网上科普有关“怎样使用 graphpad 计算mean +sem”话题很是火热，小编也是针对怎样使用 graphpad 计算mean +sem寻找了一些与之相关的一些信息进行分析，如果能碰巧解决你现在面临的问题，希望能够帮助到您。

一、两组独立样本的比较1.选择Column栏。因为该栏默认输入的都是原始数据，因此没有输入样本数的地方,只需选择默认的第一项即可，然后按最下方的Create键。2.在Data分栏中输入以下数据3.再点击菜单栏上Insert——NewGraphofExistingData…。其中Kindofgraph里选择柱状图，Columnbargraph中选择MeanwithSD。软件就会自动帮你算出均值和误差值，并做好柱状图。4.点击OK,倒出柱状图，这就OK了。二、两组样本配对比较这里只有两个不同，首先是要选择Grouped，再选择第二项。因为Grouped栏并不是像Column栏一样默认输入的是原始数据，因此有输入样本数的地方，这边的样本数是2，因此我们相应地设置样本为2。1.设置样本为2。2.和刚才一样的输入数据，同样再选择NewGraphofExistingData…，设置MeanwithSD。这里面的各部分也是像折线图那样能进行双击后调节的。

hansen检验 指令是什么 stata

Absolutedeviation,绝对离差

Absolutenumber,绝对数

Absoluteresiduals,绝对残差

Accelerationarray,加速度立体阵

Accelerationinanarbitrarydirection,任意方向上的加速度

Accelerationnormal,法向加速度

Accelerationspacedimension,加速度空间的维数

Accelerationtangential,切向加速度

Accelerationvector,加速度向量

Acceptablehypothesis,可接受假设

Accumulation,累积

Accuracy,准确度

Actualfrequency,实际频数

Adaptiveestimator,自适应估计量

Addition,相加

Additiontheorem,加法定理

Additivity,可加性

Adjustedrate,调整率

Adjustedvalue,校正值

Admissibleerror,容许误差

Aggregation,聚集性

Alternativehypothesis,备择假设

Amonggroups,组间

Amounts,总量

Analysisofcorrelation,相关分析

Analysisofcovariance,协方差分析

Analysisofregression,回归分析

Analysisoftimeseries,时间序列分析

Analysisofvariance,方差分析

Angulartransformation,角转换

ANOVA（analysisofvariance）,方差分析

ANOVAModels,方差分析模型

Arcing,弧/弧旋

Arcsinetransformation,反正弦变换

Areaunderthecurve,曲线面积

AREG,评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差

ARIMA,季节和非季节性单变量模型的极大似然估计

Arithmeticgridpaper,算术格纸

Arithmeticmean,算术平均数

Arrheniusrelation,艾恩尼斯关系

Assessingfit,拟合的评估

Associativelaws,结合律

Asymmetricdistribution,非对称分布

Asymptoticbias,渐近偏倚

Asymptoticefficiency,渐近效率

Asymptoticvariance,渐近方差

Attributablerisk,归因危险度

Attributedata,属性资料

Attribution,属性

Autocorrelation,自相关

Autocorrelationofresiduals,残差的自相关

Average,平均数

Averageconfidenceintervallength,平均置信区间长度

Averagegrowthrate,平均增长率

Barchart,条形图

Bargraph,条形图

Baseperiod,基期

Bayes'theorem,Bayes定理

Bell-shapedcurve,钟形曲线

Bernoullidistribution,伯努力分布

Best-trimestimator,最好切尾估计量

Bias,偏性

Binarylogisticregression,二元逻辑斯蒂回归

Binomialdistribution,二项分布

Bisquare,双平方

BivariateCorrelate,二变量相关

Bivariatenormaldistribution,双变量正态分布

Bivariatenormalpopulation,双变量正态总体

Biweightinterval,双权区间

BiweightM-estimator,双权M估计量

Block,区组/配伍组

BMDP(Biomedicalcomputerprograms),BMDP统计软件包

Boxplots,箱线图/箱尾图

Breakdownbound,崩溃界/崩溃点

Canonicalcorrelation,典型相关

Caption,纵标目

Case-controlstudy,病例对照研究

Categoricalvariable,分类变量

Catenary,悬链线

Cauchydistribution,柯西分布

Cause-and-effectrelationship,因果关系

Cell,单元

Censoring,终检

Centerofsymmetry,对称中心

Centeringandscaling,中心化和定标

Centraltendency,集中趋势

Centralvalue,中心值

CHAID-χ2AutomaticInteractionDetector,卡方自动交互检测

Chance,机遇

Chanceerror,随机误差

Chancevariable,随机变量

Characteristicequation,特征方程

Characteristicroot,特征根

Characteristicvector,特征向量

Chebshevcriterionoffit,拟合的切比雪夫准则

Chernofffaces,切尔诺夫脸谱图

Chi-squaretest,卡方检验/χ2检验

Choleskeydecomposition,乔洛斯基分解

Circlechart,圆图

Classinterval,组距

Classmid-value,组中值

Classupperlimit,组上限

Classifiedvariable,分类变量

Clusteranalysis,聚类分析

Clustersampling,整群抽样

Code,代码

Codeddata,编码数据

Coding,编码

Coefficientofcontingency,列联系数

Coefficientofdetermination,决定系数

Coefficientofmultiplecorrelation,多重相关系数

Coefficientofpartialcorrelation,偏相关系数

Coefficientofproduction-momentcorrelation,积差相关系数

Coefficientofrankcorrelation,等级相关系数

Coefficientofregression,回归系数

Coefficientofskewness,偏度系数

Coefficientofvariation,变异系数

Cohortstudy,队列研究

Column,列

Columneffect,列效应

Columnfactor,列因素

Combinationpool,合并

Combinativetable,组合表

Commonfactor,共性因子

Commonregressioncoefficient,公共回归系数

Commonvalue,共同值

Commonvariance,公共方差

Commonvariation,公共变异

Communalityvariance,共性方差

Comparability,可比性

Comparisonofbathes,批比较

Comparisonvalue,比较值

Compartmentmodel,分部模型

Compassion,伸缩

Complementofanevent,补事件

Completeassociation,完全正相关

Completedissociation,完全不相关

Completestatistics,完备统计量

Completelyrandomizeddesign,完全随机化设计

Compositeevent,联合事件

Compositeevents,复合事件

Concavity,凹性

Conditionalexpectation,条件期望

Conditionallikelihood,条件似然

Conditionalprobability,条件概率

Conditionallylinear,依条件线性

Confidenceinterval,置信区间

Confidencelimit,置信限

Confidencelowerlimit,置信下限

Confidenceupperlimit,置信上限

ConfirmatoryFactorAnalysis,验证性因子分析

Confirmatoryresearch,证实性实验研究

Confoundingfactor,混杂因素

Conjoint,联合分析

Consistency,相合性

Consistencycheck,一致性检验

Consistentasymptoticallynormalestimate,相合渐近正态估计

Consistentestimate,相合估计

Constrainednonlinearregression,受约束非线性回归

Constraint,约束

Contaminateddistribution,污染分布

ContaminatedGausssian,污染高斯分布

Contaminatednormaldistribution,污染正态分布

Contamination,污染

Contaminationmodel,污染模型

Contingencytable,列联表

Contour,边界线

Contributionrate,贡献率

Control,对照

Controlledexperiments,对照实验

Conventionaldepth,常规深度

Convolution,卷积

Correctedfactor,校正因子

Correctedmean,校正均值

Correctioncoefficient,校正系数

Correctness,正确性

Correlationcoefficient,相关系数

Correlationindex,相关指数

Correspondence,对应

Counting,计数

Counts,计数/频数

Covariance,协方差

Covariant,共变

CoxRegression,Cox回归

Criteriaforfitting,拟合准则

Criteriaofleastsquares,最小二乘准则

Criticalratio,临界比

Criticalregion,拒绝域

Criticalvalue,临界值

Cross-overdesign,交叉设计

Cross-sectionanalysis,横断面分析

Cross-sectionsurvey,横断面调查

Crosstabs,交叉表

Cross-tabulationtable,复合表

Cuberoot,立方根

Cumulativedistributionfunction,分布函数

Cumulativeprobability,累计概率

Curvature,曲率/弯曲

Curvature,曲率

Curvefit,曲线拟和

Curvefitting,曲线拟合

Curvilinearregression,曲线回归

Curvilinearrelation,曲线关系

Cut-and-trymethod,尝试法

Cycle,周期

Cyclist,周期性

Dtest,D检验

Dataacquisition,资料收集

Databank,数据库

Datacapacity,数据容量

Datadeficiencies,数据缺乏

Datahandling,数据处理

Datamanipulation,数据处理

Dataprocessing,数据处理

Datareduction,数据缩减

Dataset,数据集

Datasources,数据来源

Datatransformation,数据变换

Datavalidity,数据有效性

Data-in,数据输入

Data-out,数据输出

Deadtime,停滞期

Degreeoffreedom,自由度

Degreeofprecision,精密度

Degreeofreliability,可靠性程度

Degression,递减

Densityfunction,密度函数

Densityofdatapoints,数据点的密度

Dependentvariable,应变量/依变量/因变量

Dependentvariable,因变量

Depth,深度

Derivativematrix,导数矩阵

Derivative-freemethods,无导数方法

Design,设计

Determinacy,确定性

Determinant,行列式

Determinant,决定因素

Deviation,离差

Deviationfromaverage,离均差

Diagnosticplot,诊断图

Dichotomousvariable,二分变量

Differentialequation,微分方程

Directstandardization,直接标准化法

Discretevariable,离散型变量

DISCRIMINANT,判断

Discriminantanalysis,判别分析

Discriminantcoefficient,判别系数

Discriminantfunction,判别值

Dispersion,散布/分散度

Disproportional,不成比例的

Disproportionatesub-classnumbers,不成比例次级组含量

Distributionfree,分布无关性/免分布

Distributionshape,分布形状

Distribution-freemethod,任意分布法

Distributivelaws,分配律

Disturbance,随机扰动项

Doseresponsecurve,剂量反应曲线

Doubleblindmethod,双盲法

Doubleblindtrial,双盲试验

Doubleexponentialdistribution,双指数分布

Doublelogarithmic,双对数

Downwardrank,降秩

Dual-spaceplot,对偶空间图

DUD,无导数方法

Duncan'snewmultiplerangemethod,新复极差法/Duncan新法

Effect,实验效应

Eigenvalue,特征值

Eigenvector,特征向量

Ellipse,椭圆

Empiricaldistribution,经验分布

Empiricalprobability,经验概率单位

Enumerationdata,计数资料

Equalsun-classnumber,相等次级组含量

Equallylikely,等可能

Equivariance,同变性

Error,误差/错误

Errorofestimate,估计误差

ErrortypeI,第一类错误

ErrortypeII,第二类错误

Estimand,被估量

Estimatederrormeansquares,估计误差均方

Estimatederrorsumofsquares,估计误差平方和

Euclideandistance,欧式距离

Event,事件

Event,事件

Exceptionaldatapoint,异常数据点

Expectationplane,期望平面

Expectationsurface,期望曲面

Expectedvalues,期望值

Experiment,实验

Experimentalsampling,试验抽样

Experimentalunit,试验单位

Explanatoryvariable,说明变量

Exploratorydataanalysis,探索性数据分析

ExploreSummarize,探索-摘要

Exponentialcurve,指数曲线

Exponentialgrowth,指数式增长

EXSMOOTH,指数平滑方法

Extendedfit,扩充拟合

Extraparameter,附加参数

Extrapolation,外推法

Extremeobservation,末端观测值

Extremes,极端值/极值

Fdistribution,F分布

Ftest,F检验

Factor,因素/因子

Factoranalysis,因子分析

FactorAnalysis,因子分析

Factorscore,因子得分

Factorial,阶乘

Factorialdesign,析因试验设计

Falsenegative,假阴性

Falsenegativeerror,假阴性错误

Familyofdistributions,分布族

Familyofestimators,估计量族

Fanning,扇面

Fatalityrate,病死率

Fieldinvestigation,现场调查

Fieldsurvey,现场调查

Finitepopulation,有限总体

Finite-sample,有限样本

Firstderivative,一阶导数

Firstprincipalcomponent,第一主成分

Firstquartile,第一四分位数

Fisherinformation,费雪信息量

Fittedvalue,拟合值

Fittingacurve,曲线拟合

Fixedbase,定基

Fluctuation,随机起伏

Forecast,预测

Fourfoldtable,四格表

Fourth,四分点

Fractionblow,左侧比率

Fractionalerror,相对误差

Frequency,频率

Frequencypolygon,频数多边图

Frontierpoint,界限点

Functionrelationship,泛函关系

Gammadistribution,伽玛分布

Gaussincrement,高斯增量

Gaussiandistribution,高斯分布/正态分布

Gauss-Newtonincrement,高斯-牛顿增量

Generalcensus,全面普查

GENLOG(Generalizedlinermodels),广义线性模型

Geometricmean,几何平均数

Gini'smeandifference,基尼均差

GLM(Generallinermodels),通用线性模型

Goodnessoffit,拟和优度/配合度

Gradientofdeterminant,行列式的梯度

Graeco-Latinsquare,希腊拉丁方

Grandmean,总均值

Grosserrors,重大错误

Gross-errorsensitivity,大错敏感度

Groupaverages,分组平均

Groupeddata,分组资料

Guessedmean,假定平均数

Half-life,半衰期

HampelM-estimators,汉佩尔M估计量

Happenstance,偶然事件

Harmonicmean,调和均数

Hazardfunction,风险均数

Hazardrate,风险率

Heading,标目

Heavy-taileddistribution,重尾分布

Hessianarray,海森立体阵

Heterogeneity,不同质

Heterogeneityofvariance,方差不齐

Hierarchicalclassification,组内分组

Hierarchicalclusteringmethod,系统聚类法

High-leveragepoint,高杠杆率点

HILOGLINEAR,多维列联表的层次对数线性模型

Hinge,折叶点

Histogram,直方图

Historicalcohortstudy,历史性队列研究

Holes,空洞

HOMALS,多重响应分析

Homogeneityofvariance,方差齐性

Homogeneitytest,齐性检验

HuberM-estimators,休伯M估计量

Hyperbola,双曲线

Hypothesistesting,假设检验

Hypotheticaluniverse,假设总体

Impossibleevent,不可能事件

Independence,独立性

Independentvariable,自变量

Index,指标/指数

Indirectstandardization,间接标准化法

Individual,个体

Inferenceband,推断带

Infinitepopulation,无限总体

Infinitelygreat,无穷大

Infinitelysmall,无穷小

Influencecurve,影响曲线

Informationcapacity,信息容量

Initialcondition,初始条件

Initialestimate,初始估计值

Initiallevel,最初水平

Interaction,交互作用

Interactionterms,交互作用项

Intercept,截距

Interpolation,内插法

Interquartilerange,四分位距

Intervalestimation,区间估计

Intervalsofequalprobability,等概率区间

Intrinsiccurvature,固有曲率

Invariance,不变性

Inversematrix,逆矩阵

Inverseprobability,逆概率

Inversesinetransformation,反正弦变换

Iteration,迭代

Jacobiandeterminant,雅可比行列式

Jointdistributionfunction,分布函数

Jointprobability,联合概率

Jointprobabilitydistribution,联合概率分布

Kmeansmethod,逐步聚类法

Kaplan-Meier,评估事件的时间长度

Kaplan-Merierchart,Kaplan-Merier图

Kendall'srankcorrelation,Kendall等级相关

Kinetic,动力学

Kolmogorov-Smirnovetest,柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验

KruskalandWallistest,Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验

Kurtosis,峰度

Lackoffit,失拟

Ladderofpowers,幂阶梯

Lag,滞后

Largesample,大样本

Largesampletest,大样本检验

Latinsquare,拉丁方

Latinsquaredesign,拉丁方设计

Leakage,泄漏

Leastfavorableconfiguration,最不利构形

Leastfavorabledistribution,最不利分布

Leastsignificantdifference,最小显著差法

Leastsquaremethod,最小二乘法

Least-absolute-residualsestimates,最小绝对残差估计

Least-absolute-residualsfit,最小绝对残差拟合

Least-absolute-residualsline,最小绝对残差线

Legend,图例

L-estimator,L估计量

L-estimatoroflocation,位置L估计量

L-estimatorofscale,尺度L估计量

Level,水平

Lifeexpectance,预期期望寿命

Lifetable,寿命表

Lifetablemethod,生命表法

Light-taileddistribution,轻尾分布

Likelihoodfunction,似然函数

Likelihoodratio,似然比

linegraph,线图

Linearcorrelation,直线相关

Linearequation,线性方程

Linearprogramming,线性规划

Linearregression,直线回归

LinearRegression,线性回归

Lineartrend,线性趋势

Loading,载荷

Locationandscaleequivariance,位置尺度同变性

Locationequivariance,位置同变性

Locationinvariance,位置不变性

Locationscalefamily,位置尺度族

Logranktest,时序检验

Logarithmiccurve,对数曲线

Logarithmicnormaldistribution,对数正态分布

Logarithmicscale,对数尺度

Logarithmictransformation,对数变换

Logiccheck,逻辑检查

Logisticdistribution,逻辑斯特分布

Logittransformation,Logit转换

LOGLINEAR,多维列联表通用模型

Lognormaldistribution,对数正态分布

Lostfunction,损失函数

Lowcorrelation,低度相关

Lowerlimit,下限

Lowest-attainedvariance,最小可达方差

LSD,最小显著差法的简称

Lurkingvariable,潜在变量

Main effect,主效应

Major heading,主辞标目

Marginal density function,边缘密度函数

Marginal probability,边缘概率

Marginal probability distribution,边缘概率分布

Matched data,配对资料

Matched distribution,匹配过分布

Matching of distribution,分布的匹配

Matching of transformation,变换的匹配

Mathematical expectation,数学期望

Mathematical model,数学模型

Maximum L-estimator,极大极小L 估计量

Maximum likelihood method,最大似然法

Mean,均数

Mean squares between groups,组间均方

Mean squares within group,组内均方

Means (Compare means),均值-均值比较

Median,中位数

Median effective dose,半数效量

Median lethal dose,半数致死量

Median polish,中位数平滑

Median test,中位数检验

Minimal sufficient statistic,最小充分统计量

Minimum distance estimation,最小距离估计

Minimum effective dose,最小有效量

Minimum lethal dose,最小致死量

Minimum variance estimator,最小方差估计量

MINITAB,统计软件包

Minor heading,宾词标目

Missing data,缺失值

Model specification,模型的确定

Modeling Statistics ,模型统计

Models for outliers,离群值模型

Modifying the model,模型的修正

Modulus of continuity,连续性模

Morbidity,发病率

Most favorable configuration,最有利构形

Multidimensional Scaling (ASCAL),多维尺度/多维标度

Multinomial Logistic Regression ,多项逻辑斯蒂回归

Multiple comparison,多重比较

Multiple correlation ,复相关

Multiple covariance,多元协方差

Multiple linear regression,多元线性回归

Multiple response ,多重选项

Multiple solutions,多解

Multiplication theorem,乘法定理

Multiresponse,多元响应

Multi-stage sampling,多阶段抽样

Multivariate T distribution,多元T分布

Mutual exclusive,互不相容

Mutual independence,互相独立

Natural boundary,自然边界

Natural dead,自然死亡

Natural zero,自然零

Negative correlation,负相关

Negative linear correlation,负线性相关

Negatively skewed,负偏

Newman-Keuls method,q检验

NK method,q检验

No statistical significance,无统计意义

Nominal variable,名义变量

Nonconstancy of variability,变异的非定常性

Nonlinear regression,非线性相关

Nonparametric statistics,非参数统计

Nonparametric test,非参数检验

Nonparametric tests,非参数检验

Normal deviate,正态离差

Normal distribution,正态分布

Normal equation,正规方程组

Normal ranges,正常范围

Normal value,正常值

Nuisance parameter,多余参数/讨厌参数

Null hypothesis,无效假设

Numerical variable,数值变量

Objective function,目标函数

Observation unit,观察单位

Observed value,观察值

One sided test,单侧检验

One-way analysis of variance,单因素方差分析

Oneway ANOVA ,单因素方差分析

Open sequential trial,开放型序贯设计

Optrim,优切尾

Optrim efficiency,优切尾效率

Order statistics,顺序统计量

Ordered categories,有序分类

Ordinal logistic regression ,序数逻辑斯蒂回归

Ordinal variable,有序变量

Orthogonal basis,正交基

Orthogonal design,正交试验设计

Orthogonality conditions,正交条件

ORTHOPLAN,正交设计

Outlier cutoffs,离群值截断点

Outliers,极端值

OVERALS ,多组变量的非线性正规相关

Overshoot,迭代过度

Paired design,配对设计

Paired sample,配对样本

Pairwise slopes,成对斜率

Parabola,抛物线

Parallel tests,平行试验

Parameter,参数

Parametric statistics,参数统计

Parametric test,参数检验

Partial correlation,偏相关

Partial regression,偏回归

Partial sorting,偏排序

Partials residuals,偏残差

Pattern,模式

Pearson curves,皮尔逊曲线

Peeling,退层

Percent bar graph,百分条形图

Percentage,百分比

Percentile,百分位数

Percentile curves,百分位曲线

Periodicity,周期性

Permutation,排列

P-estimator,P估计量

Pie graph,饼图

Pitman estimator,皮特曼估计量

Pivot,枢轴量

Planar,平坦

Planar assumption,平面的假设

PLANCARDS,生成试验的计划卡

Point estimation,点估计

Poisson distribution,泊松分布

Polishing,平滑

Polled standard deviation,合并标准差

Polled variance,合并方差

Polygon,多边图

Polynomial,多项式

Polynomial curve,多项式曲线

Population,总体

Population attributable risk,人群归因危险度

Positive correlation,正相关

Positively skewed,正偏

Posterior distribution,后验分布

Power of a test,检验效能

Precision,精密度

Predicted value,预测值

Preliminary analysis,预备性分析

Principal component analysis,主成分分析

Prior distribution,先验分布

Prior probability,先验概率

Probabilistic model,概率模型

probability,概率

Probability density,概率密度

Product moment,乘积矩/协方差

Profile trace,截面迹图

Proportion,比/构成比

Proportion allocation in stratified random sampling,按比例分层随机抽样

Proportionate,成比例

Proportionate sub-class numbers,成比例次级组含量

Prospective study,前瞻性调查

Proximities,亲近性

Pseudo F test,近似F检验

Pseudo model,近似模型

Pseudosigma,伪标准差

Purposive sampling,有目的抽样

QR decomposition,QR分解

Quadratic approximation,二次近似

Qualitative classification,属性分类

Qualitative method,定性方法

Quantile-quantile plot,分位数-分位数图/Q-Q图

Quantitative analysis,定量分析

Quartile,四分位数

Quick Cluster,快速聚类

Radix sort,基数排序

Random allocation,随机化分组

Random blocks design,随机区组设计

Random event,随机事件

Randomization,随机化

Range,极差/全距

Rank correlation,等级相关

Rank sum test,秩和检验

Rank test,秩检验

Ranked data,等级资料

Rate,比率

Ratio,比例

Raw data,原始资料

Raw residual,原始残差

Rayleigh's test,雷氏检验

Rayleigh's Z,雷氏Z值

Reciprocal,倒数

Reciprocal transformation,倒数变换

Recording,记录

Redescending estimators,回降估计量

Reducing dimensions,降维

Re-expression,重新表达

Reference set,标准组

Region of acceptance,接受域

Regression coefficient,回归系数

Regression sum of square,回归平方和

Rejection point,拒绝点

Relative dispersion,相对离散度

Relative number,相对数

Reliability,可靠性

Reparametrization,重新设置参数

Replication,重复

Report Summaries,报告摘要

Residual sum of square,剩余平方和

Resistance,耐抗性

Resistant line,耐抗线

Resistant technique,耐抗技术

R-estimator of location,位置R估计量

R-estimator of scale,尺度R估计量

Retrospective study,回顾性调查

Ridge trace,岭迹

Ridit analysis,Ridit分析

Rotation,旋转

Rounding,舍入

Row,行

Row effects,行效应

Row factor,行因素

RXC table,RXC表

Sample,样本

Sample regression coefficient,样本回归系数

Sample size,样本量

Sample standard deviation,样本标准差

Sampling error,抽样误差

SAS(Statistical analysis system ),SAS统计软件包

Scale,尺度/量表

Scatter diagram,散点图

Schematic plot,示意图/简图

Score test,计分检验

Screening,筛检

SEASON,季节分析

Second derivative,二阶导数

Second principal component,第二主成分

SEM (Structural equation modeling),结构化方程模型

Semi-logarithmic graph,半对数图

Semi-logarithmic paper,半对数格纸

Sensitivity curve,敏感度曲线

Sequential analysis,贯序分析

Sequential data set,顺序数据集

Sequential design,贯序设计

Sequential method,贯序法

Sequential test,贯序检验法

Serial tests,系列试验

Short-cut method,简捷法

Sigmoid curve,S形曲线

Sign function,正负号函数

Sign test,符号检验

Signed rank,符号秩

Significance test,显著性检验

Significant figure,有效数字

Simple cluster sampling,简单整群抽样

Simple correlation,简单相关

Simple random sampling,简单随机抽样

Simple regression,简单回归

simple table,简单表

Sine estimator,正弦

stata命令大全

********* 面板数据计量分析与软件实现 *********

说明：以下do文件相当一部分内容来自于中山大学连玉君STATA教程，感谢他的贡献。本人做了一定的修改与筛选。

*----------面板数据模型

* 1.静态面板模型：FE 和RE

* 2.模型选择：FE vs POLS, RE vs POLS, FE vs RE （pols混合最小二乘估计）

* 3.异方差、序列相关和截面相关检验

* 4.动态面板模型（DID-GMM,SYS-GMM）

* 5.面板随机前沿模型

* 6.面板协整分析（FMOLS,DOLS）

*** 说明：1-5均用STATA软件实现， 6用GAUSS软件实现。

* 生产效率分析（尤其指TFP）：数据包络分析（DEA）与随机前沿分析（SFA）

***

说明：DEA由DEAP2.1软件实现，SFA由Frontier4.1实现，尤其后者，侧重于比较C-D与Translog生产函数，一步法与两步法的区别。常应用于地区经济差异、FDI溢出效应（Spillovers

Effect）、工业行业效率状况等。

* 空间计量分析：SLM模型与SEM模型

*说明：STATA与Matlab结合使用。常应用于空间溢出效应（R&D）、财政分权、地方政府公共行为等。

* ---------------------------------

* -------- 一、常用的数据处理与作图 -----------

* ---------------------------------

* 指定面板格式

xtset id year （id为截面名称，year为时间名称）

xtdes /*数据特征*/

xtsum logy h /*数据统计特征*/

sum logy h /*数据统计特征*/

*添加标签或更改变量名

label var h "人力资本"

rename h hum

*排序

sort id year /*是以STATA面板数据格式出现*/

sort year id /*是以DEA格式出现*/

*删除个别年份或省份

drop if year<1992

drop if id==2 /*注意用==*/

*如何得到连续year或id编号（当完成上述操作时，year或id就不连续，为形成panel格式，需要用egen命令）

egen year_new=group(year)

xtset id year_new

**保留变量或保留观测值

keep inv /*删除变量*/

**或

keep if year==2000

**排序

sort id year /*是以STATA面板数据格式出现

sort year id /*是以DEA格式出现

**长数据和宽数据的转换

*长>>>宽数据

reshape wide logy,i(id) j(year)

*宽>>>长数据

reshape logy,i(id) j(year)

**追加数据（用于面板数据和时间序列）

xtset id year

*或者

xtdes

tsappend,add(5) /表示在每个省份再追加5年，用于面板数据/

tsset

*或者

tsdes

.tsappend,add(8) /表示追加8年，用于时间序列/

*方差分解，比如三个变量Y,X,Z都是面板格式的数据，且满足Y=X+Z，求方差var(Y),协方差Cov(X,Y)和Cov（Z,Y）

bysort year:corr Y X Z,cov

**生产虚拟变量

*生成年份虚拟变量

tab year,gen(yr)

*生成省份虚拟变量

tab id,gen(dum)

**生成滞后项和差分项

xtset id year

gen ylag=l.y /*产生一阶滞后项)，同样可产生二阶滞后项*/

gen ylag2=L2.y

gen dy=D.y /*产生差分项*/

*求出各省2000年以前的open inv的平均增长率

collapse (mean) open inv if year<2000,by(id)

变量排序，当变量太多，按规律排列。可用命令

aorder

或者

order fdi open insti

*-----------------

* 二、静态面板模型

*-----------------

*--------- 简介 -----------

* 面板数据的结构(兼具截面资料和时间序列资料的特征)

use product.dta, clear

browse

xtset id year

xtdes

* ---------------------------------

* -------- 固定效应模型 -----------

* ---------------------------------

* 实质上就是在传统的线性回归模型中加入 N-1 个虚拟变量，

* 使得每个截面都有自己的截距项，

* 截距项的不同反映了个体的某些不随时间改变的特征

*

* 例如： lny = a_i + b1*lnK + b2*lnL + e_it

* 考虑中国29个省份的C-D生产函数

*******-------画图------*

*散点图+线性拟合直线

twoway (scatter logy h) (lfit logy h)

*散点图+二次拟合曲线

twoway (scatter logy h) (qfit logy h)

*散点图+线性拟合直线+置信区间

twoway (scatter logy h) (lfit logy h) (lfitci logy h)

*按不同个体画出散点图和拟合线，可以以做出fe vs re的初判断*

twoway (scatter logy h if id<4) (lfit logy h if id<4) (lfit logy h if

id==1) (lfit logy h if id==2) (lfit logy h if id==3)

*按不同个体画散点图,so beautiful!!!*

graph twoway scatter logy h if id==1 || scatter logy h if id==2,msymbol(Sh)

|| scatter logy h if id==3,msymbol(T) || scatter logy h if id==4,msymbol(d) || ,

legend(position(11) ring(0) label(1 "北京") label(2 "天津") label(3 "河北") label(4

"山西"))

**每个省份logy与h的散点图，并将各个图形合并

twoway scatter logy h,by(id) ylabel(,format(%3.0f))

xlabel(,format(%3.0f))

*每个个体的时间趋势图*

xtline h if id<11,overlay legend(on)

* 一个例子：中国29个省份的C-D生产函数的估计

tab id, gen(dum)

list

* 回归分析

reg logy logk logl dum*,

est store m_ols

xtreg logy logk logl, fe

est store m_fe

est table m_ols m_fe, b(%6.3f) star(0.1 0.05 0.01)

* Wald 检验

test logk=logl=0

test logk=logl

* stata的估计方法解析

* 目的：如果截面的个数非常多，那么采用虚拟变量的方式运算量过大

* 因此，要寻求合理的方式去除掉个体效应

* 因为，我们关注的是 x 的系数，而非每个截面的截距项

* 处理方法：

*

* y_it = u_i + x_it*b + e_it (1)

* ym_i = u_i + xm_i*b + em_i (2) 组内平均

* ym = um + xm*b + em (3) 样本平均

* (1) - (2), 可得：

* (y_it - ym_i) = (x_it - xm_i)*b + (e_it - em_i) （4） /*within estimator*/ *

(4)+(3), 可得：

* (y_it-ym_i+ym) = um + (x_it-xm_i+xm)*b + (e_it-em_i+em)

* 可重新表示为：

* Y_it = a_0 + X_it*b + E_it

* 对该模型执行 OLS 估计，即可得到 b 的无偏估计量

**stata后台操作，揭开fe估计的神秘面纱！！！

egen y_meanw = mean(logy), by(id) /*个体内部平均*/

egen y_mean = mean(logy) /*样本平均*/

egen k_meanw = mean(logk), by(id)

egen k_mean = mean(logk)

egen l_meanw = mean(logl), by(id)

egen l_mean = mean(logl)

gen dyw = logy - y_meanw

gen dkw = logk - k_meanw

gen dlw=logl-l_meanw

reg dyw dkw dlw,nocons

est store m_stata

gen dy = logy - y_meanw + y_mean

gen dk = logk - k_meanw +k_mean

gen dl=logl-l_meanw+l_mean

reg dy dk dl

est store m_stata

est table m_*, b(%6.3f) star(0.1 0.05 0.01)

* 解读 xtreg,fe 的估计结果

xtreg logy h inv gov open,fe

*-- R^2

* y_it = a_0 + x_it*b_o + e_it (1) pooled OLS

* y_it = u_i + x_it*b_w + e_it (2) within estimator

* ym_i = a_0 + xm_i*b_b + em_i (3) between estimator

*

* --> R-sq: within 模型(2)对应的R2，是一个真正意义上的R2

* --> R-sq: between corr{xm_i*b_w,ym_i}^2

* --> R-sq: overall corr{x_it*b_w,y_it}^2

*

*-- F(4,373) = 855.93检验除常数项外其他解释变量的联合显著性

*

*

*-- corr(u_i, Xb) = -0.2347

*

*-- sigma_u, sigma_e, rho

* rho = sigma_u^2 / (sigma_u^2 + sigma_e^2)

dis e(sigma_u)^2 / (e(sigma_u)^2 + e(sigma_e)^2)

*

* 个体效应是否显著？

* F(28, 373) = 338.86 H0: a1 = a2 = a3 = a4 = a29

* Prob > F = 0.0000 表明，固定效应高度显著

*---如何得到调整后的 R2,即 adj-R2 ？

ereturn list

reg logy h inv gov open dum*

*---拟合值和残差

* y_it = u_i + x_it*b + e_it

* predict newvar, [option]

/*

xb xb, fitted values; the default

stdp calculate standard error of the fitted values

ue u_i + e_it, the combined residual

xbu xb + u_i, prediction including effect

u u_i, the fixed- or random-error component

e e_it, the overall error component */

xtreg logy logk logl, fe

predict y_hat

predict a , u

predict res,e

predict cres, ue

gen ares = a + res

list ares cres in 1/10

* ---------------------------------

* ---------- 随机效应模型 ---------

* ---------------------------------

* y_it = x_it*b + (a_i + u_it)

* = x_it*b + v_it

* 基本思想：将随机干扰项分成两种

* 一种是不随时间改变的，即个体效应 a_i

* 另一种是随时间改变的，即通常意义上的干扰项 u_it

* 估计方法：FGLS

* Var(v_it) = sigma_a^2 + sigma_u^2

* Cov(v_it,v_is) = sigma_a^2

* Cov(v_it,v_js) = 0

* 利用Pooled OLS，Within Estimator, Between Estimator

* 可以估计出sigma_a^2和sigma_u^2,进而采用GLS或FGLS

* Re估计量是Fe估计量和Be估计量的加权平均

* yr_it = y_it - theta*ym_i

* xr_it = x_it - theta*xm_i

* theta = 1 - sigma_u / sqrt[(T*sigma_a^2 + sigma_u^2)]

* 解读 xtreg,re 的估计结果

use product.dta, clear

xtreg logy logk logl, re

*-- R2

* --> R-sq: within corr{(x_it-xm_i)*b_r, y_it-ym_i}^2

* --> R-sq: between corr{xm_i*b_r,ym_i}^2

* --> R-sq: overall corr{x_it*b_r,y_it}^2

* 上述R2都不是真正意义上的R2，因为Re模型采用的是GLS估计。

*

* rho = sigma_u^2 / (sigma_u^2 + sigma_e^2)

dis e(sigma_u)^2 / (e(sigma_u)^2 + e(sigma_e)^2)

*

* corr(u_i, X) = 0 (assumed)

* 这是随机效应模型的一个最重要，也限制该模型应用的一个重要假设

* 然而，采用固定效应模型，我们可以粗略估计出corr(u_i, X)

xtreg market invest stock, fe

*

* Wald chi2(2) = 10962.50 Prob> chi2 = 0.0000

*-------- 时间效应、模型的筛选和常见问题

*---------目录--------

* 7.2.1 时间效应（双向固定(随机)效应模型）

* 7.2.2 模型的筛选

* 7.2.3 面板数据常见问题

* 7.2.4 面板数据的转换

* ----------------------------------

* ------------时间效应--------------

* ----------------------------------

* 单向固定效应模型

* y_it = u_i + x_it*b + e_it

* 双向固定效应模型

* y_it = u_i + f_t + x_it*b + e_it

qui tab year, gen(yr)

drop yr1

xtreg logy logk logl yr*, fe

* 随机效应模型中的时间效应

xtreg logy logk logl yr*, fe

* ---------------------------------

* ----------- 模型的筛选 ----------

* ---------------------------------

* 固定效应模型还是Pooled OLS？

xtreg logy logk logl yr*, fe /*Wald 检验*/

qui tab id, gen(dum) /*LR检验*/

reg logy logk logl /*POLS*/

est store m_ols

reg logy logk logl dum*,nocons

est store m_fe

lrtest m_ols m_fe

est table m_*, b(%6.3f) star(0.1 0.05 0.01)

* RE vs Pooled OLS？

* H0: Var(u) = 0

* 方法一：B-P 检验

xtreg logy logk logl, re

xttest0

* FE vs RE?

* y_it = u_i + x_it*b + e_it

*--- Hausman 检验 ---

* 基本思想：如果 Corr(u_i,x_it) = 0, Fe 和 Re 都是一致的，但Re更有效

* 如果 Corr(u_i,x_it)!= 0, Fe 仍然有效，但Re是有偏的

* 基本步骤

***情形1：huasman为正数

xtreg logy logk logl, fe

est store m_fe

xtreg logy logk logl, re

est store m_re

hausman m_fe m_re

*** 情形2：

qui xtreg logy h inv gov open,fe

est store fe

qui xtreg logy h inv gov open,re

est store re

hausman fe re

* Hausman 检验值为负怎么办？

* 通常是因为RE模型的基本假设 Corr(x,u_i)=0 无法得到满足

* 检验过程中两个模型的方差-协方差矩阵都采用Fe模型的

hausman fe re, sigmaless

* 两个模型的方差-协方差矩阵都采用Re模型的

hausman fe re, sigmamore

*== 为何有些变量会被drop掉？

use nlswork.dta, clear

tsset idcode year

xtreg ln_wage hours tenure ttl_exp, fe /*正常执行*/

* 产生种族虚拟变量

tab race, gen(dum_race)

xtreg ln_wage hours tenure ttl_exp dum_race2 dum_race3, fe

* 为何 dum_race2 和 dum_race3 会被 dropped ?

* 固定效应模型的设定：y_it = u_i + x_it*b + e_it (1)

* 由于个体效应 u_i 不随时间改变，

* 因此若 x_it 包含了任何不随时间改变的变量，

* 都会与 u_i 构成多重共线性，Stata会自动删除之。

*******异方差、序列相关和截面相关问题

* ---------------- 简 介 -------------

* y_it = x_it*b + u_i + e_it

*

* 由于面板数据同时兼顾了截面数据和时间序列的特征，

* 所以异方差和序列相关必然会存在于面板数据中；

* 同时，由于面板数据中每个截面（公司、个人、国家、地区）之间还可能存在内在的联系， * 所以，截面相关性也是一个需要考虑的问题。

*

* 此前的分析依赖三个假设条件：

* （1） Var[e_it] = sigma^2 同方差假设

* (2) Corr[e_it, e_it-s] = 0 序列无关假设

* (3) Corr[e_it, e_jt] = 0 截面不相关假设

*

* 当这三个假设无法得到满足时，便分别出现 异方差、序列相关和截面相关问题； * 我们一方面要采用各种方法来检验这些假设是否得到了满足；

* 另一方面，也要在这些假设无法满足时寻求合理的估计方法。

* ---------------- 假设检验 -------------

*== 组间异方差检验（截面数据的特征）

* Var(e_i) = sigma_i^2

* Fe 模型

xtreg logy logk logl, fe

xttest3

* Re 模型

* Re本身已经较大程度的考虑了异方差问题，主要体现在sigma_u^2上

*== 序列相关检验

* Fe 模型

* xtserial Wooldridge(2002)，若无序列相关，则一阶差分后残差相关系数应为-0.5

xtserial logy logk logl

xtserial logy logk logl, output

* Re 模型

xtreg logy logk logl, re

xttest1 /*提供多个统计检验量*/

*== 截面相关检验

* xttest2命令 H0: 所有截面残差的相关系数都相等

xtreg logy logk logl, fe

xttest2

* 由于检验过程中执行了SUE估计，所以要求T>N

xtreg logy logk logl if id<6, fe

xttest2

* xtcsd 命令（提供了三种检验方法）

xtreg logy logk logl, fe

xtcsd , pesaran /*Pesaran(2004)*/

xtcsd , friedman /*Friedman(1937)*/

xtreg logy logk logl, re

xtcsd , pesaran

* ----------------- 估计方法 ---------------------

*== 异方差稳健型估计

xtreg logy h inv gov open, fe robust

est store fe_rb

xtreg logy h inv gov open, fe robust

est store fe

* 结果对比

esttab fe_rb fe, b(%6.3f) se(%6.3f) mtitle(fe_rb fe)

*== 序列相关估计

* 一阶自相关 xtregar, fe/re

* 模型： y_it = u_i + x_it*b + v_it (1)

* v_it = rho*v_it-1 + z_it (2)

xtregar logy h inv gov open, fe

est store fe_ar1

xtregar logy h inv gov open,fe lbi /*Baltagi-Wu LBI test*/

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