关于r(N)

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<p>下面是个program，只需注意加粗部分</p><p>program define skewt, rclass<br/>version 10.1<br/>syntax varlist (numeric)[if] [in], [bs saving(string) size(integer 4) reps(integer 1000) replace *]<br/>marksample touse <br/>foreach var of varlist `varlist' { <br/>capture confirm numeric variable `var'<br/> if _rc==0 {<br/>  qui sum `var' if `touse', detail<br/>  di ""<br/>  di in gr _col(5)  "`var'- stats from the sample"<br/>  di ""<br/>  di in gr _col(5) <strong>"N coefficient  = `=sqrt(r(N))'"</strong><br/>  di in gr _col(5) "S-coefficient  = `=r(mean)/r(sd)'"<br/>  di in gr _col(5) "G-coefficient  = `r(skewness)'"<br/>  di in gr _col(5) "Sample mean    = `r(mean)'"<br/>  di ""<br/>  local ratio = (`=sqrt(r(N))')*((`=r(mean)/r(sd)') + ((1/3) * (`r(skewness)') * ((`=r(mean)/r(sd)')^2)) + ((1/(6*((`=sqrt(r(N))')^2)))* (`r(skewness)')))<br/>  return scalar ratio_`var'=`ratio'<br/> }<br/> else {<br/>  di as input "`var'" as text " is not a numeric variable skewness adjusted t-statistic cannot be calculated."<br/> }</p><p>if "`bs'" == "bs" {<br/> if "`saving'" != "" {<br/>  local saving `saving'_`var'<br/> }<br/> bootstrap r(ratio_`var'), saving("`saving'", `replace') reps(`reps') size(`=int(_N/`size')') `options': skewt `var'<br/> }<br/>}<br/>end<br/></p><p>在上述命令中，加粗的部分不理想，因为只能返回no of observation，不管missing还是nonmissing，我想返回no of nonmissing observation，怎么达到，谢谢</p>

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关键词：coefficient observation nonmissing marksample EFFICIENT detail

sum x if x<.

你的意思是改成 qui sum `var' if `touse'&nonmissing, detail？

结果是出现错误r（111）nonmissing not found

我又试了qui sum `var' if `touse'&`var'!=., detail

结果是和没加那个条件一样，返回的还是包括了missing值的数量

sum x等价于sum x if x<.

sum x本来就不会考虑missing吧？

对，sum不考虑missing，谢谢，

我做出来的结果，对每个variable，N coefficient都一样，我怀疑一直用的第一个variable的r（N），可就是查不出程序哪里有问题

对了，这个是用来求Bootstrapped Skeweness adjusted t数值的

以下是引用vincent829在2009-3-2 20:51:00的发言：

下面是个program，只需注意加粗部分

program define skewt, rclass
version 10.1
syntax varlist (numeric)[if] [in], [bs saving(string) size(integer 4) reps(integer 1000) replace *]
marksample touse   /*这个处理会促使每个变量中的观察值相同*/
foreach var of varlist `varlist' {
capture confirm numeric variable `var'
 if _rc==0 {
  qui sum `var' , detail  /*去掉 if `touse'*/
  di ""
  di in gr _col(5) "N coefficient  = `=sqrt(r(N))'"

  qui sum `var' if `touse', detail  

  di in gr _col(5)  "`var'- stats from the sample"
  di ""
  di in gr _col(5) "S-coefficient  = `=r(mean)/r(sd)'"
  di in gr _col(5) "G-coefficient  = `r(skewness)'"
  di in gr _col(5) "Sample mean    = `r(mean)'"
  di ""
  local ratio = (`=sqrt(r(N))')*((`=r(mean)/r(sd)') + ((1/3) * (`r(skewness)') * ((`=r(mean)/r(sd)')^2)) + ((1/(6*((`=sqrt(r(N))')^2)))* (`r(skewness)')))
  return scalar ratio_`var'=`ratio'
 }
 else {
  di as input "`var'" as text " is not a numeric variable skewness adjusted t-statistic cannot be calculated."
 }

if "`bs'" == "bs" {
 if "`saving'" != "" {
  local saving `saving'_`var'
 }
 bootstrap r(ratio_`var'), saving("`saving'", `replace') reps(`reps') size(`=int(_N/`size')') `options': skewt `var'
 }
}
end

在上述命令中，加粗的部分不理想，因为只能返回no of observation，不管missing还是nonmissing，我想返回no of nonmissing observation，怎么达到，谢谢

我想上面的修改应该符合你的要求了。

[em05]

[此贴子已经被作者于2009-3-3 8:38:38编辑过]

谢谢版主，

marksample touse是跟在syntax，返回0/1. qui sum `var' if `touse', detail  其实也就是qui sum `var' if 0(or 1), detail,为什么要放在那里，没看懂，请指教

我后来想了个办法，用foreach var in varlist `varlist' {

skewt `varlist'

}虽然笨了点，呵呵

还有一个相关的问题，这个自编的命令当中没有关于权重的选项，附这个命令的syntax， skewt varlist [if] [in] , [bs seed(#) reps(#) size(#) nowarn nohead saving (bs) replace]
如果求的是普通算术平均没有问题，但如果是针对权重平均求bootstrapped skewenss-adjusted t，怎么办呢？

以下是引用vincent829在2009-3-4 6:38:00的发言：

谢谢版主，

marksample touse是跟在syntax，返回0/1. qui sum `var' if `touse', detail  其实也就是qui sum `var' if 0(or 1), detail,为什么要放在那里，没看懂，请指教

A: marksample touse 的作用在于设定一个0/1变量`touse'，syntax中用到的样本对应于`touse'的观察值为1，否则为零。简言之，用于标记后续分析中真正用到的样本。

你可以试一下我修改后的程序是否可以达到你的目的。

我后来想了个办法，用foreach var in varlist `varlist' {

skewt `varlist'

}虽然笨了点，呵呵

还有一个相关的问题，这个自编的命令当中没有关于权重的选项，附这个命令的syntax， skewt varlist [if] [in] , [bs seed(#) reps(#) size(#) nowarn nohead saving (bs) replace]
如果求的是普通算术平均没有问题，但如果是针对权重平均求bootstrapped skewenss-adjusted t，怎么办呢？