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lianxh
命令发布了:
随时搜索推文、Stata 资源。安装:
. ssc install lianxh
详情参见帮助文件 (有惊喜):
. help lianxh
连享会新命令:cnssc
,ihelp
,rdbalance
,gitee
,installpkg
⛳ Stata 系列推文:
作者:吴俊樊 (中山大学)
邮箱:wujf35@mail2.sysu.edu.cn
目录
多维核密度估计 (Multivariate kernel density estimation) 是多维随机变量的核密度估计。给定一组独立同分布的样本
其中
多维核函数是定义在多维空间上的核函数,主要分为乘积核和放射核。设
在实际应用中我们经常使用多维高斯乘积核。以其二维乘积核为例,我们使用 Stata 命令 twoway contour
绘制其三维等高线图:
. clear
. set obs 625
. gen x = (mod((_n-mod(_n-1,25)-1)/25,25)-12)/12
. gen y = (mod(_n-1,25)-12)/12
. gen z = normalden(x,0,2)*normalden(y,0,2) //二维乘积核
. twoway contour z x y, level(15)
在多维核密度估计后,超过两维的多维核密度函数图无法进行绘制。对于二维核密度函数图即双变量联合核密度函数图,我们可以 Stata 命令 kdens2
进行绘制。
kdens2
命令使用高斯核进行二维核密度估计,并使用 twoway contour
或 twoway contourline
命令绘制三维的双变量联合核密度函数图。
* 命令安装
net install kdens2.pkg, replace
* 命令语法
kdens2 varnameY varnameX [if exp] [in range] [, options]
其中,options
如下:
xwidth
:变量 X 的带宽,默认为最优带宽;ywidth
:变量 Y 的带宽,默认为最优带宽;n
:估计使用的样本点数,默认为 min(N, 50);saving
:同时保存图片和数据;nodraw
:不显示图片;color
:将绘图命令从 twoway contourline
变为 twoway contour
,即加入颜色分布。同时 twoway contourline
和 twoway contour
中的相关选项也都可以使用:
levels
:设定组数;ccuts
:设定起始值、结束值和组间距;ccolors
:设定不同区域的颜色;scolor
:设定起始颜色;ecolor
:设定结束颜色。
首先我们调用 Kleiber 和 Zeileis (2008) 的 Grunfeld.dta 数据集。接下来我们对数据进行简单处理,并设置一副白色的背景风格,以便于绘图:
. webuse grunfeld, clear //调用数据
. /*
> 数据集为面板数据, 包括了企业截面和时间上的投资、市值等特征
> invest: 企业的投资额; mvalue: 企业的市值
> */
. gen linv = log(invest)
. label var linv "Log[Investment]"
. gen lmkt = log(mvalue)
. label var lmkt "Log[Mkt value]"
. net install schemepack.pkg, replace //安装绘图模板
. set scheme white_tableau //设置绘图模板
我们可以通过 kdens2
绘制双变量联合核密度函数图,并通过 level
选项设定组数:
· kdens2 linv lmkt, levels(10)
通过使用 color
选项,我们可以加入颜色分布:
· kdens2 linv lmkt, levels(10) color
通过使用 ccuts
、scolor
、ecolor
选项,我们可以手动设定起始值、结束值、组间距和区域的颜色:
. kdens2 linv lmkt, color ccuts(0(.04).2) scolor(yellow) ecolo
kdens2
命令的出现填补了 Stata 中双变量联合核密度函数图绘制的空白,可以帮助我们直观地分析双变量的联合密度分布。但由于命令默认使用高斯乘积核,存在一定的局限性。
Note:产生如下推文列表的 Stata 命令为:
lianxh 绘图, m
安装最新版lianxh
命令:
ssc install lianxh, replace
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