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抽样失败

几种原因：
1. 语法错误
错误示例
可能在输入 bootstrap 命令时，语法格式不正确。例如，命令中缺少必要的参数，或者参数的顺序错误。
如果是自定义的程序或函数用于 bootstrap 检验，其中可能存在代码编写错误，如变量名拼写错误、遗漏了某个关键步骤的代码等。
解决方法
仔细检查 bootstrap 命令及其相关参数的使用是否正确。可以参考 Stata 的官方文档，查看正确的语法格式。
如果是自定义程序，仔细检查代码，查找可能存在的错误，可以使用 Stata 的代码调试工具（如果有的话），或者通过逐步添加注释和打印中间结果的方式来排查错误。
2. 数据问题
错误示例
数据中可能存在缺失值、异常值或不符合模型假设的数据。例如，如果进行回归分析的 bootstrap 检验，自变量和因变量之间的关系可能不符合线性假设，或者数据中存在大量缺失值，导致无法正确计算 bootstrap 统计量。
数据的类型可能不正确。例如，某些变量应该是数值型，但被错误地定义为字符型，这可能会导致计算错误。
解决方法
对数据进行预处理，检查并处理缺失值和异常值。可以使用合适的方法填充缺失值，如均值填充、中位数填充或使用多重填补法等。对异常值，可根据具体情况决定是否删除或进行变换处理。检查数据的类型，确保变量的定义符合分析的要求。如果需要，可以使用 Stata 的相关命令转换数据类型。
3. 模型设定问题
错误示例
所选择的统计模型可能不适合数据。例如，在进行 bootstrap 检验时，使用了错误的分布假设，或者模型中包含了不必要的变量，导致模型过拟合或欠拟合，从而无法正确计算 bootstrap 结果。
模型的估计过程可能存在问题。例如，在一些复杂的模型中，可能存在收敛问题，即模型无法找到最优的参数估计值，这也可能导致 bootstrap 检验出现错误。
解决方法
重新评估所选择的统计模型，确保其符合数据的特点和研究问题的要求。可以尝试不同的模型形式，或者进行模型诊断，如检查残差的分布、拟合优度等指标，以确定模型是否合适。
对于模型估计过程中的问题，检查模型的参数设置和估计方法。如果存在收敛问题，可以尝试调整估计方法的参数，如增加迭代次数、改变初始值等。

在使用统计软件或工具进行Bootstrap检验时，如果出现红色的“×”标记，通常意味着在执行检验过程中出现了错误或问题。以下是一些可能的原因及解决方法：

输入数据问题：

检查输入的数据是否包含缺失值或异常值。
确保数据格式正确。
参数设置错误：

检查Bootstrap检验的参数设置，例如样本大小、重复次数等，确保这些参数在合理范围内。
软件或脚本错误：

查看软件的错误日志或输出信息，以获取更详细的错误描述。
检查脚本或代码是否有语法错误。
计算资源不足：

如果运行环境资源不足（如内存或处理能力），可能导致计算无法完成。