Graph 麦克拉里密度图

我也把这个问题发到了Statalist。然而，我的导师后来建议我把问题贴在这里

我想以图形化的方式描述一下，在我的数据集中，没有围绕会计相关的员工阈值进行聚集。为此，我想通过用户编写的Stata命令DCdensity实现McCrary测试

员工人数是我的运行变量，会计阈值为50。因此，我的代码是：

DCdensity employees, breakpoint(50) generate(Xj Yj r0 fhat se_fhat)

图形结果显示在下面的第一幅图像中。为了放大阈值，我使用了William Lisowski在Statalist上提供的代码

local breakpoint 50
local cellmpname Xj

local cellvalname Yj
local evalname r0
local cellsmname fhat
local cellsmsename se_fhat
drop if `cellmpname' < 0 | `cellmpname' > 500
drop if `evalname' < 0 | `evalname' > 500
tempvar hi
quietly gen `hi' = `cellsmname' + 1.96*`cellsmsename'
tempvar lo
quietly gen `lo' = `cellsmname' - 1.96*`cellsmsename'
gr twoway (scatter `cellvalname' `cellmpname', msymbol(circle_hollow) mcolor(gray)) (line `cellsmname' `evalname' if `evalname' < `breakpoint', lcolor(black) lwidth(medthick)) (line `cellsmname' `evalname' if `evalname' > `breakpoint', lcolor(black) lwidth(medthick)) (line `hi' `evalname' if `evalname' < `breakpoint', lcolor(black) lwidth(vthin)) (line `lo' `evalname' if `evalname' < `breakpoint', lcolor(black) lwidth(vthin)) (line `hi' `evalname' if `evalname' > `breakpoint', lcolor(black) lwidth(vthin)) (line `lo' `evalname' if `evalname' > `breakpoint', lcolor(black) lwidth(vthin)), xline(`breakpoint', lcolor(black)) legend(off)

本地断点50
本地手机名Xj
本地手机名Yj
本地evalname r0
本地手机名称fhat
本地小区名称SENU fhat
如果'cellmpname'<0 |'cellmpname'>500，则删除
如果'evalname'<0 |'evalname'>500，则删除
坦帕华酒店
“嗨”='CellsName'+1.96*'CellsMSSename'
坦帕卢
安静的gen`lo'=`CellsName'-1.96*`CellsMSSename'
gr twoway（散布'cellvalname''CellmName'，msymbol（空心圆圈）mcolor（灰色））（行'CellsName''evalname'如果'evalname'<'breakpoint'，lcolor（黑色）lwidth（中厚））（行'CellsName''evalname'如果'evalname'>'breakpoint'，lcolor（黑色）lwidth（中厚））（行'hi'evalname'如果'evalname'如果'evalname'<'breakpoint'，'，，lcolor（黑色）lwidth（中厚））（第'lo'行'evalname'如果'evalname'<'breakpoint'，lcolor（黑色）lwidth（vthin））（第'hi'行'evalname'如果'evalname'>'breakpoint'，lcolor（黑色）lwidth（vthin））（第'lo'行'evalname'如果'evalname'>'breakpoint'，lcolor（黑色）lwidth（vthin）），xline（'breakpoint'，lcolor（黑色））图例（关闭）

图形结果显示在下面的第二幅图像中

现在回答我的问题：

• 图1：为什么有员工值为负值的箱子（否
  样本中的负员工值-我已检查）？这些箱子
  以这种方式扭曲图形，使其看起来有不连续性 即使没有
• 图2：为什么图部分消失了？同样的问题仍然存在
  为了散客

可能的解释-待讨论：

• 阈值剩下的数据点太少，即介于0
  50，用于绘制图形
• 与Xj相比，r0似乎抵消了约300（员工）

图1

图2