Stata 代码：计算统计量的累积分布函数

下面是一个例子，展示如何使用 Stata 计算统计量的累积分布函数。

首先，我们需要生成一些随机数据：

clear all
set seed 12345
set obs 1000
gen x = rnormal(0, 1)

接下来，我们可以使用egen命令计算x的均值和标准差：

egen mean_x = mean(x)
egen sd_x = sd(x)

然后，我们可以使用normal()函数计算标准正态分布的累积分布函数。假设我们要计算x的z分数为1的累积分布函数，可以这样做：

local z_score = (1 - mean_x) / sd_x
di normal('z_score')

输出结果应该是0.84134475，这是x的z分数为1的累积分布函数的值。

如果我们想要计算x的整个累积分布函数，我们可以使用generate命令创建一个包含一系列值的变量，然后使用foreach循环计算每个值的累积分布函数：

generate cdf_x = .
forvalues i = 1/100 {
    local x_val = (i - 0.5) / 100
    local z_score = (x_val - mean_x) / sd_x
    replace cdf_x = normal('z_score') in 'i'
}

这将生成一个名为cdf_x的新变量，其中包含x的累积分布函数的值。我们使用forvalues循环计算每个值的累积分布函数，其中i表示变量的观察值编号，x_val表示当前要计算的x的值，z_score表示x的z分数。

最后，我们可以使用graph twoway命令绘制x的累积分布函数图：

graph twoway line cdf_x (x_val)

这将绘制一个图形，其中纵轴表示x的累积分布函数的值，横轴表示x的取值。