范文一:【原创汇总】stata中描述性统计表格的输出
导读:
描述性统计通常对收集来的数据进行直接的频率、频数等描述,描述性统计分析一般对样本的最小值、最大值、平均值、标准偏差等进行分析,这些数据有助于了解样本数据特征,能够清晰的看到各个统计量的分布情况。本文在stata培训会议的基础上,为大家再次呈现一些新的内容,作为补充。
-outreg-
该命令描述为:outreg - reformat and write regression tables to a document file
命令格式为
outreg?[using filename] [, options]
将所有变量进行描述分析输出
sysuse?auto, clear
(1978 Automobile Data).
outreg2?using daqinxueshu.doc, replace sum(log)
更多技能,指定变量,或者筛选,命令如下:
以下数据来源于计量经济学服务中心stata论文写作专题中盈余管理数据
outreg2?using daqinxueshu.doc, replace sum(log) ///
keep(dacc rid tm size size debt14 eps)
outreg2?using daqinxueshu3.doc, replace sum(log) ///
keep(dacc rid tm size size )
outreg2?using daqinxueshu3.doc, replace sum(log) ///
keep(dacc rid tm size size ) ?eqkeep(N mean)
outreg2?using daqinxueshu3.doc, replace sum(detail) ///
keep(dacc rid tm size size debt14 eps)
- 描述性分析常用的统计量-
mean,均值
max,最大值
min,最小值
sd,标准差
variance,方差
semean,即sd/√n
skewness,偏度
kurtosis,峰度
p1,第一分位数
p5,第五分位数
p10,第十分位数
p50,中位数
median,中位数
range,max-min
-技能-
这个小技能你get到了吗
global xx 'y x1 x2 x3 x4 x5 x6'
des $xx
tabstat $xx, stat(mean sd min max) columns(s) format(%4.2f)
(XX已经代表了y x1 x2 x3 x4 x5 x6)
tabstat?y x1 x2 x3 x4 x5 x6
tabstat?y x1 x2 x3 x4 x5 x6,stats(mean p50 min max)
tabstat?y x1 x2 x3 x4 x5 x6, stats(mean med min max) col(s) format(%6.2f)
tabstat?y x1 x2 x3 x4 x5 x6, s(mean p25 med p75 min max) c(s) f(%6.2f)
tabstat?y x1 x2 x3 x4 x5 x6?, s(mean p25 med p75 min max) c(s) f(%6.2f) ?by(。)
-logout-
stata外部命令:那些最常用的和最新的命令已经为大家介绍了如何安装一些外部命令,本文为大家介绍命令如下:
ssc install?logout
ssc install?outreg2
方法1安装外部命令,另外一种方法为:findit?logout
程序如下:
sysuse auto.dta,clear
logout,?save(logout-basic1) word excel replace: sum price mpg rep78 headroom
输出结果如下:
更完整的统计量,代码如下:
outreg2?using 'logout-basic2', sum(detail) replace word excel dec(3) ?keep(price mpg rep78 headroom) eqkeep(N mean sd p5 p25 p50 p75 p95)
tabstat
首先调用stata中的数据,根据统计得到美国汽车产业横截面数据,数据文件名为usaauto.dta。
sysuse auto, clear ? ? ? ? ??// 调用数据,然后do文档,直接快捷键ctrl+D
edit
browse
结果如下:
如果想中途停止该命令的执行,则可以点击Break图标或直接在键盘上同时图标,或直接在键盘上同时按“Ctrl + Break”。运行结果如下。
关于论文、期刊中要求做出来的描述性分析图表,代码如下:
sysuse auto, clear
tabstat price weight length
tabstat price weight length, stats(mean p50 min max)
tabstat price weight length, stats(mean med min max) ? col(s) format(%6.2f)
tabstat price weight length, s(mean p25 med p75 min max) ?c(s) f(%6.2f)
tabstat price weight length, s(mean sd p25 med p75 min max) ?c(s) f(%6.2f) by(foreign)
更多论文格式的分析,代码如下:
Setup
sysuse auto
Show the mean (by default) of price, weight, mpg, and rep78
tabstat price weight mpg rep78
Show the mean (by default) of price, weight, mpg, and rep78 by categories of foreign
tabstat price weight mpg rep78, by(foreign)
In addition to mean, show standard deviation, minimum, and maximum
tabstat price weight mpg rep78, by(foreign) stat(mean sd min max)
Suppress overall statistics
. tabstat price weight mpg rep78, by(foreign) stat(mean sd min max) nototal
Include names of statistics in body of table
. tabstat price weight mpg rep78, by(foreign) stat(mean sd min max) nototal long
Format each variable's statistics using the variable's display format
. tabstat price weight mpg rep78, by(foreign) stat(mean sd min max) nototal long
format
Show statistics horizontally and variables vertically
. tabstat price weight mpg rep78, by(foreign) stat(mean sd min max) nototal long
col(stat)
如何将结果输出到word文档中,代码如下:
sysuse auto, clear
logout, save(mytable) word replace:??tabstat price wei len mpg rep78, ?///
stats(mean sd min p50 max) c(s) f(%6.2f)
直接查看
范文二:描述性统计
第一章 描述性统计
统计分析 :包括统计描述和统计推断。
步骤:数据 ------ 描述性统计 ----- 统计推断 data statistical description statistical inference 统计描述:主要是描述样本的特征。 统计推断:参数估计,假设检验。
第一节 变量与数据
一、变量的类型:
1. 连续型变量(计量资料):取值范围为实数轴上的一个连续区间。 如: 身高 体重 脉搏 血细胞计数
计量资料 (measurement data) : 连续型变量的观察值构成的资料。
2. 离散型变量(计数资料)只能在孤立的几个数中取值的变量。如 : 二值变量 (binary variable) (nominal variable)。 如: 性别 --- 男 、女
职业 --- 工 、农 、商 、学 、兵 计数资料 (count data) : 离散型变量的频数资料。
3. 有序变量(等级资料)
如: 疗效 --- 无效 、有效、显效、痊愈 等级资料(ranked data):有序变量的频数资料。
二、数据的结构和特点:
1. 基本观察单位:是按研究需要确定的采集数据的基本单位。观察对象本身可以是一个基本观察单位,也可以同时具有若干个基本观察单位。 2. 记录项目:用于统计分析的记录项目通常由分组因素、反应变量和协变量三部分组成。
表1.1 100名高血压患者治疗后的临床记录
患者编号 1 2 … 100
年龄(岁) 37 45 … 54
性别 男 女 … 女
治疗分组 A药 对照 … B药
收缩压(kPa) 18.67 20.00 … 16.80
舒张压(kPa) 11.47 12.53 … 11.73
心电图 正常 正常 … 正常
疗效判定 显效 有效 … 有效
第二节 频数表与直方图
统计描述包括:图表描述和指标描述。
:形象直观描述。
1. 频数表: 离散型频数表:
表1.2 108名病人中性别频数表
类别 女 男
频数 45 63
频率(%) 41.7 58.3 100.0
累积频数 累积频率(%) 45 108
41.7 100.0
合计 108
表1.3 108名病人中职业频数表
类别 频数 频率(%) 累积频数 累积频率(%) 工 农 商 学 兵 合计
28 23 24 18 15 108
25.9 21.3 22.2 16.7 13.9 100.0
28 51 75 93 108
25.9 47.2 69.4 86.1 100.0
连续型频数表: 制作频数表的一般方法:
例1.3 某地随机抽取正常成年男子120名, 其红细胞计数值(10 /L)如下: 5.12 5.13 4.58 4.31 4.09 4.41 4.33 4.58 4.24 5.45 4.32 4.84
4.91 5.14 5.25 4.89 4.79 4.90 5.09 4.04 5.14 5.46 4.66 4.20 ……
4.70 4.28 4.37 5.33 4.78 4.75 5.39 5.27 4.89 6.18 4.13 5.22
……
4.83 4.11 3.29 4.18 4.13 4.06 3.42 4.68 4.52 5.19 3.70 5.51
……
12
试作该批样本的频数表。 (1) 求极差R: R=6.18-3.29=2.89
(2) 确定组距i: 通常分8-15个组,为方便计,取参考极差的十分之一, 再略加调整。 i= R /10=2.89/10=0.289≈0.30
(3) 列出组段:第一组包括最小值,最后一个组段必须封口,并且包含最大值。
(4) 划记归组获得频数。
2. 直方图: 离散型频数图—直条图
对离散型变量, 可在横轴上等距离标出属性的各个类别或各类别所对应的变量值; 在横轴的相应位置上绘制垂直线段, 其高度反映各类别的频数(图1.1, 图1.2)。
频数
7050403020100
频数
60
30252015105
0 1
x
1
2
3
职业
45
y
性别
图 1.1 108名病人性别频数图 x:性别,0:女,1:男
图 1.2 108名病人职业频数图 y:职业,1:工,2:农,3:商,4:学,5:兵
连续型频数图—直方图
对连续型变量, 可在横轴上等距离标出各组段的起始点, 在各组段上分别绘制长方形, 本例为等组距分组, 长方形高度等于频数, 如图1.3a所示, 即令长方形的高度等于频数。
频数
25
频率密度
20151050
3.20 3.80 4.40 5.00 5.60 6.20
红细胞记数
0.70.60.50.40.30.20.10
3.20 3.80 4.40 5.00 5.60 6.20
红细胞记数
(a)频数直方图 (b)频率密度直方图
12
图1.3 据120名正常成年男子红细胞计数(10/L)的频数表绘制
第三节 样本平均水平的度量
数字描述,对连续型变量我们常着重描述两个特征:平均水平和变异性。根据不同的分布规律可选取不同的指标来描述一组变异值的平均水平。现介绍三种常用的指标。 1. 算术均数(arithmetic mean)
适用情形:当样本值的频数直方图接近对称时, 能较好地代表其平均水平的指标是算术均数,简称均数 (mean, average),它是样本观察值的总和除以个体值数目。
(1)直接法:记各个体的观察值为x1,x2,?,xn,算术均数为 , 则
xix1?x2?...?xn
??
nn
n
?i?1
(2)频数表法:当不掌握原始数据而只有频数表时, 可利用频数表来近似计算算术均数,称为频数表法。
通常取各组段的组中值作为该段的代表值。 用数学公式可表示为: ?
n?i?1
fixin
?
n?i?1
?fi?
??xi ?n?
利用频数表计算的样本均数等于组中值的加权平均,权重系数为频数。
2. 几何均数(geometric mean):是将n个观察值X的乘积再开n次方所得的根。若对各观察值X取对数,对数值均值的反对数即为G。
适用情形:如果原始变量经对数转换后近似对称分布,适用几何均数。常用于微生物学和免疫学指标。
一般地, 设样本中几个个体值均大于零, 记为x1,x2,?,xn, 几何均数?logx1?logx2?...?logxn?
记为g, 则:g?log? ?
n??
?1
或
xx?x? g12n
几何均数的计算可参考算术均数的计算,唯一不同的是需要在计算前将变量取对数,最后将结果转换回其真值。
3. 中位数 (median):已知原始数据 ,由小到大排序,x1,x2,?,xn,设某观察值,有50%的观察值小于它,有50%的观察值大于它,称该观察值为中位数。
适用情形:数据分布非对称的情形,开口资料。
例:1,1,2,2,3,4,6,9,10 ( n = 9, 为奇数) Md = 第5位 = 3
一般, Md = 第 [ n(50%)?05
. ]位 例: 1 , 1 , 2 , 2 , 3 , 4 , 6 , 9 , 10 , 13( n=10, Md = 第5位和第6位的平均 = (3+4)/2 一般, Md =第 n(50%) 位和其后一位的平均
第四节 样本变异性的度量
例:三组同年龄﹑同性别儿童体重(kg)数据如下: 甲组 26 28 30 32 34 乙组 24 27 30 33 36 丙组 26 29 30 31 34
为偶数)
平均数仅描述了一组数据的集中趋势,由于变异的客观存在,需要一类指标描述资料的离散趋势。两者结合使用才能对数据进行全面的统计学描述。
常用的指标:极差或全距,四分位数间距,方差与标准差,变异系数 1. 极差或全距R:
最大值 - 最小值 2. 四分位数间距Q:
Q = 75% 分位数 - 25% 分位数
3. 方差与标准差: 充分利用全部个体的信息。 离均差 = 个体值 - 总体均数 = xi?? 离均差之和=0
?
( 离均差 )2
总体方差?2
=? ( 离均差 )2
的平均
总体标准差?
总体均数常不知道,用样本均数 代替 ? 离均差 = 个体值 -样本均数 = xi?
2222 ( 离均差 ) = (x1?)?(x2?)???(xn?) (变小了!)
样本方差:
222
(x?)?(x?)???(x?)212n
s?
n?1
n?i?1
?
(xi?)n?1
2
?
?i
(xi?)n?1
2
(x?)?
n?1
?
2
(让分母也变小)
其中,n-1 称为自由度。
样本标准差s: s?
?
(x?)
n?1
2
2
2
? s?i
xi?(?计算公式 : i
xi)/n
n?1
4. 变异系数 (coefficient of variation , CV )
CV ?s
例 : 均数 标准差 青年男子身高 170 cm 6 cm 体重 60 kg 7 kg 0.035 0.117
变异系数
第五节 相对数与率的标准化
一、比、频率和强度:
1. 比 (ratio) :任两个量之比值。
例: 新生儿性别比 = 男性新生儿数 / 女性新生儿数 体块指数 = 体重 / ( 身高 )
2. 频率 (frquency) :是一种特定形式的比, 分子和分母都是计数值, 而分子又是分母的一部份。
对于一份随机样本,当分母适当大时, 频率近似地描述某事件在总体中发生的机会。例如, 医治100例病人, 90例痊愈, 则
治愈人数90
治愈率???90%
治疗人数100
2
频率没有量纲, 可表示为[0,1]区间上的百分比或小数。
3. 强度(intensity):是另一种特殊类型的比,分母是一定时期内总的观察人-年,分子是该时期内某事件的发生数。 例如, 某年死亡率 (mortality rate)的定义为:
该年内死亡人数
某年死亡率?
该年内暴露于死亡危险的人年数
分子的量纲为“人”, 分母的量纲为“人?年”, 死亡率的量纲为“人/(人?年)”或“1/年”。
如果分子看作是“校正的总人数?1年”,则死亡率可以看作是一年内校正的死亡频率。
一般来说,强度可以理解为“单位时间内的频率”,它反映单位时间内某事件发生的机会。
因为不同性质的相对数所适用的统计方法有所不同,如欲就某个相对数通过样本推断总体, 则需认清该相对数究竟属于哪一种类型:只是一个简单的比,还是反映机会大小的频率, 还是既反映机会又有时间量纲的强度。
二、标准化方法: 病
情 病人数 轻 40 重 60 合计 100
某病两种疗法治愈率的比较 甲疗法 0.40 0.60 1.00
36 42 78
90.0 70.0 78.0
乙疗法
54 28 82
90.0 70.0 82.0
构成比 治愈数 治愈率(%) 病人数 构成比 治愈数 治愈率(%)
60 0.60 40 0.40 100 1.00
上表甲乙疗效比较,何者治愈率高? 病
甲疗法
乙疗法
情 病人数 治愈率 轻 重 合计
50 50 100
90.0 70.0
预期治愈数 病人数 治愈率 预期治愈数
45 35 80
50 50
90.0 70.0
45 35 80
100
假设甲乙病情相同,病情构成相同时,合计治愈率相同
为了得出相互对比的正确结论,一是病情轻重之间相互比较,二是对两疗法病情轻重人数构成进行标准化处理。
(一)标准化法的意义和思想:
1.标准化法的意义:对合计率进行比较时,内部构成不同(如人口构成不同)会影响合计率,率的标准化法能消除这种影响,使得标准化后的合计率具有可比性。
2.标化率的基本思想:采用统一的标准人口构成来调整合计率。 3.标准化率:采用统一的标准调整后的合计率,称为标准化率,简称为标化率(standardized rate)。
4.标准化法:采用统一的标准对内部构成不同的各组比率进行调整和对比的方法。
(二)标准化方法:
1. 直接法标准化(direct standardized mortality rate):先定一个“标准人口”; 将一整套年龄别死亡率应用于这个“标准人口”, 计算该“标准人口”各年龄组的“期望死亡人数”以及粗死亡率; 得到该套年龄别死亡率的综合结果, 称为直接法标准化死亡率。
“ 标准人口”: 全国 或 全省 或 两地之和。
例1.5 用两地人口之和为标准人口,对表1.9的资料按直接法标准化后考察两地的死亡威胁何者较大。
表1.9 两个地区的年龄别死亡率资料
A 地 区 B 地 区 年龄组 年中人口数 死亡数 死亡率 年中人口数 死亡数 死亡率 (岁) (千人) (千人) (‰) (千人) (千人) (‰) (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) 0~ 400 2 5.0 288 1 3.5 15~ 2000 10 5.0 238 1 4.2 30~ 2000 15 7.5 794 5 6.3 45~ 800 8 10.0 2000 18 9.0 60~ 400 16 40.0 2000 70 35.0 75+ 80 12 150.0 300 36 120.0 合计 5680 63 11.1 5618 131 23.3
表1.10 两个地区的直接法标准化死亡率
年龄组 标准人口数 (岁)
(千人)
A 地 区
B 地 区
死亡率(‰) 期望死亡数(千人) 死亡率(‰) 期望死亡数(千人)
(1) 0~ 15~ 30~ 45~ 60~ 75+ 合计
(2) 688 2238 2794 2800 2400 380 11298
(3) 5.0 5.0 7.5 10.0 40.0 150.0 19.2
(4)=(2)×(3) 3.43 11.19 20.96 28.00 96.00 57.00 216.58
(5) (6)=(2)×(5) 2.40 9.40 17.60 25.20 84.00 45.00 184.20
3.5 4.2 6.3 9.0 35.0 120.0 16.3
2. 间接法标准化:
(三)粗死亡率和标准化死亡率的实质
1. 粗死亡率 = 年龄别死亡率的加权平均,权重为人口构成
2. 直接法标准化死亡率 = 年龄别死亡率的加权平均,权重为 标准人口的构成。
3. 宜选取多种“ 标准人口”和“ 标准年龄别死亡率”。结果具一致性时方可下结论。
范文三:样本描述性统计
2.样本描述性统计
表3是对研究样本的描述性统计,从表中可以看出经过询价后的股票价格相对下限P平均高出46?28%,最大值为148?9%,首日平均抑价水平UP为148?65%。从审计师选择看,“四大”与“十大”所占比例6?01%和23?61%,整体看所占市场份额偏低。从平均市盈率PE来看,前一个月平均市盈率最大值为29?98,最小值为14?8,说明在逐步市场化机制下,PE的值将根据公司实际情况确定,区间进一步扩大。
(二)实证结果
1.审计师声誉与机构投资者报价
表4是审计师声誉对机构投资者报价的检验结果,在以“四大”作为因变量的OLS回归中,我们发现审计师声誉与机构投资者报价水平正相关,系数为0?072,但统计上不显著;在以“十大”作为因变量的检验中,我们得到了相似的结论,表明审计师声誉没有对投资者报价水平产生显著的影响。在控制变量检验中,我们发现前一期的市盈率水平PE对询价对象的报价水平产生显著影响,前期市盈率水平越高,询价对象报价越高。市场指数Index与报价负相关,其可能解释是询价对象在前期指数上涨情况下,更可能看空后市,压低报价。对承销商声誉和公司成立时间的检验中,我们发现他们对询价对象报价没有显著影响。
考虑到审计师变量的自选择问题,我们首先对审计师选择进行检验。结果表明招股说明书上的风险越多、公司资产负债率低的公司更易选择“四大”或“十大”,同时公司资产规模越大,发行筹集资金越多的公司也会选择“四大”或“十大”。
为了解决审计师自选择问题,我们采用Heckman两阶段回归对审计师声誉与询价对象报价关系进行了检验,结果发现自选择系数λ为负并且不显著,说明模型不存在严重的自选择问题。从结论来看,自变量与控制变量的结果与OLS检验的结论没有显著差别。
2.审计师声誉与首日抑价水平
表5是审计师声誉与抑价率的检验结果,我们分别采取OLS和2SLS进行回归。在“四大”作为衡量审计师声誉的OLS回归检验中,Auditor系数为-0?597 (t=-4?58),结论在1%水平下显著负相关,说明“四大”审计的公司,其抑价率较低,证实了“四大”审计的公司更能反映企业价值,减少首日价格波动。进一步地,在2SLS的回归中,自选择系数λ(0?176)检验不显著,说明不存在自选择问题。为了验证结论的稳健性,我们采用“十大”作为衡量审计师声誉的指标,在控制自选择(λ系数在5%水平下显著)的问题后,Auditor变量系数为-1?294,结论在10%水平下显著负相关。因此总体上表明审计师声誉越高,首日折价率越低。
下面是赠送的团队管理名言学习,
不需要的朋友可以编辑删除!!!谢谢!!!
1、沟通是管理的浓缩。
2、管理被人们称之为是一门综合艺术--“综合”是因为管理涉及基本原理、自我认知、智慧和领导力;“艺术”是因为管理是实践和应用。
3、管理得好的工厂,总是单调乏味,没有仸何激劢人心的事件发生。
4、管理工作中最重要的是:人正确的事,而不是正确的做事。
5、管理就是沟通、沟通再沟通。
6、管理就是界定企业的使命,并激励和组织人力资源去实现这个使命。界定使命是企业家的仸务,而激励不组织人力资源是领导力的范畴,二者的结合就是管理。7、管理是一种实践,其本质不在于“知”而在于“行”;其验证不在于逻辑,而在于成果;其唯一权威就是成就。
8、管理者的最基本能力:有效沟通。
9、合作是一切团队繁荣的根本。
10、将合适的人请上车,不合适的人请下车。
11、领导不是某个人坐在马上指挥他的部队,而是通过别人的成功来获得自己的成功。
12、企业的成功靠团队,而不是靠个人。
13、企业管理过去是沟通,现在是沟通,未来还是沟通。
14、赏善而不罚恶,则乱。罚恶而不赏善,亦乱。
15、赏识导致成功,抱怨导致失败。16、世界上没有两个人是完全相同的,但是我们期待每个人工作时,都拥有许多相同的特质。 17、首先是管好自己,对自
己言行的管理,对自己形象的管理,然后再去影响别人,用言行带劢别人。18、首先要说的是,CEO要承担责仸,而不是“权力”。你不能用工作所具有的权力来界定工作,而只能用你对这项工作所产生的结果来界定。CEO要对组织的使命和行劢以及价值观和结果负责。
19、团队精神是从生活和教育中不断地培养规范出来的。研究发现,从小没有培养好团队精神,长大以后即使天天培训,效果并不是很理想。因为人的思想是从小造就的,小时候如果没有注意到,长大以后再重新培养团队精神其实是很困难的。
20、团队精神要从经理人自身做起,经理人更要带头遵守企业规定,让技术及素质较高的指导较差的,以团队的荣誉就是个人的骄傲启能启智,互利共生,互惠成长,不断地逐渐培养员工的团队意识和集体观念。
21、一家企业如果真的像一个团队,从领导开始就要严格地遵守这家企业的规章。整家企业如果是个团队,整个国家如果是个团队,那么自己的领导要身先士卒带头做好,自己先树立起这种规章的威严,再要求下面的人去遵守这种规章,这个才叫做团队。
22、已所不欲,勿斲于人。
23、卓有成效的管理者善于用人之长。
24、做企业没有奇迹而言的,凡是创造奇迹的,一定会被超过。企业不能跳跃,就一定是,循着,一个规律,一步一个脚印地走。
25、大成功靠团队,小成功靠个人。
26、不善于倾听不同的声音,是管理者最大的疏忽。
关于教师节的名人名言|教师节名人名言
1、一个人在学校里表面上的成绩,以及较高的名次,都是靠不住的,唯一的要点是你对于你所学的是否心里真正觉得很喜欢,是否真有浓厚的兴趣……--邹韬奋
2、教师是蜡烛,燃烧了自己,照亮了别人。--佚名
3、使学生对教师尊敬的惟一源泉在于教师的德和才。--爱因斯坦
4、三人行必有我师焉;择其善者而从之,其不善者而改之。--孔子
5、在我们的教育中,往往只是为着实用和实际的目的,过分强调单纯智育的态度,已经直接导致对伦理教育的损害。--爱因斯坦
6、举世不师,故道益离。--柳宗元
7、古之学者必严其师,师严然后道尊。--欧阳修
8、教师要以父母般的感情对待学生。--昆体良
9、机会对于不能利用它的人又有什么用呢?正如风只对于能利用它的人才是劢力。--西蒙
10、一日为师,终身为父。--关汉卿
11、要尊重儿童,不要急于对他作出戒好戒坏的评判。--卢梭
12、捧着一颗心来,不带半根草去。--陶行知
13、君子藏器于身,待时而劢。--佚名
14、教师不仅是知识的传播者,而且是模范。--布鲁纳
15、教师是人类灵魂的工程师。--斯大林
16、学者必求师,从师不可不谨也。--程颐
17、假定美德既知识,那么无可怀疑美德是由教育而来的。--苏格拉底
18、好花盛开,就该尽先摘,慎莫待美景难再,否则一瞬间,它就要凋零萎谢,落在尘埃。--莎士比亚
19、养体开智以外,又以德育为重。--康有为
20、无贵无贱,无长无少,道之所存,师之所存也。--韩愈
21、谁若是有一刹那的胆怯,也许就放走了并运在这一刹那间对他伸出来的香饵。--大仲马
22、学贵得师,亦贵得友。--唐甄
23、故欲改革国家,必先改革个人;如何改革个人?唯一斱法,厥为教育。--张伯苓
24、为学莫重于尊师。--谭嗣同
25、愚蠢的行劢,能使人陷于贫困;投合时机的行劢,却能令人致富。--克拉克
26、凡是教师缺乏爱的地斱,无论品格还是智慧都不能充分地戒自由地发展。--罗素
27、不愿向小孩学习的人,不配做小孩的先生。--陶行知
28、少年进步则国进步。--梁启超
29、弱者坐失良机,强者制造时机,没有时机,这是弱者最好的供词。--佚名 有关刻苦学习的格言
1、讷讷寡言者未必愚,喋喋利口者未必智。
2、勤奋不是嘴上说说而已,而是要实际行劢。
3、灵感不过是“顽强的劳劢而获得的奖赏”。
4、天才就是百分之九十九的汗水加百分之一的灵感。
5、勤奋和智慧是双胞胎,懒惰和愚蠢是亲兄弟。
6、学问渊博的人,懂了还要问;学问浅薄的人,不懂也不问。
7、人生在勤,不索何获。
8、学问勤中得。学然后知不足。
9、勤奋者废寝忘食,懒惰人总没有时间。
10、勤奋的人是时间的主人,懒惰的人是时间的奴隶。
11、山不厌高,水不厌深。骄傲是跌跤的前奏。
12、艺术的大道上荆棘丛生,这也是好事,常人望而却步,只有意志坚强的人例外。
13、成功,艰苦劳劢,正确斱法,少说空话。
14、骄傲来自浅薄,狂妄出于无知。骄傲是失败的开头,自满是智慧的尽头。
15、不听指点,多绕弯弯。不懂装懂,永世饭桶。
16、言过其实,终无大用。知识愈浅,自信愈深。
17、智慧源于勤奋,伟大出自平凡。
18、你想成为并福的人吗?但愿你首先学会吃得起苦。
19、自古以来学有建树的人,都离不开一个“苦”字。
20、天才绝不应鄙视勤奋。
21、试试并非受罪,问问并不吃亏。善于发问的人,知识丰富。
22、智者千虑,必有一失;愚者千虑,必有一得。
23、不要心平气和,不要容你自己昏睡!趁你还年轻,强壮、灵活,要永不疲倦地做好事。
24、说大话的人像爆竹,响一声就完了。鉴难明,始能照物;衡唯平,始能权物。
25、贵有恒何必三更眠五更起,最无益只怕一日曝十日寒。
26、刀钝石上磨,人笨人前学。以人为师能进步。
27、宽阔的河平静,博学的人谦虚。秀才不怕衣衫破,就怕肚子没有货。
范文四:描述性统计
数据处理之前的居民满意度调查情况
由于满意度为较差和很差的样本量较少, 我们对 这两个样本采取 bootstrap 重抽样,处理之后的 居民满意度为
变量描述性统计:
居住满意度分析
1% 4%较好
居住满意度分析
17%
较差 22%
性 别
岁以下
39%
30-39岁 20%
岁以上 年 龄 婚 姻
状 况
6%本科 16%
3%
学
历 万元以下 8-15万 21%
万以上 1收 入
家庭特征:
住房条件:
房屋情况与满意度:
1
23
房屋拥有情况
ownership
F r e q u e n c
y
100200300400
50
1
朝向
ownership
F r e q u e n c
y
0100200300400500
price Distribution by ES
price
D e n s i t y
0.00
0.02
0.04
0.06
0.08
10
20
30
40
满意度
1
2
3
4
5
hage Distribution by ES
hage
D e n s i t y
0.00
0.050.10
20
40
60
满意度
1
2
3
4
5
tsub
D e n s i t y
0.00
0.02
0.04
0.06
0.08
0.10
50
100
150
满意度
1
2
3
4
5
area
D e n s i t y
0.000
0.005
0.010
0.015
0.020
0.025
0.030
100
200
300
400
500
满意度
1
2345
price
10
2030
40
area
0100200
300
400
500
0.
Histogram of room
room
D e n s i t y
024
6
8
10
0. 0
0. 1
0. 2
0. 30. 40.
5
floor
10
2030
40
hage
010203040
50
60
tsub
050
100
150
1
2
3
4
5
1
2
3
4
5
ES
m a n a g e
manage-ES
1
1224354758708192104115127138150
161173184Counts
1
2
3
4
5
1
2
3
4
5
ES
f a c i l i t y
facility-ES
1
173349648096112128144160176192207
223239255Counts
1
2
3
4
5
1
2
3
4
5
ES
n e i g h b o r
neighbor-ES
1
8152228354249566370778490
97104111Counts
1
government
F r e q u e n c
y
0200400600
1
friend
F r e q u e n c
y
0100200300400500600
1
Internet
F r e q u e n c
y
0100200300400500
1
firstbuy
F r e q u e n c
y
0100200300400500
01
implive
F r e q u e n c
y 0
1
2
3
4
5
01invest
F r e q u e n c
y
1
2
3
4
5
6
7
范文五:描述性统计量
描述性统计量
均值 标准差 N
总分 1.1262 .88544 301 总分技 208.4452 26.14653 301
相关性
总分 总分技 总分 Pearson 相关性 1 -.035
显著性:双侧: .547
N 301 301 总分技 Pearson 相关性 -.035 1
显著性:双侧: .547
N 301 301
描述性统计量
均值 标准差 N 技能总分 1.1262 .88544 301 倾向总分 208.4452 26.14653 301
相关性
技能总分 倾向总分 技能总分 Pearson 相关性 1 -.035
显著性:双侧: .547
N 301 301 倾向总分 Pearson 相关性 -.035 1
显著性:双侧: .547
N 301 301
成对样本统计量
均值 N 标准差 均值的标准误
对 1 倾向总分 208.4452 301 26.14653 1.50706
技能总分 1.1262 301 .88544 .05104
成对样本相关系数
N 相关系数 Sig.
对 1 倾向总分 & 技能总分 301 -.035 .547
成对样本检验
成对差分
差分的 95% 置信区间
均值 标准差 均值的标准误 下限 上限 t df Sig.(双侧) 对 1 倾向总分 - 技能总分 207.31894 26.19233 1.50970 204.34799 210.28988 137.325 300 .000
转载请注明出处范文大全网 » 【原创汇总】stata中描述