Stata 提供了许多用于处理日期和时间数据的函数，这些函数能够帮助我们在字符和数值之间进行转换，以及将不同类型的时期数据进行彼此间的转换。相信大家都有这样的经历，当我们在 Excel 单元格中输入 “2022-07-20”后，单元格会自动转换成“2022年7月20日”，右键单击此单元格后可进一步选择 “设置单元格格式” ，并在众多格式选项中选择 “日期” 栏，最后选择按照我们的要求呈现出来的时期数据。此时 Excel 表格中的时期数据可被用于计算。
Stata 将日期、时间以及日期和时间以 1960-01-01 00:00:00.000 为开始时间的整数存储。比如1960-01-01 为 0，1959-12-31 为 -1 , 1960-01-02 为 1 。
之前看见有文章在稳健性检验部分，用企业景气指数和企业家信心指数代替 GDP 增长率作为宏观经济层面投资机会的替代变量（李凤羽和杨墨竹，2015）。所以想收集来看看，在网上找到中国经济网行情数据中心[1]有这个数据，所以用 Stata 爬了下，好久没有用 Stata 干这种活儿，也当是练练手。
证监会网站会公布每季度上市公司行业分类结果[1]，但提供的是 PDF 版本，难以直接用作数据匹配。刚需要用到这份数据，懒得手动下载和转换，所以用 Stata 写了下获取和整理数据。
作者 Chuck Huber （Associate Director of Statistical Outreach of StataCorp ）看到网上铺天盖地的疫情数据和可视化项目，但是他想用自己的方式关注疫情的消息。所以，用 Johns Hopkins CSSE （约翰·霍普金斯大学系统科学与工程中心）的数据源编写了 covid19 命令用来获取疫情消息。从博客的介绍来看，该命令可以实时下载、合并数据和绘图。不过有两点需要强调：
最近我们被要求撰写关于广义矩量法GMM的研究报告，包括一些图形和统计输出。 面板向量自回归（VAR）模型在应用研究中的应用越来越多。虽然专门用于估计时间序列VAR模型的程序通常作为标准功能包含在大多数统计软件包中，但面板VAR模型的估计和推断通常用通用程序实现，需要一些编程技巧。在本文中，我们简要讨论了广义矩量法（GMM）框架下面板VAR模型的模型选择、估计和推断，并介绍了一套Stata程序来方便地执行它们。
面板向量自回归（VAR）模型在应用研究中的应用越来越多。虽然专门用于估计时间序列VAR模型的程序通常作为标准功能包含在大多数统计软件包中，但面板VAR模型的估计和推断通常用通用程序实现，需要一些编程技巧。在本文中，我们简要讨论了广义矩量法（GMM）框架下面板VAR模型的模型选择、估计和推断，并介绍了一套Stata程序来方便地执行它们。
本文围绕 Stata 与 Python 的对照与交互，适合有 Stata 基础，想过渡学习 Python 的读者。其中，Python 数据管理主要使用的 Pandas 库。本文主要包括两部分：
Stata是一款功能强大、应用广泛的统计分析软件，具有许多独特的功能。作为一名自媒体写作高手，我善于用举例的方式来讲解问题，下面将结合实际案例，以举例的方式来介绍Stata软件的独特功能。
Pandas是Python数据分析处理的核心第三方库，它使用二维数组形式，类似Excel表格，并封装了很多实用的函数方法，让你可以轻松地对数据集进行各种操作。
本文用于比较六个不同统计软件程序（SAS，Stata，HLM，R，SPSS和Mplus）的两级分层线性模型的过程和输出。
本文档用于比较六个不同统计软件程序（SAS，Stata，HLM，R，SPSS和Mplus）的两级分层线性模型的过程和输出。
智库工作中常常需要分析某一类型的政策变动带来的影响。这一工作的前提就是从数据中找出政策改变的年份。下图为中国各省高考录取制度的数据库，其中的e变量代表了高考志愿填报中每个考生可以填报的平行志愿的数量。在2003年之前，各省只允许每个考生填写一个志愿，而从2003年开始，各省纷纷开始对这一政策进行改革，逐渐增加了平行志愿的数量。如果我们想要知道各省都是在哪些年份进行的改革，以及进行过几次改革，该如何在Stata里面实现呢？本文将提供一个使用STATA的 _n operator的解决方案。
本文用于比较六个不同统计软件程序（SAS，Stata，HLM，R，SPSS和Mplus）的两级分层线性模型的过程和输出
Stata软件是一款功能强大的数据分析软件，具有多种实用功能，适合各种专业领域的使用者。使用者可以根据自己的需求输入、处理和分析各种数据，然后将分析结果以图表的形式展示出来，并将分析结果输出为多种格式的文件，它的主要功能是帮助使用者对各种数据进行统计分析和图表展示。Stata软件的操作界面简单易懂，适合各种专业领域的使用者，尤其是在社会科学和经济学领域中非常受欢迎。
对全球发展和不断衍生出的全球问题而言，获取世界各国的数据资料似乎从未像今天这样重要过。联合国、世界银行和世界卫生组织等全球各大公共机构提供了海量数据供用户使用。其中，世界银行作为影响全球发展的核心机构之一，建立了“世行公开数据库”（World Bank Open Databases），整合了1960年以来覆盖256个国家或地区的各类数据，具体包含：世界发展指标（World Development Indicators）、全球发展融资（Global Development Finance）、非洲发展指标（Global Development Finance）、营商环境（Doing Business）、教育统计（Education Statistics）、企业调查（Enterprise Surveys）、性别统计（Gender Statistics）、健康营养和人口统计（Health Nutrition and Population Statistics）、千年发展目标（Millennium Development Goals, MDG）（注，MDG 现在已经被可持续发展目标代替）以及全球治理指标（Worldwide Governance Indicators）等诸多重要的数据资源。显然，作为用户，面对浩瀚如烟的数据，如何准确获取我们感兴趣的变量并快速实现数据分析便显得尤为重要。幸运的是，世行的开发人员为我们提供了一个能够在 Stata 中通过连接“世行公开数据库API”的方式实现数据调用的第三方命令，即 wbopendata。
songbl 命令是深圳大学松柏林编写的一个小程序，目的在于让用户可以便捷地可以在 stata 窗口检索与浏览 Stata 推文、视频、do文档、论坛帖子以及学术论文等众多资源。
搞定基本的函数之后，开始鼓捣SAS里面的模型。也就是说，要开始写PROC了。说实话，越学SAS，越觉得SAS像Stata...无论是从输出 的样式，还是语法。好不习惯没有()的模型调用呀。若是说SAS和Stata的区别，怕只是Stata更侧重于计量模型而SAS则是服务于大多数统计模型 吧。 PROC的基本内容：CONTENT 先是一个最基本的PROC：content，可以显示数据集的主要特性。比如： image.png 这里主要是两个声明:TITLE和FOOTNOTE。前者输出时候会产生一个标题，后者会
多重插补已成为处理缺失数据的常用方法 。 我们可以考虑使用多个插补来估算X中的缺失值。接下来的一个自然问题是，在X的插补模型中，变量Y是否应该作为协变量包含在内？
这期推文其实在上期之后就一直在构思，只是在实际落地的时候有一些小问题需要解决，然后这段时间又在忙其他事情，所以就一直拖到了现在……
写在前面： 博主是一名大数据初学者，昵称来源于《爱丽丝梦游仙境》中的Alice和自己的昵称。作为一名互联网小白，写博客一方面是为了记录自己的学习历程，一方面是希望能够帮助到很多和自己一样处于起步阶段的萌新。由于水平有限，博客中难免会有一些错误，有纰漏之处恳请各位大佬不吝赐教！个人小站:http://alices.ibilibili.xyz/ , 博客主页:https://alice.blog.csdn.net/ 尽管当前水平可能不及各位大佬，但我还是希望自己能够做得更好，因为一天的生活就是一生的缩影。我
STATA是回归分析的最常用的工具。当我们进行了大量的回归分析之后通常需要解决三个问题。怎样才能直观的展示需要关注的系数？如何才能方便的对比不同回归中的系数？怎样才能生成论文中可以直接使用的高质量的回归表格？本教程将试图对这三个问题给出自己的理解。
认识基本的数据类型有助于后期在数据预处理过程中如merge、append、duplicates drop等命令的正常运行
考虑到公众号后台数不胜数的提问其实并不是生物学知识或者数据处理知识的困惑，仅仅是绘图小技巧以及数据转换的困难。所以我们一再强调系统性掌握编程知识的重要性，在这个打基础方面我让实习生“身先士卒”，起码每个人在每个编程语言上面都需要看至少五本书而且每本书都需要看五遍以上，并且详细的记录笔记。
今天要跟大家分享的是相关系数图矩阵！ 相关系数矩阵大家肯定都不陌生吧，作为识别变量之间的关系以及共线性程度，会在很多数据环境下用到。 但是相关系数矩阵毕竟全是数字，看起来还是不够直观，需要我们主动去识
时间戳是一份能够表示一份数据在一个特定时间点已经存在的完整的可验证的数据。 5、转换时间戳的函数
数据分析表达式 (DAX) 语言是一种公式语言，Data Analysis Expressions 数据分析表达式，简称DAX表达式，其允许用户定义自定义计算。DAX 包含一些在 Excel 公式中使用的函数，此外还包含其他设计用于处理关系数据和执行动态聚合的函数。
可使用蒙特卡洛法进行模拟，所谓“蒙特卡罗法”(Monte Carlo Methods，MC)，是通过计算机模拟，从总体抽取大量随机样本的计算方法。
稳健性检验考察的是评价方法和指标解释能力的强壮性，也就是当改变某些参数时，评价方法和指标是否仍然对评价结果保持一个比较一致、稳定的解释。
在一份非平衡面板数据中，生成虚拟变量changed，表示企业（code）在样本期间行业类型（indcd）是否发生变化。若发生变化取值为 1 ，否则为 0 。如下图所示，
解答一个朋友的提问，介绍使用 Stata 生成等差数列的三种方法，分别是：egen命令的 fill() 函数、forvalues循环和调用 Python 。
来源：DeepHub IMBA本文共1000字，建议阅读5分钟本文为你演示一些不常见，但是却非常有用的 Pandas 函数。 创建一个示例 DataFrame 。 import numpy as npimport pandas as pddf = pd.DataFrame({ "date": pd.date_range(start="2021-11-20", periods=100, freq="D"), "class": ["A","B","C","D"] * 25, "amount": np.
我们创建有一个 3 列 100 行的 DataFrame。date 列包含 100 个连续日期，class 列包含 4 个以对象数据类型存储的不同值，amount 列包含 10 到 100 之间的随机整数。
关于SPSS数据预处理 拿到一份数据，或者在看到国内外某个学者的文章有想法而自己手里的数据刚好符合这个想法可以做时，在整理好数据后不要急于建模。一定要对数据做缺失值处理、异常值处理。在数据预处理的基础上再进一步建模，否则可能得到错误的结果。 心得1：数据预处理怎么做。 一是 缺失值的处理。我个人有几个看法： 数据样本量足够大，在删除缺失值样本的情况下不影响估计总体情况，可考虑删除缺失值； 二是数据样本量本身不大的情况下，可从以下两点考虑：1是采用缺失值替换，SPSS中具体操作为“转换”菜单下的“替换缺失值
这是机器学习发挥作用的地方。我们将建立一个机器学习分类器来判断一只股票是买入、卖出还是持有。为了确定一个股票或公司是否属于这三种类型之一，我们将看一下每个公司的季度报告。这些季度报告包含了必要的财务信息，我们需要用基本面分析的方法来训练我们的机器学习分类器。
值得一提的是 rank函数有多种给相同数值的观察值排序的方法，而默认的处理方法的结果如下；
现有某电商平台846条关于婴幼儿奶粉的销售信息，每条信息由11个指 标组成。其中，评价量可以从一个侧面反映顾客对产品的关注度。 请对所给数据进行以下方面的分析，要求最终的分析将不仅仅有益于 商家，更有益于宝妈们为宝贝选择适合自己的奶粉。
本期呢，白茶分享一个我们日常做表使用频率较高的小技巧，为柱形图添加动态配色！虽然这个技巧并不难，但是包含有一个基础性的小坑。
原文首发：https://maoli.blog.csdn.net/article/details/104787308
今天给大家分享一下SQLServer常用的日期和时间函数知识笔记，希望对大家能有所帮助！
本文是 #用 Stata 画个图#系列的第1讲， 是对 Stata 的画图功能与绘图类型的概括性介绍。
宏(Macro)是STATA程序中很重要的概念，主要用来在循环语句中对一系列变量名称或者数字进行替代，从而减少机械重复。在这些基础用法之外，STATA提供了一些宏的函数，来增强宏的功能。本文将对其中两类宏函数进行举例介绍。
以下是我在近三年做各类计量和统计分析过程中感受最深的东西，或能对大家有所帮助。当然，它不是ABC的教程，也不是细致的数据分析方法介绍，它只 是“总结”和“体会”。由于我所学所做均甚杂，我也不是学统计、
统计学分析软件STATA是一款非常有效的工具，被广泛应用于各种学术和商业领域。它具有许多独特功能，可以在数据分析的过程中提供有价值的帮助。本文将介绍STATA软件的四个主要独特功能，并结合实际案例来说明其优点。
俱乐部于2020年暑期在线上举办的Stata与Python编程技术训练营和Stata数据分析法律与制度专题训练营在不久前已经圆满结束啦~应广大学员需求，我们的课程现已在腾讯课堂全面上线，且
以下是我在近三年做各类计量和统计分析过程中感受最深的东西，或能对大家有所帮助。当然，它不是ABC的教程，也不是细致的数据分析方法介绍，它只是“总结”和“体会”。由于我所学所做均甚杂，我也不是学统计、数学出身的，故本文没有主线，只有碎片，且文中内容仅为个人观点，许多论断没有数学证明，望统计、计量大牛轻拍。 关于软件 于我个人而言，所用的数据分析软件包括EXCEL、SPSS、STATA、EVIEWS。在分析前期可以使用EXCEL进行数据清洗、数据结构调整、复杂的新变量计算（包括逻辑计算）；在后期呈
以下是我在近三年做各类计量和统计分析过程中感受最深的东西，或能对大家有所帮助。当然，它不是ABC的教程，也不是细致的数据分析方法介绍，它只是“总结”和“体会”。由于我所学所做均甚杂，我也不是学统计、数学出身的，故本文没有主线，只有碎片，且文中内容仅为个人观点，许多论断没有数学证明，望统计、计量大牛轻拍。 关于软件。 于我个人而言，所用的数据分析软件包括excel、SPSS、STATA、EVIEWS。在分析前期可以使用EXCEL进行数据清洗、数据结构调整、复杂的新变量计算（包括逻辑计算）；在后期呈现美观的图表
最近我们被客户要求撰写关于马尔可夫Markov区制转移模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。
题外话：最近把网址改版了，之前文章的链接在网络上是静态html，现在改成了动态的博客类型，也会有tag分类，从电脑端阅读会方便一些。以后，网页端也会放开评论，现在还没设置。点击阅读原文即可。
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