⑴ 如何在stata 中進行單變數的均值分析
一個分類進行描述統計的命令（sum的進階版）：
tabstat price weight length, by(foreign) stat (me sd N) nototal longstub
按照foreign分類，對 price weight length進行描述統計，統計量分別包括me（均值） sd（標准差） N（樣本數）
星號不知怎麼一並加進去，你檢測完手工加吧……
⑵ stata 怎麼求均值和標准差
一個分類進行描述統計的命令（sum的進階版）：
tabstat
price
weight
length,
by(foreign)
stat
(me
sd
N)
nototal
longstub
按照foreign分類，對
price
weight
length進行描述統計，統計量分別包括me（均值）
sd（標准差）
N（樣本數）
星號不知怎麼一並加進去，你檢測完手工加吧……
⑶ STATA程序中如何用均數,樣本量,標准差算P值的
上面那個表格依次表示樣本數、均值、標准誤、標准差以及95%可信區間，結果重點看P值，stata顯示的是Pr值，至於綠框內的表示方法，我也不太懂，應該是為了排除負值對結果的干擾，但是結果都是一致的，P均大於0.05，沒有統計學意義。
⑷ stata裡面什麼命令可以對面板數據按時間求均值
首先對面板數據進行聲明：
前面是截面單元，後面是時間標識：
tsset company year
tsset instry year
產生新的變數：gennewvar=human*lnrd
產生滯後變數Genfiscal(2)=L2.fiscal
產生差分變數Genfiscal(D)=D.fiscal
一、描述性統計
xtdes ：對Panel Data截面個數、時間跨度的整體描述
Xtsum：分組內、組間和樣本整體計算各個變數的基本統計量
xttab 採用列表的方式顯示某個變數的分布
二、主要命令和方法
Stata中用於估計面板模型的主要命令：xtreg
xtreg depvar [varlist] [if exp] , model_type [level(#) ]
Model type 模型
be Between-effects estimator
fe Fixed-effects estimator
re GLSRandom-effects estimator
pa GEEpopulation-averaged estimator
mle Maximum-likelihood Random-effectsestimator
主要估計方法：
xtreg： Fixed-, between- and random-effects, and population-averaged linear models
xtregar：Fixed- andrandom-effects linear models with an AR(1) disturbance
xtpcse ：OLS orPrais-Winsten models with panel-corrected standard errors
xtrchh ：Hildreth-Houckrandom coefficients models
xtivreg ：Instrumentalvariables and two-stage least squares for panel-data models
xtabond：Arellano-Bond linear, dynamic panel data estimator
xttobit ：Random-effectstobit models
xtlogit ：Fixed-effects,random-effects, population-averaged logit models
xtprobit ：Random-effects andpopulation-averaged probit models
xtfrontier ：Stochastic frontiermodels for panel-data
xtrc gdp invest culture e sci health social admin,beta
三、xtreg命令的應用
聲明面板數據類型：
*1、面板聲明
use FDI.dtar, clear
xtset id year
1.固定效應模型估計：
xtreg xtreg lngdp lnfdi lnie lnex lnim lnci lngp,fe
2.隨機效應模型估計：
xtreg xtreg lngdp lnfdi lnie lnex lnim lnci lngp,re
3. 最大似然估計Ml：
xtreg xtreg lngdp lnfdi lnie lnex lnim lnci lngp,mle
Hausman檢驗究竟選擇固定效應模型還是隨機效應模型：
第一步：估計固定效應模型，存儲結果
xtreg xtreg lngdp lnfdi lnie lnex lnim lnci lngp,fe
est store fe
第二步：估計隨機效應模型，存儲結果
xtreg xtreg lngdp lnfdi lnie lnex lnim lnci lngp,re
est store re
第三步：進行hausman檢驗
hausman fe re
對於固定效應模型的異方差檢驗和序列相關檢驗：
xtserial xtreg lngdp lnfdi lnie lnex lnim lnci lngp
異方差檢驗：
xtreg xtreg lngdp lnfdi lnie lnex lnim lnci lngp,fe
xttest3 (Modified Wald statistic for groupwise heteroskedasticity in fixedeffect model)
隨機效應模型的序列相關檢驗：
xtreg xtreg lngdp lnfdi lnie lnex lnim lnci lngp,re
xttest1
xttest1用於檢驗隨機效應(單尾和雙尾) 、一階序列相關以及兩者的聯合顯著
檢驗結果表明存在隨機效應和序列相關，而且對隨機效應和序列相關的聯合檢驗也非常顯著
可以使用廣義線性模型xtgls對異方差和序列相關進行修正：
xtgls xtreg lngdp lnfdi lnie lnex lnim lnci lngp, panels(hetero)，修正異方差
xtgls xtreg lngdp lnfdi lnie lnex lnim lnci lngp, panels(correlated)，修正依橫截面而變化的異方差
xtgls xtreg lngdp lnfdi lnie lnex lnim lnci lngp, panels(hetero) corr(ar1)，修正異方差和一階序列相關ar(1)
⑸ 如何用stata求如圖的平均值
用bysort加上mean命令即可
⑹ stata檢驗變數是否大於零的命令
系數相加是正數，檢驗又不等於0，則是大於零。
Stata實現組間均值或中位數差異檢驗的常見命令有，ttest，單個變數組間均值差異檢驗。median，單個變數組間中位數差異檢驗。
ttable2，多個變數組間均值差異檢驗。ttable3，多個變數組間均值或者中位數差異檢驗。balancetable，多個變數在多組之間兩兩差異檢驗，以回歸分析為基礎，可以控制異方差的影響。