Frequency table, 顾名思义就是变量取值的频率分布表，而summary table则是输出例如均值、中位数等样本统计数字的表格。两种表格都可以分为oneway和twoway两种类型。...数据中的两个变量drug, died分别记录了病人的用药类型，以及病人是否死亡。图一统计了使用不同药物种类的人数，以及使用各个药物后的死亡人数的分布。...值得讨论的是 died drug这两个变量的顺序。 Tabout自动将前一个变量设定为列变量，后一个变量为行变量。行变量的意思很直白，就是每个变量的值在表格中以行的形式出现。...(敲黑板，重点来的，考试要考的) 第二行 c()是frequency table的核心选项，即表格中要输出的内容：freq, col, cum分别代表了频数，列占比，和累计百分比。...Tabout设置了3级行标题：如图所示，第一级标题是行变量的名称——Drug type；第二级行标题是行变量的具体取值——如Placebo, Trial drug 1等；第三级标题则是tabulate的内容
前言 本文将介绍STATA中排序的方法。...使用_n排序 另外一种排序方法是使用STATA提供的 _n方法： bysort foreign (mpg): gen mpg_rank_alt = /// sum...使用xtile生成百分位数 另一类和排序相关的操作是生成变量的百分位数。...STATA提供了 xtile函数来实现生成百分位数的变量(需要安装 egenmore后才可以实现 xtile和 by联合使用)。...使用_n生成百分位数 另外一种方法是使用 _n方法，具体代码： bysort foreign (mpg): gen mpg_ptile_alt = /// =
因变量为分类变量，自变量全部为分类变量，进行交叉表分析和卡方检验； 因变量在某个闭区间内分布，并且有较多样本落在闭区间的边界上，使用Tobit模型； 因变量不唯一，如多产出问题，进行数据包络分析（DEA...关于拟合优度、变量选择原则及估计值绝对大小的意义 在人人的“数据分析”小站中，某同学提出这样一个问题：“多元回归分析中，怎么选择自变量和因变量，可以使R方达到80%以上？”...B变化对Y的 影响（控制其他因素的情况下），但说一百分点的A变化对Y的影响较一百分点的B变化对Y的影响大0.151%，就没什么意义了。...如果被遗漏的变量即使找到却囿于各种困难无法纳入分析，而你又忽然想到了一个绝佳的工具变量，那么恭喜你，你可以在核心期刊发文章了！...两个看似不同的平均数、中位数或比率是否意味着高下有别？样本取自独立总体还是相关总体？方差“齐”或“不齐”？比较的是平均数、中位数还是比率差异？
，如多产出问题，进行数据包络分析（DEA）； 因变量为整数、数值小、取零个数较多，使用计数（Count）模型； 数据具有层次结构（嵌套结构），使用多层线性模型（HLM）。...关于拟合优度、变量选择原则及估计值绝对大小的意义 在人人的“数据分析”小站中，某同学提出这样一个问题：“多元回归分析中，怎么选择自变量和因变量，可以使R方达到80%以上？”...B变化对Y的影响（控制其他因素的情况下），但说一百分点的A变化对Y的影响较一百分点的B变化对Y的影响大0.151%，就没什么意义了。...如果被遗漏的变量即使找到却囿于各种困难无法纳入分析，而你又忽然想到了一个绝佳的工具变量，那么恭喜你，你可以在核心期刊发文章了！...两个看似不同的平均数、中位数或比率是否意味着高下有别？样本取自独立总体还是相关总体？方差“齐”或“不齐”？比较的是平均数、中位数还是比率差异？
因变量为分类变量，自变量全部为分类变量，进行交叉表分析和卡方检验； 因变量在某个闭区间内分布，并且有较多样本落在闭区间的边界上，使用Tobit模型； 因变量不唯一，如多产出问题，进行数据包络分析（DEA...关于拟合优度、变量选择原则及估计值绝对大小的意义。 在人人的“数据分析”小站中，某同学提出这样一个问题：“多元回归分析中，怎么选择自变量和因变量，可以使R方达到80%以上？”...B变化对Y的影响（控制其他因素的情况下），但说一百分点的A变化对Y的影响较一百分点的B变化对Y的影响大0.151%，就没什么意义了。...如果被遗漏的变量即使找到却囿于各种困难无法纳入分析，而你又忽然想到了一个绝佳的工具变量，那么恭喜你，你可以在核心期刊发文章了！...两个看似不同的平均数、中位数或比率是否意味着高下有别？样本取自独立总体还是相关总体？方差“齐”或“不齐”？比较的是平均数、中位数还是比率差异？
前言 STATA Tidbits 将讨论STATA使用中的一些小技巧。 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。...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。 ?...STATA _n operator 找到政策开始变动年份 _n 和 _N 是STATA系统自带的变量， _n代表的是目前这个观测值的排位，而N代表的是数据中的观测值的总数。...= e[_n-1]) 通过上述代码，我们发现，总计有54次改革发生。然而，这样的计算结果是错误的。原因在于，STATA对于缺失值的处理。
数据可视化：Stata支持各种数据可视化工具，如柱状图、折线图、散点图、饼图和热图等，这些工具使用户能够更加直观地理解数据，可以用于展示数据分析结果。...描述性统计分析：Stata提供了多种描述性统计分析功能，包括均值、标准差、方差、百分位数和频率分析等。这些功能可以帮助用户更深入地理解数据。...，本例安装到D盘（将路径地址中的首字符C改为D表示安装到D盘，或者可以在其它磁盘里创建一个新的文件夹，安装路径不要出现中文），点击“Next”8.点击“Next”9.点击“Install”10.软件安装需要一些时间...，请耐心等待11.点击“Finish”12.返回之前解压的“Stata17”文件夹，找到并选中“StataMP-64.exe”，鼠标右键点击“以管理员身份运行”13.点击“开始“菜单栏，找到“StataMP...17 (64bit)“软件，鼠标左键拖拽到桌面上即可创建桌面快捷方式14.在桌面上找到软件图标，鼠标右键点击“打开文件所在位置”15.在打开的文件夹空白处，鼠标右键“粘贴”刚才复制的文件16.点击“替换目标中的文件
如生成最大值、最小值、均值，或者是求和、平方和取对数等。在 Stata 中，最基本的是使用 replace 和 generate 命令，另外 egen 提供了大量的函数能便捷的处理数据。...此外，还有 collapse 和 post 等更灵活的命令。 字符型变量更多涉及字符串清理，如字符串截取、多余字符清理等。...因为 Python 的 DataFrame 里面没有 Stata 中 label 的概念，所以不能像 Stata 添加值标签。必要时，可以通过定义字典映射变量取值和标签。...在 Stata 中，内存中的 “DataFrame” 始终具有观察行号，由 Stata 内置变量 _n 表示。...在 Python 脚本中，可以通过调用 sfi (Stata Function Interface) 包中的 stata() 函数运行 Stata 的代码。
然而，计数数据是高度非正态的，并且不能通过 OLS 回归很好地估计。 零膨胀泊松回归 summary(m1) 输出看起来非常像 R 中两个 OLS 回归的输出。...这包括用于预测多余零点的 logit 系数及其标准误差、z 分数和 p 值。 模型的计数和膨胀部分中的所有预测变量都具有统计显着性。该模型对数据的拟合显着优于空模型，即仅截距模型。...也就是说，第一行具有我们模型的第一个参数估计值。第二个具有第一个参数的标准误差。第三列包含自举的标准误差。 现在我们可以得到所有参数的置信区间。我们从原始比例开始，使用百分位数和偏差调整的 CI。...## 带百分位数和偏差调整的CI的基本参数估计值 ## 添加行名 row.names(pms) <- names(coef(m)) ## 输出结果 parms ## 与基于正常的近似值相比 confint...## 带百分位数和偏差调整的CI的指数化参数估计值 exps <- t(sapply(c(1, 3, 5, 7, 9), function(i) { out <- boot.ci 为了更好地理解我们的模型
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。...不仅如此，通过便捷的选项设定，利用该命令获取的指定数据集正是在 Stata 中开展面板数据分析时需要的数据呈现形式。...中载入的数据如下图所示： image.png 2.3.3 通过代码获取数据 事实上，如同在 Stata 中使用内嵌于界面的各个分析选项一样，wbopendata实质上也是一些列封装好的命令...通过下面的命令，我们可以获得最新的指标来源和主题分类信息，这些信息以帮助文档的形式存储在本地，实际使用中可以随时调用查询，从而方便我们在庞大的数据库中迅速定位感兴趣的变量。...这里将不同类型的区域作为基本单位，进而计算出某一区域的年度变化 diff_pov ，将其由大到小排列（下图 y 轴），x 轴对应着排序后变量的累积分布百分比。
现在让我们看看如何在Python中实现这个概念。我们将使用“value_counts”方法来查看数据框中每个不同变量值发生的次数。...直方图 直方图是一种可视化工具，通过计算每个箱中的实例（或观察）数量来表示一个或多个变量的分布。在本文中，我们将专注于单变量直方图，使用seaborn的“histplot”类。让我们看一个例子。...箱子显示了数据的四分位数（即第25百分位数或Q1、第50百分位数或中位数和第75百分位数或Q3），而须（whiskers）显示了分布的其余部分，除了被确定为离群值的部分，离群值被定义为超出Q1或Q3以下...问题9： 创建一个名为“malic_acid_level”的新列，将“malic_acid”列的值分解为以下三个段落： 从最小值到第33百分位数 从第33百分位数到第66百分位数 从第66百分位数到最大值...gist.github.com/fmnobar/cdb630d53cc86be9269fba7049887c8f#file-univariateanalysis-ipynb 结论 在本文中，我们讨论了如何在通过数据了解新空间的第一步中利用单变量分析
我们创建上面数据为2018年碳酸钙企业，通过Stata导入xlsx，注意：必须选择：将第一行作为变量名，不然你无法选择列名，一开始我以为列名不能有中文和括号，结果浪费我好多时间。 ?...将因子表示成变量的线性组合，其中的系数可以通过最小二乘法得到. 计算因子得分 看看一般步骤，读取数据我就pass了 ? 在这里插入图片描述 ? 在这里插入图片描述 ?...,描述全部公共因子F对变量X_i的总方差所做的贡献，及变量X_i方差中能够被全体因子解释的部分 D2018[i,i]=1-a2018[0,0] #因为自变量矩阵已经标准化后的方差为1，即Var(...在这里插入图片描述 然而Stata计算总因子得分没有命令，计算公式：因子得分*因子方差的贡献率/累计方差贡献率作为权重。然后计算 方差百分比 ?...相对的SPSS的更全，比如生存，时间序列，甚至有时连Python深度模型跑出来的，还不如用Stata点一点，Stata虽然命令多，但是完全不需要记忆，在窗口中完全可以找到，或者一个 help(命令）查看示例
尽管工具变量不易寻找，但一旦找到合适的工具变量之后，使用两阶段普通最小二乘法便可较为精准地获得因果联系。当然，工具变量方法并非万无一失，局部有效性（LATE）等问题也受到了作者高度关注。...接下来本书还进行了一些拓展讨论，主要涉及断点回归分析、分位数回归分析及回归分析中的标准差处理。...所有的识别策略都是通过一定的设计模拟随机化实验，从而得到可信的因果效应估计。另外，作者还简要介绍了因果图方法，它是与潜在结果框架完全等价的因果模型，但是更加直观，容易使用。...最后，对于每种识别策略，作者还利用具体实例讲解各策略在Stata软件中的实现。...这本书由第一部分专门研究设计和因果关系，使用因果图使识别的概念直接，和第2部分专门实现和常见的研究设计，如回归与控制和断点。
，如果希望更详细的了解不同设定如设置行名，最大读取行数等等可以使用 ？...()-------SAS read_dta()-------Stata *可以使用foreign包替代haven包，其同样支持SPSS和Stata文件，但是其支持Stata12之前的文件版本 foreign...#每只动物分别通过橙汁或抗坏血酸(维生素C的一种形式，代号为VC)两种给药方式中的一种，接受三种剂量水平的维生素C(每天0.5、1和2毫克)中的一种。...boxplot：当箱线图分布值长度为奇数时，箱线图的下，上边缘分别为一分位和三分位。若为偶数则有余数决定。只有任意n/4的余数为1或者2，那么分位数等于观察值，否则则为两观察值的中间数。...异常值为大于以及小于箱线图上下边缘IQR*1.5的位置。若notch = TRUE则更重视中位数之间的比较，公式为： 2.6绘制函数图像 Q: 如何绘制函数图像？
之前的方法可以使用Stata自带的转码命令进行转码，但是通过csvconvert输出的数据集却只能对标签进行转码，我尝试了几乎所有能找到的方法，但这些方法都不能奏效。...此外，部分研究者在生成Exit变量时，直接将存续年份不连续的样本剔除，关于这种做法的理论与文献基础我暂时没有找到，因此其合理性存疑。下面的实现代码借鉴了黄河泉老师（2021）在经管之家论坛的回答。...Stata中frame的功能类似于Excel的工作表sheet，方便在同一个操作窗口中打开多份数据集并对数据集进行处理，而不需另外加载Stata软件打开数据集。...先简单介绍一下Stata中的frame系列命令，具体信息请键入help frame进行了解。...linkvar建立两个框架之间的连接； frget: 通过连接变量将其他框架中的数据复制到当前工作框架中，一般与frlink配合使用，两者的配合使用功能类似于merge命令进行横向合并（append）。
接下来，使用STATA的数据清理功能，我们可以快速将数据中的缺失值进行填充。这样，我们就可以进行更加准确的分析，并确定公司的销售情况与人口普查数据之间的关系。2....使用STATA的数据可视化功能，我们可以快速生成散点图、箱形图等图表，以便更好地理解不同变量之间的关系。...使用STATA的EDA功能，我们可以发现数据中存在一个非线性的关系，这意味着我们需要重新构建模型来更好地解释该关系。3. 统计分析和建模STATA是一款用于统计分析和建模的工具。...描述性统计分析STATA具有多种描述性统计分析功能，可以帮助用户更好地理解数据的基本特征和分布情况。例如，用户可以使用STATA的统计摘要功能来计算平均值、中位数、标准差等常见的统计指标。...使用STATA的描述性统计分析功能，我们可以计算出样本的平均年龄、中位数和标准差等指标，以更好地描述样本的年龄分布情况。
Stata 的绘图功能主要通过绘图语法（Syntax）及其绘图编辑器（Graph Editor）得以实现。...下图是 Stata 界面中工具栏的“图形”所包含的内容（图1）。 Stata Window_Graphics .png 2....若要在 Stata 中绘制一张图，可以通过点选上图中的“图形”按钮进行操作，这很方便。但是，随着技法的熟练和定制化的绘图需求不断上涨，使用命令进行绘图不仅效率更高，而且能够不断强化实践操作能力。...如何能够更好地利用连续变量的统计特征呢？在上面的基准图形之上，我们可以通过下面的命令将标准差信息同时纳入到图形中，也是更为推荐使用的直方图绘图方式，可以在论文和研究报告中使用。...此时，变量的每一个唯一的值将有一个 bin，因而柱子的数量也较多，每个柱子的高度表示该值所对应的密度、频数、百分比或比例。
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。...经济学或者其他社科专业背景的读者，做实证可能对 Stata 比较熟悉。比如要做 OLS 回归，输入 reg y x1 x2 x3 就好。对比到 Python 中该如何做呢？...本文以 Stata 自带 auto.dta （1978年美国汽车数据） 数据为例，对照着 Stata 的完成多元线性回归的过程，展示在 Python 中如何跑回归。...一方面，熟悉 Python 的操作；另一方面，通过比较，观察二者的特性。 在开始实证分析之前，应该先建立这样一个框架，使得数据和文件的存放比较清晰。...Stata 中运行回归 在 Stata 中，完成整个实证的过程大致如下： cd ..
（1） 指内除了参数外的字符采用什么方式表示，默认采用空格，可以通过更换。...，可以是变量、表达式或函数等，format 是格式描述符。...指定的是有效数字位数（小数点前位数+小数点后位数）。...（7）类型描述 格式描述符 含义与作用 适用变量类型 s 普通字符串格式 字符串 b 二进制整数格式 整数 c 字符格式，按unicode编码将整数转换为对应字符 整数 d 十进制整数格式 整数 o 八进制整数格式...（以 0 补足三位） '195' %U 一年中的第几周（以全年首个周日后的星期为第0周，以 0 补足两位） '27' %w 一年中的第几周（以全年首个周一后的星期为第0周，以 0 补足两位） '28'
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