首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何使用esttab创建具有N个观察值的列的均值表中的差异?

esttab是Stata软件中的一个命令,用于将回归结果、描述性统计等输出整理成表格形式。使用esttab可以创建具有N个观察值的列的均值表中的差异,具体步骤如下:

  1. 首先,确保已经进行了回归或计算了所需的统计量。可以使用regress命令进行回归分析,或者使用summarize命令计算描述性统计量。
  2. 在Stata命令窗口中输入以下命令,将回归结果或统计量保存到一个临时文件中:
  3. 在Stata命令窗口中输入以下命令,将回归结果或统计量保存到一个临时文件中:
  4. 输入以下命令,将临时文件中的结果导出为表格:
  5. 输入以下命令,将临时文件中的结果导出为表格:
  6. 这里的"mean"表示只导出均值,nonumber表示不显示行号。
  7. 运行以上命令后,Stata会在结果窗口中显示生成的表格。可以将表格复制粘贴到其他文档中使用,或者使用esttab提供的选项将表格导出为其他格式,如Excel、LaTeX等。

需要注意的是,esttab是Stata软件的一个命令,不是腾讯云的产品。在云计算领域中,腾讯云提供了丰富的云服务和解决方案,如云服务器、云数据库、人工智能等。具体的产品和介绍可以参考腾讯云官方网站:https://cloud.tencent.com/。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

如何使用Python装饰器创建具有实例化时间变量新函数方法

1、问题背景在Python,我们可以使用装饰器来修改函数或方法行为,但当装饰器需要使用在实例化时创建对象时,事情就会变得复杂。...例如,我们想要创建装饰器,可以创建函数/方法来使用对象obj。如果被装饰对象是一函数,那么obj必须在函数创建时被实例化。...如果被装饰对象是一方法,那么必须为类每个实例实例化一obj,并将其绑定到该实例。2、解决方案我们可以使用以下方法来解决这个问题:使用inspect模块来获取被装饰对象签名。...如果被装饰对象是一方法,则将obj绑定到self。如果被装饰对象是一函数,则实例化obj。返回一新函数/方法,该函数/方法使用obj。...然后,dec装饰器会返回一新函数/方法,该函数/方法使用obj。请注意,这种解决方案只适用于对象obj在实例化时创建情况。如果obj需要在其他时间创建,那么您需要修改此解决方案以适应您具体情况。

8910
  • 如何使用Excel将某几列有标题显示到新

    如果我们有好几列有内容,而我们希望在新中将有内容标题显示出来,那么我们怎么做呢? Excel - TEXTJOIN function 1....- - - - 4 - - - 在开始,我们曾经使用INDEX + MATCH方式,但是没有成功,一直是N/A https://superuser.com/questions/1300246/if-cell-contains-value-then-column-header...所以我们后来改为TEXTJOIN函数,他可以显示,也可以显示标题,还可以多个列有时候同时显示。...- - 4 - - - 15 Year 5 - - - - 5 - - - =TEXTJOIN(", ",TRUE,IF(ISNUMBER(B2:I2),$B$1:$I$1,"")) 如果是想要显示,...则: =TEXTJOIN(", ",TRUE,IF(ISNUMBER(B2:I2),B2:I2,"")) 其中,ISNUMBER(B2:I2)是判断是不是数字,可以根据情况改成是不是空白ISBLANK

    11.3K40

    线性回归结果解释 I:变量测度单位变换影响

    如何在回归分析纳入常见函数形式,以及函数形式变化对回归结果解释有何影响? 本篇文档是对第一问题解答,数据处理和分析结果在Stata完成。...对第二问题回答将在下一篇文档展开,旨在通过两篇精简技术短文,对上述两关键问题做出深入浅出回答。 1....1展示了一示例数据变量描述性统计结果。...roe为由单个观测1988、1989和1990三年均值计算而得,样本均值约为17.18%(注意:这里没有用十分位数进行表示,如0.1718,而是用%表示);同理,由于roe单位为1%,可令roedec...解释方式差异仅在于roe“变化1单位”含义上。更一般地,若自变量按照乘以c倍变化(c≠0)(本例为c=1/100),则回归结截距项不变,仅斜率项乘以1/c倍(本例为1/c=100)。

    4.3K151

    Stata 回归结果输出之 esttab 详解(更新版)

    : 首先,运行单个回归命令并将该模型估计结果进行存储; 其次,重复上述动作直到所有回归模型均被执行以及所有估计结果均被保存; 最后,使用esttab命令将存储好估计或统计量编辑在一回归表格;...同一回归模型,即便两自变量单位一致(例如教育年限和工作经历都以年为计数单位),其回归系数也无法直接进行比较。事实上,研究涉及自变量往往具有不同测度单位,回归系数也会受到影响。...z 也叫标准化随机变量或标准分,是一无量纲纯数。变量标准化形式表示:以标准差为单位,测量观测均值之间距离。经过标准化处理后新变量(z),其均值为0,方差为1。...进一步,可以使用 append 选项将新输出内容添加到已经输出文档之中。 另一很实用选项是 onecell,能够把点估计t和标准误直接置于位于同一表格格子内。...例如,像之前一样汇报变量点估计量和 t ,同时汇报每个变量方差膨胀因子(vif),这时需要借助于estout语法规则(如开篇所述,esttab 是estout子命令),具体使用cells()

    52.1K4133

    如何在 Pandas 创建数据帧并向其附加行和

    它类似于电子表格或SQL或Rdata.frame。最常用熊猫对象是数据帧。大多数情况下,数据是从其他数据源(如csv,excel,SQL等)导入到pandas数据帧。...在本教程,我们将学习如何创建空数据帧,以及如何在 Pandas 向其追加行和。...Pandas.Series 方法可用于从列表创建系列。也可以作为列表传递,而无需使用 Series 方法。 例 1 在此示例,我们创建了一空数据帧。...然后,我们在数据帧后附加了 2 [“罢工率”、“平均值”]。 “罢工率”作为系列传递。“平均值作为列表传递。列表索引是列表默认索引。...Python  Pandas 库创建空数据帧以及如何向其追加行和

    27330

    STATA教程之一:自动化输出回归表格 Estout

    怎样才能生成论文中可以直接使用高质量回归表格?本教程将试图对这三问题给出自己理解。 本教程将使用STATA$Estout Package$来回答以上三问题。...Estout 介绍 我们将首先介绍如何使用$Estout$输出最基本回归表格,接着介绍如何把描述性数字以及回归中控制变量类型加入到表格,最后是如何生成pdf格式表格。...Esttab之所以如此简单,强大,因为它其实是更为复杂estoutwrapper,也就是说当我们使用esttab命令时,其实已经使用了STATA设计好初始设置。...加入描述性数据,以及控制变量类型 可以加入到回归表格描述性数据分为两类:回归本身返回数据,例如R Square, 总观测等;需要另外计算加入到回归表格数据,例如因变量均值等。...加入回归返回数据 将回归本身返回数据加入到表格方法相对简单,只需要使用esttab选项stats即可。

    12.5K41

    常用统计检验Python实现

    前言 今天给大家整理了一些使用python进行常用统计检验命令与说明,请注意,本文仅介绍如何使用python进行不同统计检验,对于文中涉及假设检验、统计量、p、非参数检验、iid等统计学相关专业名词以及检验背后统计学意义不做讲解...基本假定: 每个样本观察是独立同分布 每个样本观察都是正态分布 每个样本观察具有相同方差 所有变量都是连续型变量 检验原假设:两变量不相关 Python命令:corr,p = pearsonr...注意: 卡方检验仅针对分类变量 用于计算观察是独立每个单元格中有25或更多个实例。...基本假定: 样本数据服从正态或近似正态分布 每个样本观察是独立同分布 T检验属于参数检验,用于检验定量数据,若数据均为定类数据则应使用卡方检验 检验原假设:样本均值差异(μ=μ0) Python...基本假定: 每个样本观察是独立同分布 每个样本观察都是正态分布 每个样本观察具有相同方差 每个样本观察结果是成对 检验原假设:样本均值差异(μ=μ0) Python命令stats.ttest_rel

    2.3K20

    【统计学基础】从可视化到统计检验,比较两或多个变量分布方法总结

    最将实验组和对照组所有变量均值以及两者之间距离度量(t 检验或 SMD)收集到一称为平衡。可以使用causalml库create_table_one函数来生成它。...在前两,我们可以看到实验组和对照组不同变量均值,括号是标准误差。...在最后一,SMD 表示所有变量标准化差异均大于 0.1,这表明两组可能不同。 Mann–Whitney U检验 另一种检验是 Mann-Whitney U 检验,它比较两分布中位数。...计算 R 和 U 背后理论如下:如果第一样本都大于第二样本,则 R₁ = n₁(n₁ + 1)/2 并且作为结果,U 1 将为零(可达到最小)。...那么应该如何解释 p ?这意味着数据均值差异大于置换样本均值差异 1–0.0560 = 94.4%。 我们可以通过绘制检验统计在排列分布与其样本分布来可视化。

    2K20

    如何比较两或多个分布:从可视化到统计检验方法总结

    最将实验组和对照组所有变量均值以及两者之间距离度量(t 检验或 SMD)收集到一称为平衡。可以使用causalml库create_table_one函数来生成它。...在最后一,SMD 表示所有变量标准化差异均大于 0.1,这表明两组可能不同。 Mann–Whitney U检验 另一种检验是 Mann-Whitney U 检验,它比较两分布中位数。...计算 R 和 U 背后理论如下:如果第一样本都大于第二样本,则 R₁ = n₁(n₁ + 1)/2 并且作为结果,U 1 将为零(可达到最小)。...否则如果两样本相似,U1 和 U2 将非常接近 n1 n2 / 2(可达到最大)。 我们使用 scipy mannwhitneyu 函数。...那么应该如何解释 p ?这意味着数据均值差异大于置换样本均值差异 1–0.0560 = 94.4%。 我们可以通过绘制检验统计在排列分布与其样本分布来可视化。

    1.5K30

    如何比较两或多个分布:从可视化到统计检验方法总结

    最将实验组和对照组所有变量均值以及两者之间距离度量(t 检验或 SMD)收集到一称为平衡。可以使用causalml库create_table_one函数来生成它。...在最后一,SMD 表示所有变量标准化差异均大于 0.1,这表明两组可能不同。 Mann–Whitney U检验 另一种检验是 Mann-Whitney U 检验,它比较两分布中位数。...计算 R 和 U 背后理论如下:如果第一样本都大于第二样本,则 R₁ = n₁(n₁ + 1)/2 并且作为结果,U 1 将为零(可达到最小)。...否则如果两样本相似,U1 和 U2 将非常接近 n1 n2 / 2(可达到最大)。 我们使用 scipy mannwhitneyu 函数。...那么应该如何解释 p ?这意味着数据均值差异大于置换样本均值差异 1–0.0560 = 94.4%。 我们可以通过绘制检验统计在排列分布与其样本分布来可视化。

    2.1K20

    Python数据科学:正态分布与t检验

    样本:经过抽样总体部分个体。 均值:变量数值之和除以变量个数。 极差:变量最大与最小之差。 方差,标准差反映数据离散程度,其越大,数据波动越大。...正态分布:关于均值左右对称,呈钟形。且均值和标准差具有代表性。均值=中位数=众数。 在现实生活,男女身高(性别有影响需区分开)、体重、考试成绩都是属于正态分布。...P小于显著性水平,则拒绝原假设。 下面在Python中进行单样本t检验,使用电影评分数据,假设均值为8.8分。...即电影评分均值为8.8分原假设成立。 03 双样本t检验 双样本t检验是检验两样本均值差异是否显著。 常用于检验某二分类变量区分下某连续变量是否有显著差异。...本次使用豆瓣电影TOP250中外国家电影评分数据。 研究电影评分受国家影响是否显著(之前分析结论是没什么影响)。

    2.1K20

    机器学习数据方差分析

    各个总体方差必须相同 各组观察数据是从具有相同方差总体抽取 比如,四行业被投诉次数方差都相等 观察是独立 比如,每个行业被投诉次数与其他行业被投诉次数独立 在上述假定条件下,判断行业对投诉次数是否有显著影响...全部观察均值 误差平方和 均方(MS) 水平均值: 定从第i总体抽取一容量为ni简单随机样本,第ⅰ总体样本均值为该样本全部观察总和除以观察个数 式:ni为第i总体样本观察个数...xij为第i总体第j观察 全部观察均值: 全部观察总和除以观察总个数 式n=n1+n2+......MSE(组内方差,SSE均方,记为MSE)进行对比,即得到所需要检验统计量F F分布 根据给定显著性水平,在F分布查找与第一自由度df1=k-1、第二自由度df2=n-k相应临界 若F...>Fα,则拒绝原假设H0,表明均值之间差异是显著,所检验因素对观察有显著影响 若F<Fα,则不拒绝原假设H0,不能认为所检验因素对观察有显著影响 方差分析: 方差分析多重比较 两组比较

    72920

    斯坦福 Stats60:21 世纪统计学:第十章到第十四章

    来表示分类分析数据标准方法,它展示了每个变量可能组合观察数量或比例。下面的 12.2 显示了警察搜查数据。...我们还可以使用我们之前介绍赔率比来表示不同结果相对可能性,以更好地理解效应大小。...记住,单个变量方差是每个数据点与均值之间平方差均值: s^2 = \frac{\sum_{i=1}^n (x_i - \bar{x})^2}{N - 1} 这告诉我们每个观察平均而言与均值距离是多少平方单位...这意味着对于之前上过课程的人,我们将简单地将 \hat{\beta_2} 添加到他们预测-也就是说,使用虚拟编码, \hat{\beta_2} 反映了两组之间均值差异。...请记住,从我们对线性回归最初讨论,我们需要在我们感兴趣自变量之外添加一常数,因此我们 X 矩阵(我们称之为设计矩阵)需要包括两:一代表学习时间变量,另一对于每个个体都具有相同(通常我们用全为

    24311

    2023-01-12:一n*n二维数组,只有0和1两种,当你决定在某个位置操作一次,那么该位置行和整体都会变成1,不

    2023-01-12:一n*n二维数组,只有0和1两种, 当你决定在某个位置操作一次, 那么该位置行和整体都会变成1,不管之前是什么状态。 返回让所有全变成1,最少操作次数。...1 < n < 10,没错!原题就是说n < 10, 不会到10!最多到9! 来自华为。 答案2023-01-12: 四维dp+贪心。这道题优化力度很有限,跟暴力差不多。...i32) -> i32 { let mut n = n as u32; n = (n & 0x55555555) + ((n >> 1) & 0x55555555); n =...(n & 0x33333333) + ((n >> 2) & 0x33333333); n = (n & 0x0f0f0f0f) + ((n >> 4) & 0x0f0f0f0f); n...= (n & 0x00ff00ff) + ((n >> 8) & 0x00ff00ff); n = (n & 0x0000ffff) + ((n >> 16) & 0x0000ffff);

    2.7K10

    python数据分析——在数据分析中有关概率论知识

    在统计学,参数通常被视为未知固定,而统计量则是随机变量,因为它们会随着样本不同而变化。这种差异使得统计量在推断总体参数时具有重要意义。...(每户居民编号为2数) 第二步:在上面的,随机确定抽样起点和抽样顺序。假定从第一行,第6开始抽,抽样顺序从左往右抽。(横数列称“行”,纵数列称为“”。因此此处第六为数字3。)...一般来说,分层抽样方法具有下述3优点,首先,能够减小抽样误差,分层后增加了层内同质性,因而可使观察变异度减小,各层抽样误差减小。...十八、正态分布 十九、样本抽样分布 19.1样本均值抽样分布 设总体共有N元素,从中随机抽取一容量为n样本,如果我们使用不重复抽样,有多少种可能性?这是一组合问题。...样本均值函数抽样分布是所有可能样本均值形成分布,统计学理论已近证明样本均值抽样分布在形状上是对称。随着样本量n增大,不论原来 在实际,生成以上所示采样分布是不可行

    21310

    SQL聚合函数 AVG

    SQL聚合函数 AVG 返回指定均值聚合函数。...描述 AVG聚合函数返回表达式均值。 通常,表达式是查询返回多行字段名称(或包含一或多个字段名称表达式)。 AVG可以用于引用或视图SELECT查询或子查询。...如果查询没有返回行,或者返回所有行数据字段为NULL, AVG返回NULL。 对单个求平均值 如果提供给AVG所有表达式都是相同,那么结果均值取决于访问行数(除数)。...例如,如果所有行对某个特定具有相同,那么该均值就是一计算,它可能与个别略有不同。 为了避免这种差异,可以使用DISTINCT关键字。...下面的例子展示了计算平均值如何产生轻微不平等。 第一查询不引用行,所以AVG通过除以1进行计算。 第二查询引用行,因此AVG通过除以行数进行计算。

    3.2K51

    统计学(5)|AB测试—方差分析与卡方检验

    (3)组内平方和,是每组各个数据与该组均值误差平方和。 其中, 为总均值, 为第 总体样本均值, 是第 样本样本量, 是第 总体观测。...1.2.4 显著性检验 根据给定显著性水平 α ,在 F 分布查找与分子自由度 ,分母自由度 对应临界 α 。 若 ,拒绝原假设,即各个样本总体之间存在差异。...对于比例类指标的 AB 实验(比如次日留存率),其显著性检验可以等价为2*2双向独立性检验。即一维度为实验方案(分别为 A、B),另一为维度为次日是否访问。...2.2 计算期望频数 通过观察上面观测频数样本数据,我们可以看到,全部 500 用户,有 312 用户次日会访问客户端,因此 312/500 = 0.624 是次日可能访问客户端用户总样本比例...根据给定显著性水平 α ,在 分布查找对应自由度临界自由度为 , 和 分别为行和变量个数,本例中分别为 2 和 3,故自由度为 2。

    2.2K20

    Nat Comm:如何推断结构变异癌细胞分数

    SVcloneSNV聚类和PyClone在混合物显示出相似的平均误差趋势。 多重误差:多重误差表示从聚类推断出多重性与给定真实CCF聚类均值推断多重性之间差异(因为不能直接观察到多重性)。...SV较低多重错误率很可能归因于亚克隆拷贝数推断模型(仅考虑具有克隆拷贝数SNV),该模型允许使用非整数拷贝数。三簇混合物克隆SV平均多重误差绝对近似于SNV多重误差。...第三使用变异样本成员资格显示亚克隆分类敏感性和特异性(即,如果混合物样品均存在变异,则将其分类为克隆,否则为亚克隆)。...第二显示了与基本真实CCF相比平均变异CCF和多重误差。第三使用变异样本成员资格显示亚克隆分类敏感性和特异性(即如果混合物样品均存在变异,则将其分类为克隆,否则为亚克隆)。 ?...WGS样品,分别将SV和SNV进行聚类,试图观察SV与SNV相比克隆结构任何差异

    3.3K20

    跟着存档教程动手学RNAseq分析(五):DESeq2基因水平差异表达分析

    分析步骤输出如下: img 我们将详细研究这些步骤每一,以便更好地理解DESeq2是如何执行统计分析,以及我们应该检查哪些指标来探索我们分析质量。...因此,0.01离散度意味着在生物重复,在平均预期周围有10%差异具有相同均值基因离散估计只会根据它们方差而不同。...请注意,我们可以在不观察任何数据情况下做到这一点,因为它是基于一思想实验。其次,我们使用统计检验来确定根据观察数据,零假设是否为真。...class(res_tableOE) 让我们浏览一下结果一些,以便更好地了解我们正在查看内容。...提取显著差异表达基因 让我们首先创建包含阈值条件变量: ### Set thresholds padj.cutoff <- 0.05 我们可以使用filter()函数轻松地提取结果子集,只包含那些重要结果

    2.2K20
    领券