stata中画标准正态分布曲线
统计学se值是什么意思？
统计学se值是什么意思？
统计学里Se表示的是标准误差。
均方根误差，亦称标准误差，其定义为i1，2，3，…n。在有限测量次数中，均方根误差常用下式表示：√[∑di^2/n]Re，式中：n为测量次数；di为一组测量值与真值的偏差。如果误差统计分布是正态分布，那么随机误差落在±σ以内的概率为68%。
stata怎么看数据是否符合正态分布？
算出均值和方差。均值0，方差1；则为正态分布是也。
卡方临界值公式？
1、若n个相互独立的随机变量ξ?、ξ?、……、ξn ，均服从标准正态分布（也称独立同分布于标准正态分布），则这n个服从标准正态分布的随机变量的平方和构成一新的随机变量，其分布规律称为卡方分布（chi-square distribution）。 2、编程代码 *可利用stata函数（n、n1、n2是自由度，p是尾概率值）： *chi2(n)分布的上p分位数： disp invchi2tail(n,p) *F(n1,n2)分布的上p分位数： disp invFtail(n1,n2,p)
正态性检验的目的是什么啊？
正态性检验的目的是验证数据是否服从正态分布。
利用观测数据判断总体是否服从正态分布的检验称为正态性检验，它是统计判决中重要的一种特殊的拟合优度假设检验。常用的正态性检验方法有正态概率纸法、夏皮罗一威尔克检验法(Shapiro-Wilktest)，科尔莫戈罗夫检验法，偏度-峰度检验法等。
stata做多元回归前后需要进行什么检验？
在做回归预测时需要分析的数据往往是多变量的,那么我们在做多元回归时就需要特别注意了解我们的数据是否能够满足做多元线性回归分析的前提条件. 应用多重线性回归进行统计分析时要求满足哪些条件呢? 总结起来可用四个词来描述：线性、独立、正态、齐性. （1）自变量与因变量之间存在线性关系 这可以通过绘制”散点图矩阵”进行考察因变量随各自变量值的变化情况.如果因变量Yi 与某个自变量X i 之间呈现出曲线趋势,可尝试通过变量变换予以修正,常用的变量变换方法有对数变换、倒数变换、平方根变换、平方根反正弦变换等. （2）各观测间相互独立 任意两个观测残差的协方差为0 ,也就是要求自变量间不存在多重共线性问题.对于如何处理多重共线性问题,请参考《多元线性回归模型中多重共线性问题处理方法》
（3）残差e 服从正态分布N(0,σ2) .其方差σ2 var (ei) 反映了回归模型的精度,σ 越小,用所得到回归模型预测y的精确度愈高. （4） e 的大小不随所有变量取值水平的改变而改变,即方差齐性.