Stata怎样进行简单统计量的计算？如何使用stata进行简单的统计量计算呢?艾思云课堂小编在本期给大家分享了在stata中进行简单统计量计算的命令语句，希望大家都能够学会。

　　简单统计量的计算：

　　ameans x

　　(计算变量x的算术平均值、几何平均值和简单调和平均值，均显示样本量和置信区间)

　　mean var1 [pweight = var2]

　　(求取分组数据的平均值和标准误，var1为各组的赋值，var2为每组的频数)

　　summarize y x1 x2,detail

　　(可以获得各个变量的百分比数、最大最小值、样本量、平均数、标准差、方差、峰度、偏度)

　　***注意***

　　stata中summarize所计算出来的峰度skewness和偏度kurtosis有问题，与ECELL和SPSS有较大差异，建议不采用stata的结果。

　　summarize var1 [aweight = var2], detail

　　(求取分组数据的统计量，var1为各组的赋值，var2为每组的频数)

　　tabstat X1,stats(mean n q max min sd var cv)

　　(计算变量X1的算术平均值、样本量、四分位线、最大最小值、标准差、方差和变异系数)

　　概率分布的计算：

　　(1)贝努利概率分布测试：

　　webuse quick

　　bitest quick==0.3,detail

　　(假设每次得到成功案例‘1’的概率等于0.3，计算在变量quick所显示的二项分布情况下，各种累计概率和单个概率是多少)

　　bitesti 10,3,0.5,detail

　　(计算当每次成功的概率为0.5时，十次抽样中抽到三次成功案例的概率：低于或高于三次成功的累计概率和恰好三次成功概率)

　　(2)泊松分布概率：

　　display poisson(7,6)

　　.44971106

　　(计算均值为7，成功案例小于等于6个的泊松概率)

　　display poissonp(7,6)

　　.14900278

　　(计算均值为7，成功案例恰好等于6个的泊松概率)

　　display poissontail(7,6)

　　.69929172

　　(计算均值为7，成功案例大于等于6个的泊松概率)

　　(3)超几何分布概率：

　　display hypergeometricp(10,3,4,2)

　　.3

　　(计算在样本总量为10，成功案例为3的样本总体中，不重置地抽取4个样本，其中恰好有2个为成功案例的概率)

　　display hypergeometric(10,3,4,2)

　　.96666667

　　(计算在样本总量为10，成功案例为3的样本总体中，不重置地抽取4个样本，其中有小于或等于2个为成功案例的概率)

　　以上就是本期艾思科蓝小编分享的关于“stata命令”的所有内容啦，如需了解更多相关信息，请点击艾思科蓝关注我们，期待我们的再会。