为饼图每片命名例：pie.sales <- c(0.12, 0.3, 0.26, 0.16, 0.04, 0.12) names(pie.sales) <- c("Blueberry", "Cherry", "Apple", "Boston Cream", "Other", "Vanilla Cream")pie(pie.sales) # default colourspie(pie.sales,col=rainbow(length(pie.sales)))环形图：library(ggplot2)dat = data.frame(count=c(10, 60, 30), category=c("A", "B", "C")) #创建数据框dat$fraction = dat$count / sum(dat$count) #添加一列fractiondat = dat[order(dat$fraction), ] #对数据重新排序 dat$ymax = cumsum(dat$fraction) #添加一列ymax dat$ymin = c(0, head(dat$ymax, n=-1)) #添加一列ymin ggplot(dat, aes(fill=category, ymax=ymax, ymin=ymin, xmax=4, xmin=3)) + geom_rect() +coord_polar(theta="y") +xlim(c(0, 4)) +labs(title="Basic ring plot")3.2.1顺序数据的整理与图示例：P51 3-19(a): R_code:val <- c(24, 108, 93, 45, 30)plot(cumsum(val),xlab='满意度',ylab='累积户数',type='b',ldw=1.5) lines(cumsum(val),col=4)1234550150250满意度累积户数3.3 数值型数据的整理与展示3.3.1数据分组3.3.2数值型数据的图示直方图：hist()hist(x, breaks = "Sturges", freq = NULL);breaks表示组距例：R_code:w<-rbinom(100,20,0.4)hist(w,breaks=seq(0,20,2),col=rainbow(length(seq(0,20,2)))hist(w,breaks=c(0,2,4,6,8,10,15,20))hist(w,breaks=10)freq为TRUE是绘频率直方图，FALSE绘密度直方图hist(w,breaks=10,freq=FALSE)核密度估计函数（与直方图配套）density（）估计其密度w<-rnorm(100)hist(w,freq=FALSE)lines(density(w))x<-seq(-3,3,0.01)lines(x,dnorm(x,mean(w),sd(w)),col=3)茎叶图：stem(x)stem(x,scale=1,width=80,atom=1e-08)scale表示把10个个位数分成几段,合适的值要自己摸索width表示作图宽度atom表示容差例：x<-1:40stem(x)The decimal point is 1 digit(s) to the right of the |0 | 12340 | 567891 | 012341 | 567892 | 012342 | 567893 | 012343 | 567894 | 0箱线图：boxplot(count~spray,data=InsectSprays,col=2:7)boxplot(x,notch=FALSE);notch 等于T时，箱线图的中心往里凹boxplot(count~spray,data=InsectSprays,notch=TRUE,col=1:6)时间序列数据：线图例3.8 p60town<-c(1700.6, 2026.6, 2577.4, 3496.2, 4283, 4838.9, 5160.3, 5425.1, 5854, 6280, 6859.6, 7702.8, 8472.2)country <-c(708.6, 784, 921.6,1221, 1577.7, 1926.1, 2091.1, 2162, 2210.3, 2253.4, 2366.4, 2475.6, 2622.2)data <- matrix(c(town,country),13,2)dataseries <-ts(data, start=1991) #创建时间序列colnames(dataseries) <- c("城镇居民","农村居民")op<-par(lwd=2,cex=1.2,b=2) #对作图窗进行设置plot.ts( dataseries,type='b',col=1:2,xlab='年份',ylab='人均收入') #画时间序列图par(op) #初始化作图窗也可以用下面程序：year<-seq(1990,2002,1)op<-par(lwd=2,cex=1.5,b=2)plot(c(year,year),c(town,country),xlab='年份',ylab='人均收入')lines(year,town,col=3)lines(year,country,col=2)legend(1991,8000,legend=c("城镇居民","农村居民"),lty=c(1,1),col=c(3,2)) par(op)plot(x, y, ...) x:横坐标 y:纵坐标例3.9 p61x <- c(25, 40, 58, 68, 110, 98, 120) #降雨量y <- c(2250, 3450, 4500, 5750, 5800, 7500, 8250)#产量plot(x,y,col='black',xlab='降雨量(mm)',ylab='产量(kg/mm^2)') r<-lm(y~x) # model fit lines(fitted(r)~x)40608010012030006000降雨量(mm)产量(k g /m m ^2)例：p62 R_code ：x <- c(25, 40, 58, 68, 110, 98, 120) #降雨量y <- c(2250, 3450, 4500, 5750, 5800, 7500, 8250)#产量 t <- c(6, 8, 10, 13, 14, 16, 21) #温度symbols(t,x,circles=y,bg=rainbow(length(y)),xlab='温度(oC)',ylab='降雨量(mm)') #画气泡图510152020406080100120温度(oC)降雨量(m m)例：p63library(fmsb)x1 <- c(37.12, 9.79, 6.30, 7.31, 11.08, 14.35, 10.74, 3.3)#城镇居民x2 <- c(45.59, 5.67, 4.2, 5.96, 8.36, 12.13, 15.87, 2.21)#农村居民x0<-data.frame(x1,x2)names(x0)<-c("城镇居民","农村居民")s(x0)<- c("食品","衣着","家庭设备用品","医疗保健","交通通讯","教育文化","居住","杂项")#项目x0 <- data.frame(t(x0))radarchart(x0,maxmin=FALSE)legend(1.5,-0.6,legend=c("城镇居民","农村居民"),pch=c(15,16),col=c("red","red"),lty=c(1,2))3.4 合理使用图表3.4.1 鉴别图形优劣的准则3.4.2 统计表的设计第四章数据的概括性度量4.1 集中趋势的度量4.1.1 分类数据：众数例：x<-c(rep(1,10),2,4,6)x[1] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 4 6names(table(x))[table(x)==max(table(x))][1] "1"4.1.2 顺序数据：中位数和分位数中位数：median(x, na.rm = FALSE)na.rm ：在处理数据之前是否删掉缺失值分位数：quantile (x)quantile (x, probs = seq (0, 1, 0.25))probs参数可更改以计算不同百分位数4.1.3 数值型数据：平均数均值：mean (x, trim = 0, na.rm =FALSE)x是对象（包括向量、矩阵、数组、数据框）trim是在计算均值前去掉x两段观察值的比例na.rm是是否允许有缺失数据，TURE为允许sum(!is.na(x)) 对有缺失数据的对象求和apply返回矩阵各行或各列的均值apply(x, 1, mean)返回矩阵各行的均值apply(x, 2, mean)返回矩阵各列的均值如果x是数据框，mean返回向量，相当于每列的均值x<-1:12;dim(x)<-c(3,4)mean(as.data.frame(x))V1 V2 V3 V42 5 8 11加权平均值weighted.mean (x, w, na.rm = FALSE)w为权，维数与x相同4.1.4 众数、中位数和平均数的比较4.2 离散程度的度量4.2.1 分类数据：异众比率异众比率：(length(x)-max(table(x)))/length(x)4.2.2 顺序数据：四分位差四分位差：quantile(x,0.75)-quantile(x,0.25)4.2.3 数据行数据：方差和标准差极差：Range<-function(x){max(x)-min(x)}Range(x)R软件本身range（x）返回x的最大和最小值方差：var(x) 样本方差标准差：sd(x) 样本标准差4.2.4 相对离散程度：离散系数变异系数：cv<-function(x){100*sd(x)/mean(x)}cv(x)4.3 偏态与峰态的度量需要加载包，library(fBasics)，根据提示加载即可。
stata描述性统计代码
stata描述性统计代码
Stata是统计分析软件之一，其描述性统计功能应用广泛，可以快速地计算数据的基本统计量和一些描述性指标。
以下是Stata 描述性统计代码示例。
1. 导入数据
使用命令“use”或“import”导入数据，例如：
use 'C:Usersexampledata.dta'
2. 计算基本统计量
使用命令“summarize”或“su”计算变量的基本统计量，例如：
su var1 var2 var3
该命令将输出变量var1、var2和var3的均值、标准差、最小值、最大值和有效观测数量。
3. 计算频数和百分比
使用命令“tabulate”或“tab”计算分类变量的频数和百分比，例如：
tab var4
该命令将输出变量var4的频数和百分比，以及每个类别的有效观测数量。
4. 绘制直方图
使用命令“histogram”或“hist”绘制变量的直方图，例如： hist var5
该命令将输出变量var5的直方图，并计算出分布的峰值和中位数。
5. 计算相关系数
使用命令“correlate”或“corr”计算变量之间的相关系数，例如：
corr var1 var2 var3
该命令将输出变量var1、var2和var3之间的相关系数矩阵。
6. 计算回归分析
使用命令“regress”或“reg”进行回归分析，例如：
regress var1 var2 var3
该命令将输出变量var1、var2和var3的回归系数、标准误差、t值、p值和R-squared。
以上是Stata描述性统计代码示例，可以根据不同的数据和研究需求进行相应的调整和扩展。
stata描述性分析命令
stata描述性分析命令
Stata描述性分析命令是一组用于计算和显示数据统计特征的命令。
它们可以帮助我们了解样本的中心趋势，变异程度，分布形状等。
主要有以下几类：
1. 描述性统计量：summarize、tabstat等命令用于计算数据集中各变量的描述性统计量，如均值、标准差、最大值、最小值等。
2. 相关性分析：corr、pwcorr等命令用于计算变量之间的相关性，以及检验它们之间的统计显著性。
3. 数据可视化：graph等命令用于将数据作图，以便更好地理解数据的分布情况。
4. 分组比较：tabulate、ttest等命令用于对不同分组的数据进行比较，检验它们之间的差异是否具有统计学意义。
stata描述性统计代码
stata描述性统计代码
Stata是一种流行的统计分析软件，可用于数据管理、数据分析和图形展示等多种应用。
在分析数据时，描述性统计是最基础、最常用的方法之一。
本文将介绍使用Stata进行描述性统计分析的代码。
1. 导入数据
首先需要将数据导入到Stata中进行分析。
假设数据保存在名为data.dta的Stata数据文件中，则可以使用以下命令将数据导入： ```
use data.dta
```
2. 描述性统计
Stata提供了多种方式进行描述性统计分析，包括简单的统计量、频率分布表、交叉表、分组统计等。
以下是一些常用的命令和语法： - 简单统计量
可以使用summarize命令计算变量的均值、标准差、最小值、最大值等统计量。
```
summarize var1 var2 var3
```
- 频率分布表
使用tabulate命令可以生成变量的频率分布表。
```
tabulate var1
```
- 交叉表
使用tab命令可以生成多变量的交叉表。
```
tab var1 var2
```
- 分组统计
使用collapse命令可以进行数据的分组统计。
```
collapse (mean) var1 var2, by(group_var)
```
以上是Stata进行描述性统计的一些基本命令和语法，可以根据具体数据和需求进行调整和扩展。
stata输出命令全记录：描述性统计、相关性分析、回归结果
stata输出命令全记录：描述性统计、相关性分析、回归结果一、描述性统计ssc install outreg2【安装outreg2】sum var1 var2……【描述性统计命令sum 变量var1 var2……】outreg2 using test1.doc, replace sum(log)【将结果输出到test1.doc文件中】二、相关系数表方法1：ssc install logout【安装logout】logout, save(test2) word replace: pwcorr var1 var2……, sig star(0.1)【将结果输出到test2.rtf文件中，p值小于0.1的标*】方法2：ssc install logout【安装logout】网上下载pwcorr_a.ado文件，放入stata12\ado\base\p 文件夹中logout, save(test3) word replace: pwcorr_a var1 var2……, star1(0.01)star5(0.05)star10(0.1)【将结果输出到test3.rtf文件中，p值小于0.1的标*，小于0.05标**，小于0.01标***】需要注意的是，logout 命令得到的表格一般会存在错位和空行的现象，这就需要手动做一些调整，如将第一行的表头往右移一列，p 值向右移，并将多余的行删掉，同时还要对p 值加上括号，并在表的底端注明星号的含义。
三、回归结果qui reg y x（qui表示执行命令但不汇报回归结果）est sto ols（est sto表示储存回归结果，文件名为ols）est table ols,b se（选择项“b”表示显示回归系数，“se”表示显示标准误）用一颗星表示10%的显著性，两颗星表示5%的显著性，三颗星表示 1%的显著性，可使用如下命令：est table ols,star(0.1 0.05 0.01)Stata 官方命令“estimates table”无法同时显示回归系数、标准误与表示显著性的星号。
R笔记：描述性统计分析
R笔记：描述性统计分析在数据进行分析时，我们往往需要先看一下数据的基本信息，比如求和、平均数、标准差、标准误、中位数、四分位数、最小值、最大值、极差、偏度、峰度等。
在R中这不是难事，有N多的程序包函数可以实现这些功能，有时候你会觉得多得都不知道选择哪一个。
本文只介绍两个，一个是基础安装summary{base}，另外一个是stat.desc{pastecs}，同时会用到分组计算输出函数by()。
示例：16例（id）受试者分为A、B两组（group），每组8例，测量每位受试者的体重（weight）和身高（height）。
将stata文件Multicariate中数据载入到R数据框ma中，命令代码如下：library(foreign)ma<- read.dta("D:/Temp/STATA/Multivariate.dta")【1】summary基础安装summary()函数提供了最小值、最大值、四分位数和数值型变量的均值，以及因子向量和逻辑型向量的频数统计。
如果不考虑分组，想知道16例受试者体重和身高的一些基本信息，可使用命令：summary(ma["weight"])summary(ma["height"])或者同时输出体重和身高的基础信息：var=c("weight","height")summary(ma[var])当然你可以直接用一条命令：summary(ma[c("weight","height")]) #等同于使用命令summary(ma[3:4])或summary(ma[-1:-2])以上只为演示，实际工作中我们想知道的是A、B两组各自的基本信息，这就需要分组计算。
函数by {base}：Apply a Function to a Data Frame Split by Factors，应用格式为by(data, INDICES, FUN, ..., simplify = TRUE)，具体解释可通过命令help("by")查询，该函数可以按照INDICES将要分析的data数据分割成几个数据框，然后对每个数据框应用FUN函数的功能。
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（2）接下来我们对wage变量分别进行W检验Swilk（Shapiro-Wilk W test for normality）和 W' 检验Sfrancia（Shapiro-Francia W' test for normality），
（3）最后演示D’ Agostino检验，使用的命令是sktestdc，这里我们 使用未经调整过的卡方检验，即添加noadjust选项：
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5.4.3改变数据的分布
Stata提供了一个非 常强大的工具“幂阶 梯”（ladder of powers）可以尝试 表5-11所列的九种转 换的可能，然后依次 进行偏度——峰度检 验。
表5-11 幂转换阶梯
转换(tansfermation)
公式
立方(cube)
graph box命令的选项:
over(varname[, over_subopts]):设定分组变量，变量可以是数值型或 者字符型变量，可以设置多达三个的分组变量。[, over_subopts]可以 指定用于排序的变量名称，也可以使用sort(1)，则表明按照第一个分组 变量排序。默认排序方式为从小到大，在[, over_subopts]加入 descending则指定为按照中位数从大到小降序排列。
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5.5相关系数
常用的相关系数共有如下四种：Pearson相关系数、.Kendall τ相关系数、 Spearman秩相关系数以及偏相关系数。 Stata的相关系数命令不仅可以得到通常的相关系数，还可以计算协方差 矩阵，更为有用的是它还提供了对缺失值的不同处理方法。 Pearson相关系数
总体相关系数是0，在每一个相关系数下方标明了检验的p值。 star(.05)是为显著性超过0.05的相关系数打上星号，print(.05)则是仅 显示这些显著的相关系数，在下面的命令中我们添加这三个选项 （4）相关系数数字背后的图形直觉可以用graph matrix来方便的实 现
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（1）首先使用stat()要求定制输出地统计指标：观测值的个数、平均 数、中位数、标准差、偏度、峰度，
（2）如果在命令中加入选项col(stat)通过让统计量以列的方式呈现， 可以使结果更便于分析和对比，
（3）下面我们加入by(female)选项和long选项，要求Stata根据性别 分别统计wage和lwage两个变量，并且标注变量名称：
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5.2描述性统计量的Stata实现
使用summarize命令计算和导出描述性统计量
summarize [varlist] [if] [in] [weight] [, options]
summarize命令的选项及其含义
detail
产生更加详细的统计变量，包括偏度、峰度、最小和最
大的四个值以及各种百分位数。
meanonly 仅计算和显示平均数，本选项在编程中比较有用。
format
使用变量的显示格式。
separator(#) 每#个变量画一条分界线，默认为separator(5)， separator(0) 禁止使用分界线。
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【例5-1】现在我们利用小时工资数据集举例说明summarize的使用。 要求使用summarize命令对wage.dta执行如下操作： （1）对wage、educ、exper、tenure、nonwhite、female、married 做基本的统计分析， （2）Summarize命令加上detail选项容许我们对某些重要的变量做更加 详尽的分析， （3）在summarize后使用in或者if来限制条件，可以获得对某个子样本 的描述性统计。 （4）使用outreg2命令导出描述性统计量。
-x2
立方负倒数(nagatine reciprocal cube)
-x3
作用 缓解负偏态 同上 无 缓解正偏态 同上 同上 同上 同上 同上
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幂阶梯共有三个相关的命令，第一个命令ladder尝试表5.8所涉及到的九 种转换，然后分别进行正态性检验，这是幂阶梯最基本的命令：
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5.4数据的正态性检验和数据转换
1.分位——正态图 分位——正态图的绘制的命令格式如下，
qnorm varname [if] [in] [, options]
2.正态性统计检验 这里我们介绍进行偏度—峰度检验（sktest）、D’ Agostino检验、
Shapiro—Wilk W检验和Shapiro—Francia W’检验的Stata命令。 各种正态性统计检验的命令格式和选项如下： ①偏度—峰度检验
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使用tabstat命令计算描述性统计量
. tabstat varlist [if] [in] [weight] [, options]
选项 含义
mean 平均数
count / n 观测值数目
sum 加总
max/ min 最大值、最小值
range 极差
sd
标准差
var 方差
ladder varname [if] [in]
接下来两个命令可以对这九种转换分别作直方图和分位正态图，以便直 观地判断各种转换的可行性，它们的格式是：
gladder varname [if] [in]
qladder varname [if] [in]
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【例5-5】下面我们具体说明这三个命令的使用，这里仍然使用 wage.dta数据集。 （1）对wage尝试表5.11中的各种转换 （2）尝试命令gladder以及分位—正态图的幂阶梯版本qladder，通过 这两个命令可以非常轻松地比较每种转换的直方图和正态分布曲线。
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5.3探测异常值——箱线图
下面的第一个命令绘制纵向图，第二个命令绘制横向图。
graph box yvars [if] [in] [weight] [, options] graph hbox yvars [if] [in] [weight] [, options]
5.1.2.定量变量
集中趋势的度量：均值、中位数、众数。
变异程度的度量：极差、方差、标准差
相对位置的度量：标准得分
偏度和峰度:如果数据的分布是对称的，则偏度系数为0；如果偏度系数明显不等 于0，表明分布是非对称的。若偏度系数大于1或者小于-1，被称为高度偏态分布。 峰度通常是与标准正态分布比较，Stata计算的峰度系数未减3，故而是与3作比 较而不是与0作比较。若峰度系数等于3则服从标准正态分布，反之则意味着分 布比正态分布更尖或者更平。
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第五章 描述性统计分析
5.1 描述性统计的原理
5.1.1定性变量
定义5.1 对给定的类，类（或组）频数是指落入这个类中的观测值的个数。
定义5.2 对给定的类，类（或组）相对频率是指落入这个类中的观测值的个数相 对于观测值总数的比例。
因此，频率和频数是描述定性变量的两个重要指标。
sktest varlist [if] [in] [weight] [, noadjust]
noadjust选项用未经调整过的检验结果代替Royston (1991)对整体卡方
检验和显著性水平做调整后的结果，可能会降低检验的显著性水平，
使拒绝原假设的可能下降。
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②Shapiro—Wilk W检验
cv 变异系数 (sd/mean)
semean 平均标准误 (sd/sqrt(n))
skewness偏度
kurtosis 峰度
median 中位数
p#
#%百分位数
iqr 四分位数间距（p75 - p25）
q 等价于写p25 p50 p75
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【例5-2】这里使用的是wage1.dta数据集，我们说明使用tabstat计 算变量wage和log（wage）的相关统计量。
by( ):另一种设置分组的方法，当分组变量过多时，利用该选项可以是图 形更加美观明了。
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【例5-3】我们仍以wage数据集为例，说明箱线图绘制命令的使用。 （1）首先在不加入任何选项的情况下绘制箱线图： （2）利用箱线图还可以比较不同性别的工资分布情况，
sfrancia varlist [if] [in]
④D’ Agostino检验
sktestdc varlist [=exp] [if exp] [in range] [, noadjust]
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【例5-4】下面我们依次举例说明这四个命令的使用，这里用到的数据仍 然是小时工资数据集wage1.dta。
correlate [varlist] [if] [in] [weight] [, correlate_options] pwcorr [varlist] [if] [in] [weight] [, pwcorr_options]
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【例5-6】使用数据集wage.dta，完成如下任务： （1）得到的wage、educ、exper、tenure之间的相关系数矩阵， （2）得到的wage、educ、exper、tenure之间的协方差矩阵， （3）sig选项给每一个相关系数做显著性检验，这个检验的原假设是