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Willkommen im Institut für Digitale Forschung und Bildung Stata Lernmodul Einführung in Graphen in Stata Dieses Modul stellt einige grundlegende Graphen in Stata 12 vor, darunter Histogramme, Boxplots, Scatterplots und Scatterplot-Matrizen. Mithilfe der Auto-Datendatei können Sie einige Grafiken erstellen. Der Histogramm-Befehl kann verwendet werden, um ein einfaches Histogramm von mpg zu erstellen. Wenn Sie ein Histogramm für eine kategorische Variable wie rep78 erstellen. Können Sie die Option diskret hinzufügen. Wie Sie unten sehen können, wenn Sie diese Option angeben, markiert der Mittelpunkt jedes Fachs die entsprechende Leiste. Mit dem Befehl graph box können Sie ein Boxplot erstellen, mit dem Sie die Verteilung von mpg überprüfen können. Wenn mpg normal verteilt wäre, wäre die Linie (der Median) in der Mitte der Box (der 25. und 75. Perzentile, Q1 und Q3) und die Enden der Whisker (die oberen und unteren benachbarten Werte, die am extremsten sind Werte von Q31.5 (Q3-Q1) bzw. Q1-1.5 (Q3-Q1)) äquidistant von der Box. Die Boxplot für mpg zeigt positive Schräge. Der Median wird auf das untere Ende der Box gezogen. Die Boxplot kann separat für ausländische und inländische Autos mit der Option () oder über () durchgeführt werden. Wie Sie in der Grafik oben sehen können, gibt es ein Paar Ausreißer in den Box-Plots produziert. Diese können aus dem Box-Plot mit dem Befehl noout in Stata entfernt werden. Das Diagramm enthält nicht mehr die äußeren Werte. Stata enthält auch eine Meldung am unteren Rand des Graphen, dass externe Werte ausgeschlossen wurden. Stata kann auch Kreisdiagramme erzeugen. Der Graph Pie-Befehl mit der Option over erzeugt ein Kreisdiagramm, das die Häufigkeit jeder Gruppe oder jedes Werts von rep78 darstellt. Die Option plabel platziert die Wertebeschriftungen für rep78 in jeder Scheibe des Kreisdiagramms. Ein Zwei-Wege-Streudiagramm kann verwendet werden, um die Beziehung zwischen mpg und Gewicht zu zeigen. Wie wir erwarten würden, gibt es eine negative Beziehung zwischen mpg und Gewicht. Beachten Sie, dass Sie die Eingabe so speichern können Wir können die Regressionsgerade vorhersagen mpg aus Gewicht wie diese. Wir können diese Graphen wie unten gezeigt kombinieren. Wir können Etiketten zu den Beschriftungspunkten hinzufügen, indem Sie wie unten gezeigt machen. Beachten Sie, dass mlabel eine Option für den Befehl scatter ist. Die Marker-Position kann mit der Option mlabangle () geändert werden. Wir können getrennte Graphen für ausländische und inländische Autos kombinieren, wie unten gezeigt, und wir haben Vertrauensbänder um die vorhergesagten Werte angefordert, indem wir lfitci anstelle von lfit verwenden. Beachten Sie, dass die Option by am Ende des Befehls steht. Sie können eine Streudiagrammmatrix mit dem Graphmatrixbefehl anfordern. Hier untersuchen wir die Beziehungen zwischen mpg. Gewicht und Preis. Der Inhalt dieser Website sollte nicht als eine Bestätigung für eine bestimmte Website, ein Buch oder ein Softwareprodukt von der Universität von Kalifornien ausgelegt werden. Willkommen für das Institut für digitale Forschung und Bildung Stata FAQ ATS Stata Plots Diese Seite stellt Beispiele für Grafiken Programme von ATS stat Berater. Sie können diese Programme erhalten, indem Sie eingeben, findit commandname. In die Befehlszeile von Stata und folgen Sie den Anweisungen (siehe Wie kann ich den Befehl findit verwenden, um nach Programmen zu suchen und zusätzliche Hilfe für weitere Informationen über die Verwendung von findit zu erhalten). Diese Seite enthält nur die Befehle und die Plots selbst, es gibt keine weitere Erklärung. Wir stellen uns vor, dass Benutzer durch die Plots schauen und wenn sie eine finden, die zu tun scheint, was sie wollen, werden sie das Programm herunterladen und lesen Sie sorgfältig die Hilfedateien. Die meisten dieser Beispiele verwenden den hsb2-Dataset, der von Stata mit folgendem Befehl heruntergeladen werden kann: Hinweis: Die meisten Graphen wurden mit dem Schema lean1 erzeugt. Immer wenn ein anderes Schema verwendet wird, wird es im Befehl angegeben. Chidemo - chi-quadratische Verteilung mit kritischem Wert fdemo - F-Verteilung mit kritischem Wert histbox - histgram und boxplot meansdplot - Plotmittel und Standardabweichungen für Gruppen nbvargr - beobachtete Variable, poisson negative Binomialwahrscheinlichkeiten postgr3 - postschätzung Graphen und vorhergesagten Werten profilplot - Profilplots tdemo - t - Verteilung mit kritischem Wert zdemo - Normalverteilung mit benutzerdefinierten z - Scores zdemo2 - 2 Normalverteilungen mit Mittelwert und sd ztail - Normalverteilung Demonstration Der Inhalt dieses Web Website sollte nicht als eine Bestätigung für eine bestimmte Website, Buch oder Software-Produkt von der Universität von Kalifornien ausgelegt werden.