數據縮尾怎麼處理?
相關性分析是用縮尾前的數據還是縮尾後的數據
stata數據分析。
在規定條件下，傳感器校準曲線與擬合直線間的最大偏差（ΔYmax）與滿量程輸出（Y）的百分比，稱為線性度（線性度又稱為“非線性誤差”），該值越小，表明線性特性越好。表示為公式如下：
δ=ΔYmax/ Y*100%?
±1%表示最大偏差ΔYmax為滿量程輸出Y的±1%
拓展：其他相關精度誤差定義如下：
絕對誤差：實測值與理想值之差；
2.相對誤差：被測點的絕對誤差與被測點的理想值之比；
3.引用誤差：被測點的絕對誤差與基準值（量程）之比；
4.基本誤差：在標準條件下，基準值（量程）範圍內的引用誤差；
5.線性誤差：實測曲線與理想直線之間的偏差；
6.精度：由傳感器的基本誤差極限和影響量（如溫度變化、溼度變化、電源波動、頻率改變等）引起的改變量極限確定。
7.線性範圍：傳感器在線性工作時的可測量範圍。
怎麼在stata中將數據縮尾10%處理？最好寫出程序代碼，O(∩_∩)O謝謝！
winsor var1, gen(var11) p(.05)
先安裝這個命令後可以直接用
所有連續變量進行1%縮尾處理是什麼意思？
stata數據分析。
在規定條件下，傳感器校準曲線與擬合直線間的最大偏差（ΔYmax）與滿量程輸出（Y）的百分比，稱為線性度（線性度又稱為“非線性誤差”），該值越小，表明線性特性越好。表示為公式如下：
δ=ΔYmax/ Y*100%?
±1%表示最大偏差ΔYmax為滿量程輸出Y的±1%
拓展：其他相關精度誤差定義如下：
雞.絕對誤差：實測值與理想值之差；
2.相對誤差：被測點的絕對誤差與被測點的理想值之比；
3.引用誤差：被測點的絕對誤差與基準值（量程）之比；
4.基本誤差：在標準條件下，基準值（量程）範圍內的引用誤差；
5.線性誤差：實測曲線與理想直線之間的偏差；
6.精度：由傳感器的基本誤差極限和影響量（如溫度變化、溼度變化、電源波動、頻率改變等）引起的改變量極限確定。
7.線性範圍：傳感器在線性工作時的可測量範圍。
stata中的數據縮尾調整怎麼弄？具體的程序是什麼？
help winsor
如何用SAS對數據進行winsorize縮尾處理
比如對變量size在1%的水平下進行winsorize處理，並生成新變量size_w，命令為winsor size,gen(size_w) p(0.01)，像這些比較基礎的問題一把都可以直接搜到答案的
已經進行了縮尾處理的數據中還會有離群值嗎
stata數據分析。 在規定條件下，傳感器校準曲線與擬合直線間的最大偏差（ΔYmax）與滿量程輸出（Y）的百分比，稱為線性度（線性度又稱為“非線性誤差”），該值越小，表明線性特性越好。表示為公式如下： δ=ΔYmax/ Y*100%? ±1%表示最大偏差ΔYmax為
怎樣用STATA對數據進行Winsorize
比如對變量size在1%的水平下進行winsorize處理，並生成新變量size_w，命令為winsor size,gen(size_w) p(0.01)，像這些比較基礎的問題一把都可以直接搜到答案的
如何用SPSS對數據進行標準化處理
spss菜單中依次選擇：分析——描述統計——描述，彈出的對話框裡有個複選框顯示將變量保存為標準化得分，勾選後，然後把要標準化的變量選入右邊變量框，然後OK，就可以得到標準分
在做面板var之前要對數據做怎樣的處理
取對數後，係數的解釋方法與普通迴歸無異；
winsor 只是縮尾處理的實現命令而已，至於在 1% 還是 5% 上處理，則因人而異。我建議儘量選擇小一點的縮尾力度，保持數據原貌。
你還需查查資料，看看取對數的主要目的是什麼。例如，伍德里奇，導論，第二版，Section 6.2 對此有比較深入的討論。
縮頭縮尾，不見光是什麼生肖，
老鼠