相关性分析是用缩尾前的数据还是缩尾后的数据stata数据分析。
在规定条件下，传感器校准曲线与拟合直线间的最大偏差（ΔYmax）与满量程输出（Y）的百分比，称为线性度（线性度又称为“非线性误差”），该值越小，表明线性特性越好。表示为公式如下：
δ=ΔYmax/Y*100%?
±1%表示最大偏差ΔYmax为满量程输出Y的±1%
拓展：其他相关精度误差定义如下：
绝对误差：实测值与理想值之差；
2.相对误差：被测点的绝对误差与被测点的理想值之比；
3.引用误差：被测点的绝对误差与基准值（量程）之比；
4.基本误差：在标准条件下，基准值（量程）范围内的引用误差；
5.线性误差：实测曲线与理想直线之间的偏差；
6.精度：由传感器的基本误差极限和影响量（如温度变化、溼度变化、电源波动、频率改变等）引起的改变量极限确定。
7.线性范围：传感器在线性工作时的可测量范围。
怎么在stata中将数据缩尾10%处理？最好写出程序代码，O(∩_∩)O谢谢！winsorvar1,gen(var11)p(.05)
先安装这个命令后可以直接用
所有连续变量进行1%缩尾处理是什么意思？stata数据分析。
在规定条件下，传感器校准曲线与拟合直线间的最大偏差（ΔYmax）与满量程输出（Y）的百分比，称为线性度（线性度又称为“非线性误差”），该值越小，表明线性特性越好。表示为公式如下：
δ=ΔYmax/Y*100%?
±1%表示最大偏差ΔYmax为满量程输出Y的±1%
拓展：其他相关精度误差定义如下：
鸡.绝对误差：实测值与理想值之差；
2.相对误差：被测点的绝对误差与被测点的理想值之比；
3.引用误差：被测点的绝对误差与基准值（量程）之比；
4.基本误差：在标准条件下，基准值（量程）范围内的引用误差；
5.线性误差：实测曲线与理想直线之间的偏差；
6.精度：由传感器的基本误差极限和影响量（如温度变化、溼度变化、电源波动、频率改变等）引起的改变量极限确定。
7.线性范围：传感器在线性工作时的可测量范围。
stata中的数据缩尾调整怎么弄？具体的程序是什么？helpwinsor
如何用SAS对数据进行winsorize缩尾处理比如对变量size在1%的水平下进行winsorize处理，并生成新变量size_w，命令为winsorsize,gen(size_w)p(0.01)，像这些比较基础的问题一把都可以直接搜到答案的
已经进行了缩尾处理的数据中还会有离群值吗stata数据分析。在规定条件下，传感器校准曲线与拟合直线间的最大偏差（ΔYmax）与满量程输出（Y）的百分比，称为线性度（线性度又称为“非线性误差”），该值越小，表明线性特性越好。表示为公式如下：δ=ΔYmax/Y*100%?±1%表示最大偏差ΔYmax为
怎样用STATA对数据进行Winsorize比如对变量size在1%的水平下进行winsorize处理，并生成新变量size_w，命令为winsorsize,gen(size_w)p(0.01)，像这些比较基础的问题一把都可以直接搜到答案的
如何用SPSS对数据进行标准化处理spss菜单中依次选择：分析——描述统计——描述，弹出的对话框里有个复选框显示将变量保存为标准化得分，勾选后，然后把要标准化的变量选入右边变量框，然后OK，就可以得到标准分
在做面板var之前要对数据做怎样的处理取对数后，系数的解释方法与普通回归无异；
winsor只是缩尾处理的实现命令而已，至于在1%还是5%上处理，则因人而异。我建议尽量选择小一点的缩尾力度，保持数据原貌。
你还需查查资料，看看取对数的主要目的是什么。例如，伍德里奇，导论，第二版，Section6.2对此有比较深入的讨论。
缩头缩尾，不见光是什么生肖，老鼠
之前使用了均值、求和和计数
median()用法和mean()类似，只不过是中位数而已
注：mad()与IQR()基本等价，但是IQR()更适合有离群点的情况。
这三个函数的作用相当于x[1]、x[2]、x[length(x)]
通过此函数也可以找出最早和最晚出发的航班
n():不需要任何参数，返回当前分组的大小
sum(!is.na(x)):计算非缺失值的数量
n_distinct(x):计算唯一值的数量
count()函数：用于只需要计数的情况
例如：
计算哪个目的地有最多的航空公司？
count()函数用法举例：计算目的地不同的飞机数量
count()函数中可以添加加权变量，例如distance，用于计算飞机飞行里程（相当于求和）
以下一例：找出出发时间小于5:00的航班总数
以下一例：找出延误超过一小时的航班比例
新冠肺炎疫情期间本职工作比较忙。。。好久没更新了OTL
读《Discovering Statistics Using R》第四章 Exploring data with graphs中的4.7节箱形图 以及5.8.1节 处理离群值 做的笔记。主要是介绍箱形图和离群值。之前本系列笔记跳过了第四章的内容，因为对于用R作图我打算另开文集来写的。特意又跳回4.7节是因为按照之前笔记顺序该做如何处理离群值的内容了。
一个生物学家怀疑音乐节会对人的健康产生影响，他找了810个音乐会观众，收集了音乐节三天他们的卫生情况，卫生情况得分0-4.我们使用该数据的未去除极端值的版本 DownloadFestival.dat
箱形图是展示连续性变量情况很好的方法。
箱体的中间表示中位数
箱体的两端表示为下四分位数(Q1)和上四分位数(Q3)
箱体两端向外分出两条“触须”，触须长度不超过1.5倍的四分位间距（interquartile range IQR=Q3-Q1）
接下来我们使用箱形图来分性别（gender）展示示例数据中第一天卫生评分的情况（day1）:
在生成的箱形图中我们可以看到女性组里有一个明显的离群值（outlier）。
离群值（outlier）也叫异常值，简单来说就是与其他数据点明显不同的测量值。在箱形图中：
大于上四分位数+1.5倍四分位间距的值或者小于下四分位数-1.5倍四分位间距的值被定义为离群值。
大于上四分位数+3倍四分位间距的值或者小于下四分位数-3倍四分位间距的值被定义为极端离群值(extreme outliers）。
离群值对一些统计量影响很大（比如均值），因此有时需要留意。
我们对原始数据按照day1变量降序排列后可以找到那个离群值：
发现离群值后有几种常用方法可以减少离群值对分析的影响。在应用这些方法前需要先检查一下离群值是否是数据错误录入造成。如果数据录入无误，主要有三种处理方法：
有理由认为这个20.02的离群值应该是2.02由于错误录入造成的。这时应该去找原始数据进行核实。假设我们经核实确实应该是2.02，现在把它改正。
这里我使用 dplyr 包的 if_else（） 进行数据修改，其用法和R自带的 ifelse() 基本一致： if_else(condition, true, false, missing = NULL) ,当 condition 的判断为TRUE时返回 true 参数的值，当 condition 的判断为FALSE时返回 false 参数的值。
修改后再做一次箱形图：
从箱形图中我们可以看出数据分布的范围、中位数水平、中间50%的数据分布的范围（箱体）、最高25%的数据分布范围和最低25%的数据分布范围。通过箱形图还可以看出数据分布是否对称：如果上下触须长度相近则数据分布大致对称。另外，触须以外的点展示了离群值的情况。
