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。
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。
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 。
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
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：
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……
STATA软件是一款由美国Texas大学StataCorp开发的用于数据分析和统计建模的工具，被广泛应用于社会科学研究、医学研究、经济学研究等领域。在本文中，将从举例讲解的角度来介绍关于STATA软件的独特功能。
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。
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。
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。
今天要跟大家分享的是使用Stata语法制作数据地图！ Stata语法制作数据地图，需要具备一点儿Stata语法基础，但是基于我们的目的是介绍地图的实现方式而非介绍软件操作，这里不再详细介绍Stata软件基础，感兴趣的同学可以自己查阅Stata工具书。 具体步骤会出现诸多代码，但是别担心，代码都不难理解，都是经过小魔方简化过的，复杂的引用及调用过程会通过手动操作提示。 步骤：（基于StataSE12.0） 在正式步骤之前需要从网上下载地图经纬度数据： http://fmwww.bc.edu/RePEc/boc
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。
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。
来自经管之家答疑频道 每个月，我们团队会特别邀请专家和版主，作为当月的特邀嘉宾，结合各自的领域，有针对性的进行答疑，并在当月答疑结束以后，对精彩的答疑进行梳理和汇总，我们从每位特邀嘉宾的答疑中，精选出
执行回归命令前，明确变量的单位至关重要。下式为一个简单的企业CEO工资决定方程，salary 是以1000元为单位的CEO年度工资水平，roe为CEO所在公司前三年的平均资本权益报酬率（return on equity），由净收入占共同权益的比重定义，例如，roe=10表示平均资本权益报酬率为10%。
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。
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。
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。
EOS（Earth Observation System） 卫星是美国地球观测系统计划中一系列卫星的简称。经过长达8年的制造和前期预研究准备工作，第一颗EOS的上午轨道卫星于1999年12月18日发射升空，发射成功的卫星命名为Terra（拉丁语“地球”的意思），主要目的是观测地球表面。它是一个用一系列低轨道卫星对地球进行连续综合观测的计划。它的主要目的是：实现从单系列极轨空间平台上对太阳辐射、大气、海洋和陆地进行综合观测，获取有关海洋、陆地、冰雪圈和太阳动力系统等信息；进行土地利用和土地覆盖研究、气候的季节和年际变化研究、自然灾害监测和分析研究、长期气候变率和变化以及大气臭氧变化研究等；进而实现对大气和地球环境变化的长期观测和研究的总体（战略）目标。
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。
俄勒冈州立大学eMapR 实验室的Justin Braaten编写的文档、应用程序和 API ，由Robert Kennedy 博士指导
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。
美国国家航空航天局（NASA）地球科学数据和信息系统（ESDIS）项目是戈达德太空飞行中心飞行项目管理局下属地球科学项目部的一部分。作为ESDIS的关键组成部分，由美国独立设施的分布式网络运营12个互连的分布式活动档案中心（DAAC）
本项目案例由博睿数据投递并参与“数据猿年度金猿策划活动——2023大数据产业年度创新服务企业榜单/奖项”评选。
这个是美国NOAA的一个专门下载全球气象站数据的网站，不需要注册，包含全球多个国家数据，中国气象站数量涵盖了934个，每小时、月度、年度数据可直接下载，台站资料也很全面，包括国际交换站、基本站等，还有民国时期的气象资料。不用任何权限就可以下载逐小时地面观测气象数据，常用
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
原文地址：https://machinelearningmastery.com/gentle-introduction-autocorrelation-partial-autocorrelation/
A Gentle Introduction to Autocorrelation and Partial Autocorrelation 自相关和偏自相关的简单介绍 自相关(Autocorrelation)和偏自相关(partial autocorrelation)图在时间序列分析和预测被广泛应用。 这些图以图形方式总结了时间序列中的观测值(observation)和先前时间步中的观测值(observation)之间关系的强度。自相关和偏自相关之间的区别对于初学者进行时间序列预测来说可能是困难并且疑惑的。
考虑一下经济衰退和扩张。在衰退开始时，产出和就业率下降并保持较低水平，然后，产出和就业率增加。从统计上讲，均值，方差和其他参数在各个状态之间都在变化。我们的问题是估计方案何时更改以及与每个方案关联的参数值。询问状态何时改变等同于询问状态持续多久。
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。
出品 | OSC开源社区（ID：oschina2013) DB-Engines 宣布 Snowflake 成功卫冕，获得了 “2022 年度数据库” 称号。 DB-Engines 是全球知名的数据库流行度排行榜网站，其评选年度数据库的标准为：计算数据库当前最新流行度分数（2023 年 1 月）的同比增长量，分数增长最多的即为年度数据库。 年度 DBMS：Snowflake Snowflake 是一个基于云的数据平台，因其可扩展性、灵活性和性能而广受欢迎。它使用自定义 SQL 引擎和列式数据存储，并提供广泛
来源：计量经济学服务中心 本文约2700字，建议阅读8分钟 本文为你介绍了因果推断书籍的代码合集。 1、Causal Inference: The Mixtape 来源： https://mixtape.scunning.com/index.html 简介 这是《Causal Inference: The Mixtape》的在线版本，因果推理包括一些工具，让社会科学家能够确定什么导致什么。在一个混乱的世界里，因果推理有助于确定所研究行为的因果关系——例如，提高最低工资对就业的影响(或缺乏影响)，幼儿教育对
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？
原文首发：https://maoli.blog.csdn.net/article/details/104787308
其中，x1,x2,...,xk都是预测变量（影响预测的因素），y是需要预测的目标变量（被预测变量）。
摘要：地上生物量（AGB）和森林面积的时空动态会影响巴西亚马逊河的碳循环，气候和生物多样性。在这里，我们通过分析基于卫星的年度AGB和森林面积数据集来调查AGB和森林面积的年际变化。我们发现，2019年的森林总面积损失比2015年更大，这可能是由于最近放松森林保护政策所致。但是，2019年的AGB净亏损比2015年减少了三倍。在2010–2019年期间，巴西亚马逊的累计总亏损为4.45 Pg C，而总收益为3.78 Pg C，导致AGB净亏损为0.67 Pg C.森林退化（73％）对总AGB损失的贡献是森林砍伐（27％）的三倍，因为面积退化的程度超过了森林砍伐的程度。这表明森林退化已成为驱动碳损失的最大过程，应成为更高的政策重点。
中分辨率成像光谱仪(MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer) -MODIS是Terra和Aqua卫星上搭载的主要传感器之一，两颗星相互配合每1-2天可重复观测整个地球表面，得到36个波段的观测数据，这些数据 将有助于我们深入理解全球陆地、海洋和低层大气内的动态变化过程，因此，MODIS在发展有效的、全球性的用于预测全球变化的地球系统相互作用模型中起着 重要的作用，其精确的预测将有助于决策者制定与环境保护相关的重大决策。
后端接口提供月度和年度数据，同时因为是柱状图，所以每组数据又分为横轴数据(横坐标)、纵轴数据(纵坐标)；
DB-Engines 根据其网站的数据，宣布 Snowflake 荣获“2021 年度数据库”称号。
在分析高维数据时，降维（Dimensionality reduction，DR）方法是我们不可或缺的好帮手。
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。
我们前几篇文章和大家介绍了如何读取Excel,以及如何获取行数据，列数据，以及具体单元格数据。像我们目前只读取了一个Excel表中的一个sheet的数据，这个sheet的数据通常我们在pandas中称其为DataFrame，它可以包含一组有序的列(Series), 而每个Series可以有不同的数据类型，这个等我们后面再详细说，今天和一起针对DataFrame一起做几个小练习。DataFrame后面我们简称为df。
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
本文估计实际GDP增长率的两状态Markov区制转换动态回归模型 （点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
最近我们被客户要求撰写关于马尔可夫区制转换动态回归的研究报告，包括一些图形和统计输出。
在分析二元结果时，逻辑回归是分析师对回归建模的默认方法。随机研究中，当然很容易估计比较两个治疗组的风险比。对于观察数据，治疗不是随机分配的，估计治疗效果的风险比有点棘手。
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