本文将简单介绍如何利用Stata的tabout命令,设计出内容丰富的描述性表格。读完本文,你将能够从STATA输出几乎所有类型的描述性表格的latex代码,从而直接生产所需要的表格,插入到你的论文中。
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。
之前的博客有介绍过R和Geoda计算莫兰指数的方法,考虑到有时候我们需要自定义空间权重矩阵来计算莫兰指数,那以上两种方法显得有点复杂。所以,今天来分享Stata计算莫兰指数的方法~
在数据整理过程中,有时会生成一些临时的文件,数据整理完之后往往需要将其删除。本文就介绍下如何用 Stata 删除路径下的所有文件。
如果有一批其他格式的数据,如 Excel,CSV 等,如何批量转为 Stata 的 .dta 格式数据?
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。
欢迎来到《Python技术周刊》这是第21期,每周六发布,让我们直接进入本周的内容。由于微信不允许外部链接,你需要点击页尾左下角”阅读原文“,才能访问文中的链接。
上期小统和大家一起了解了STATA数据处理技巧与计量分析的背景介绍,这期小统和大家一起学习一下基本语句介绍。
今天要跟大家分享的是数据地图系列6——Stata数据地图(下)! 接着前一篇的节凑,这一篇会给大家介绍比较全面的Stata热力地图代码实现。 版本仍然是基于StataSE12.0。 首先需要下载软件外部命令:spmap #这一条命令是数据地图的专用命令。 ssc install spmap #下载并安装spmap命令。 下载数据地图经纬度数据文件:就是昨天用到的那个 http://fmwww.bc.edu/RePEc/bocode/c/china_map.zip 接下来是作图步骤: 1、锁
hello诸君,暖阳高照,午间一杯清茶,又到了爬虫俱乐部向大家种草新命令新方法的时候啦! 许多同学学到的第一个Stata绘图命令想必就是scatter命令,该命令用于生成观测样本的散点图,但scatter命令存在一个缺点:当我们的数据集存在重复观测值时,scatter生成的图中不能体现那些“重合的散点”。而今天我们要介绍的命令专门用于解决这一问题——neat命令,它可以微调重复观测样本的变量值。使得其在散点图上清晰可见。 01 安装 你可以使用github 命令直接安装neat命令 github insta
这几天有一个需求是读取.dta文件并转为.csv,google了一下发现pandas也是支持dta格式的
又是一年考研季,今天有朋友问我去年的学校录取情况。作为一只“菜狗”,这那是我该操心的事,但我还是去官网找了下去年的结果。然而官网上拟录取名单是 PDF 格式,不方便拿来做统计分析,所以就用 Stata 顺手做了一些简单的分析工作,觉得这也为需要提供重复性报告的工作提供一种思路。具体来说,主要包括如下技术要点:
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,
读到这句话时,深有同感。迁移能力帮助我们快速了解陌生的语言,但受惯性思维的影响,容易忽视新事物的特性。所以,我的理解是:有其他语言的基础,学习新语言时,应该迁移和对比相结合。具体而言:对比着学,尽快找到感觉;注重工具之间的特性;问题导向,根据需求选择合适的工具。
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故事还要从这张滑稽的 Excel 表格说起,如果我有一批蛋糕,要公平的分给张三、李四和王五。而且我的蛋糕还可能很多,多到复制粘贴会下拉到眼花;朋友也不止他仨,还会有更多的朋友。该咋做?
R语言如何导入其他统计软件中的数据? R导入SAS数据集可以使用 foreign 包中的 read.ssd() 和 Hmisc 包中的 sas.get() 。 【说明】如果使用的是SAS的较新版本(SAS 9.1或更高版本) ,你很可能会发 现这些函数并不能正常工作,可以采用如下解决方案。 在SAS中使用 PROC EXPORT 将SAS数据集保存为一个逗号分隔的文本文件,使用从.csv格式的文件中导入数据,使用read.csv()函数或者read.table()函数。 或者 一款名为Stat/Trans
下午本来在准备下周汇报的材料,但回复完群里的一条消息之后,思绪被扯远了。这让我联想到自学 Stata 的历程,还蛮有感触的,趁着吃完饭的空档记录一下。
数据分析过程中,需要对获取到的数据进行分析,往往第一步就是导入数据。导入数据有很多方式,不同的数据文件需要用到不同的导入方式,相同的文件也会有几种不同的导入方式。下面总结几种常用的文件导入方法。
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……
项目介绍:一直想写一份适合经济学等社科背景、学术科研向的 Python 教程。因为学经济学的多少会对 Stata 有所了解,有一些写代码命令的经历,这份教程应该:
今天要跟大家分享的是Stata特别篇——Stata图表汇总! 本篇内容将会涉及到常用的图表类型以及统计分析过程作为判别和辅助分析的各种常用图表。 大家都知道由于Stata最为强大的统计分析软件之一,其强项在于统计分析而非作图,但是对比目前各种主流的统计分析软件,Stata的默认图表质量还是属于上乘的(其实Stata允许二次加工,只是加工起来比较费时),尤其是跟Eviews和SPSS比,图表的质量要好很多。 Stata在图表构建方面的最大优点是(除了图表质量),可以自由操控图表元素甚至通过自定义完成图表的叠加
今天跟大家分享Stata特别篇的下篇——多变量图表汇总! 在多变量图表中,增加的变量仅仅限于定距变量,也可以是定类变量。 打开数据集: use "D:\Stata12.0\auto.dta", cl
https://hbctraining.github.io/Intro-to-R/lessons/04_introR-data-wrangling.html
在数据分析中, 我们所获取的数据集通常具有不同的形态(form),具体有长形(long form)和宽形(wide form)两种(见下方图1和图2)。出于数据分析的需要(尤其是面板数据分析和多层次回归分析),不同形态的数据集各有其用,能够得其一而转换为另一形态便具有很强的实用性。
这期推送将比较时间固定效应和时间趋势项的区别,并使用两种方法对模型中可能存在的trend进行识别。
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:
在实证工作中,经常要对原始数据进行清洗,合并等工作后,才能开始使用统计软件进行分析工作。批次处理数据文件能提高效率和结果的可复制性。
现在rio包支持读取multi object的文件例如(Excel workbook, .Rdata file, zip directory, or HTML file)
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。
实际上,R 中有大量的内置数据集可用于分析和实践,我们也可以在R 中创建模拟特定分布的数据。而在实际工作中,数据分析者更多时候面对的是来自多种数据源的外部数据,即各式各样扩展名的数据文件,如 .txt、.csv、.xlsx、.xls 等。不同扩展名的文件代表不同的文件格式,这常常会给分析者带来困扰。
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。
简单介绍一下实证论文中双重差分法(DID)的安慰剂检验(Placebo Test)在Stata中如何操作。
福尔·摩斯曾说过:“数据,数据,没有数据的推理是罪恶!”不过比起有意思的统计分析,数据的导入与导出显得十分的无趣,但是不得不说统计分析的数据导入与导出是个让人沮丧的任务,而且耗时巨大。 今天分享的是R中数据的输出与一些特定格式的数据读入。 一、数据的输出 R中提供了write.table(),cat()等函数来导出数据。不过值得指出的是R语言能够导出的数据格式是有限的,比如在基本包中,我们能够导出数据的格式只有txt,csv。 现在介绍一下两个函数的用法: write.table(x, file = “”
新买的 M1 芯片 Macbook Pro 到手了,之前还担心 Stata 兼容问题,体验三天后发现没遇见兼容性的问题。今天特意对比几台设备运行 Stata 情况,以导入工业企业数据库为例进行了简单对比,不得不说新版电脑真是丝滑。
2. 以ln_wage为被解释变量,以age、race、msp、grade、south、union为解释变量,做描述性统计分析,给出变量之间的相关性水平,做普通最小二乘回归(报告估计系数、t统计值、F值、R2、观测值个数),以上结果以表格形式输出。
一个数据库系统的性能依赖于组成这些系统的数据库中物理设计结构的有效配置。这些物理设计结构包括索引、聚集索引、索引视图和分区等,其目的在于提高数据库的性能和可管理性。SQL Server 2005提供了一套综合的工具,用于优化物理数据库的设计,其中数据库引擎优化顾问,是分析一个或多个数据库上工作负荷(对要做出优化的数据库而编写的一组T-SQL语名句)的性能效果的工具。本节主要介绍数据库引擎优化顾问的使用。
在读取一行数据之前,应该先考虑下重复数据管理的通用规则,不改写原始数据。原始文件视为只读,保留原始文件名字并说明来源,是一个好办法。
R语言什么鬼?可以用来做什么?和大数据又有什么关系?有没有好的课程推荐啊?学大数据一定要懂R语言么?…… 网络上太多类似的问题,如果恰好你也有类似的疑惑,那么希望阅读本文之后你不再困惑~ 〓R语言简介: R是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。 其功能包括: 数据存储和处理系统; 数组运算工具(其向量、矩阵运算方面功能尤其强大); 完整连贯的统计分析工具; 优秀的统计制图功能; 简便而强大的编程语言:可操纵数据的输入和输出,可实现分支、循环,用户可自定义功能。 与其说R是一种统计软件,还不如说R是一种
python处理数据文件的途径有很多种,可以操作的文件类型主要包括文本文件(csv、txt、json等)、excel文件、数据库文件、api等其他数据文件。
方差较大的数据包含的信息量较小,但 OLS 却对所有数据等量齐观进行处理,故异方差的存在使得 OLS 的效率降低。
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。
我们将展示如何使用一个名为pdpipe的小库使用Pandas构建直观而有用的分析流程(管道)。
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。
首先检验解释变量内生性(解释变量内生性的 Hausman 检验:使用工具变量法的前提是存在内生解释变量。
两天前,OpenAI 宣布要在一周之内将官方插件 Code Interpreter 通过设置中的 Beta 面板向所有 ChatGPT Plus 用户提供。
xarray 支持多种文件格式(从 pickle文件到 netCDF格式文件)的序列化和输入输出。
用Python做数据分析光是掌握numpy和matplotlib可不够,Pandas是必须要掌握的一个重点,numpy虽然能够帮我们处理处理数值型数据,但是这还不够,很多时候,我们的数据除了数值之外,还有字符串,还有时间序列等,比如:我们通过爬虫获取到了存储在数据库中的数据。
在 Biztalk Server 2004 SP2 中存档和清除 Biztalk 跟踪数据库 发布日期: 2006年09月19日 小结:本白皮书介绍如何配置 Biztalk Server 2004 SP2,以利用自动存档和清除 Biztalk 跟踪数据库的功能。它还介绍了为实现和维持高性能在配置过程中需要考虑的因素。 本页内 自动存档和清除功能的工作原理 如何配置 BTS_BACKUP_USERS 角色以存档和清除 BizTalk 跟踪数据库中的数据 如何配置 DTA 清除和存档作业
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