stata對變數去中心化的命令
① stata對數值變數怎麼命令
test語句的用法：test+式子，是用F檢驗來檢驗後面式子中變數對應的系數是否滿足式子的數學關系。如果你需要T檢驗用ttest語句。你這個test語句的結果是這樣的：你檢驗了是否ch、ma、en、se四個變數前面的系數是否相等（不知道你是否是要這個結果，不過你的語句是這樣的），你雖然只寫了一個式子，但是stata自動的分成了三個式子（就是底下的1、2、3，不過只是等價一下，告訴你F檢驗的第一個自由度為什麼是3）。最後的結論里F較小，P值較大，則在10%的顯著性下是不顯著的，可以說，你所檢驗的假設並不統計顯著，也就是說，我們沒有理由認為ch、ma、en、se四個變數前面的系數相等。
② 如何用stata進行變數間的相關性分析，要把星星和p值都顯示出來
1、先定義value lable。方式有很多種，data | data utilities |lable utilities |manage value labels或者用命令 label define完成。
③ 著急！STATA里虛擬變數的命令到底是什麼啊，謝謝！！！
xi:reg GDP i.reg1 i.reg2 i.reg3 i.reg4 i.reg5 i.reg6 i.reg7 i.reg8 i.reg9
xi:表示自動生成虛擬變數 i.變數名
④ 如何用stata對數據進行中心化處理
直接代碼解決
ssc install center（安裝center）
center vars即可
⑤ 虛擬變數的STATA命令是什麼
比如你的變數叫做REG1，針對2010年。你同時還有一個變數叫YEAR，裡面是每一個變數對應的年數。那麼用以下命令，你能生成一個新的變數，只有當對應的YEAR變數為你想要的
⑥ 如何用stata標准化變數
需要對變數進行標准化處理，即（x-均值）÷標准差
方法1——gen
方法2——egen
例如——y：x1 x2 m
引入x2與m的交互項，考察m對其的調節作用。
在引入交互項之前，需要將x2和m分別標准化，再取其乘積。
方法1——gen
. sum x2
Variable | Obs Mean Std. Dev. Min Max
-------------+--------------------------------------------------------
x2 | 8438 55.11448 15.1841 16 111
. gen x21= (x2-55.11448)/15.1841
. sum x21
Variable | Obs Mean Std. Dev. Min Max
-------------+--------------------------------------------------------
x21 | 8438 1.44e-07 .9999997 -2.576016 3.680529
——x21就是標准化後的新變數
方法2——egen
. egen x22=std(x2)
. sum x22
Variable | Obs Mean Std. Dev. Min Max
-------------+--------------------------------------------------------
x22 | 8438 -2.24e-09 1 -2.576017 3.68053
——x22就是標准化後的新變數
⑦ 如何利用stata對變數做linear spline function
（nearest、linear、cubic、spline）對peaks函數的插值效果圖,函數命令如下：
[x y z]=peaks(10);
mesh(x,y,z)
[xi,yi]=meshgrid(-3:.1:3,-3:.1:3);
n=interp2(x,y,z,xi,yi,'nearest');
l=interp2(x,y,z,xi,yi,'linear');
c=interp2(x,y,z,xi,yi,'cubic');
s=interp2(x,y,z,xi,yi,'spline');
subplot(2,2,1);mesh(xi,yi,n);
subplot(2,2,2);mesh(xi,yi,l);
subplot(2,2,3);mesh(xi,yi,c);
subplot(2,2,4);mesh(xi,yi,s);
⑧ 怎麼進行去中心化處理
根據侯傑泰的話：所謂中心化， 是指變數減去它的均值（即數學期望值）。對於樣本數據，將一個變數的每個觀測值減去該變數的樣本平均值，變換後的變數就是中心化的。
對於你的問題，應是每個測量值減去均值。
⑨ stata中對變數進行標准化有哪些命令
stata中矩陣和變數是可以自由變換的命令分別為mkmat和svmat回歸就更簡單啦直接用個reg就搞定啦