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。...Stata 中运行回归 在 Stata 中，完成整个实证的过程大致如下： cd .....也可以自己计算描述性统计信息，将结果存入新的 DataFrame 。...上图为模型结果的评估，和前文 Stata 的回归结果对比，结果一致。 总结 经过对比，是否感觉到 Stata 用来做计量的方便性？...对于完成实证论文，Stata 能够轻松的实现图表自动化，而 Python 似乎没有这么便捷的图表输出。不过使用 Jupyter Notebook ，Python 在数据探索性分析和可视化方面更加强大。
一、软件、环境及数据 软件为Stata14便携版 系统环境为Win10 数据文件结构如下 code region year FDI time policy_year hsr ......解决办法： 新建一张工作簿，将原工作表复制，选择“仅文字黏贴”进新的工作簿，在Stata中导入新的工作簿。问题解决成功。..."在前，"时间变量"在后 查看自己“地区变量”大致有多少个，如23个省 如果"地区变量"超越30个且数据量高达三四万，那么建议你看看自己的电脑配置带不带的动 //如果出现以下报错，说明Stata炸了...Bengbu" | region=="Benxi" | region=="Bozhou" | region=="Cangzhou" | region=="Changde" 过载效果 正常效果 （五）输出回归结果问题...因为要做混合，固定效应，随机效应等多个回归，所以如果每次都使用outreg2输出一次，然后再将结果合并在一起，那么未免有点浪费时间和精力，所以我推荐使用asdoc命令来输出回归结果，非常强大。
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。 本教程将使用STATA中的$Estout Package$来回答以上三个问题。...Estout 介绍 我们将首先介绍如何使用$Estout$输出最基本的回归表格，接着介绍如何把描述性数字以及回归中控制的变量类型加入到表格中，最后是如何生成pdf格式的表格。...Esttab之所以如此简单，强大，因为它其实是更为复杂的estout的一个wrapper，也就是说当我们使用esttab命令时，其实已经使用了STATA设计好的初始设置。...加入描述性数据，以及控制变量类型 可以加入到回归表格中的描述性数据分为两类：回归本身返回的数据，例如R Square, 总观测值等；需要另外计算加入到回归表格中的数据，例如因变量的均值等。...我们希望能够将表格制作完全自动化，从进行回归分析，到将表格加入到文章中，不需要进行任何手动的复制粘贴。将这一过程自动化的目的，是在不断修改回归的过程中，减少人为出错的概率。
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。...数据分析：Stata软件支持多种数据分析方法，包括描述性统计、回归分析、方差分析、因子分析等，使用者可以根据自己的需求选择合适的分析方法。...数据输出：Stata软件可以将分析结果输出为多种格式的文件，例如Word、Excel、PDF等，方便使用者与他人分享。...”,点击“Next” 7.点击“Change”可以选择软件安装路径，建议和教程中的保持一致，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...变量操作可以帮助使用者对数据进行加工和处理，使得数据能够更好地用于分析和展示。以下是Stata软件中常见的变量操作介绍： 变量添加：使用者可以通过Stata软件向数据集中添加新的变量。
往期推送的解决方案是： 首先，利用批处理对文件重命名； 其次，使用StatTransfer软件将csv文件转为dta文件； 最后，在Stata中修正乱码并使用for循环进行多个数据集的纵向合并。...三、截取字符串生成新变量 假设有一个字符型变量，在该变量下的数据为字母与数字的混合组合，且长度不一致。...现在的需求就是，生成两个新变量，其中一个变量记录字符型变量的字母部分；另外一个变量记录字符型变量的数字部分，且将变量类型改为数值型。...这里将尝试使用正则表达式（regular expression）。 还是以一个手工生成的数据集为例。...当然，对单个数据集分别进行处理，然后再横向merge到一个数据集也是可行的做法。 需要说明的是，frame是Stata 16新加入的功能，Stata 15及以下版本无法使用。
STATA 的基本功能STATA软件：quzhidao.space/vVMnAh4X2Bi5数据管理 STATA提供了多种数据管理功能，如数据清洗、合并和变量生成等。...统计分析 STATA提供了多种统计分析方法，如描述性统计、假设检验和回归分析等。用户可以根据需要对数据进行深入的分析和预测，以达到更好的效果和体验。...使用STATA提供的数据管理工具和变量生成等功能，精确地进行数据准备操作。统计方法技巧 在STATA中进行统计分析，需要注意以下几个方面： a. 根据实际需求和数据特点，选择合适的统计方法； b....代码输出技巧 在STATA中进行代码输出，需要注意以下几个方面： a. 根据实际需求和代码格式，选择合适的输出方式； b. 针对具体代码的调试和优化，确保输出的代码正确无误； c....首先，在数据准备阶段，通过STATA提供的数据清洗和变量生成等功能，对原始数据进行了准确而有效的整理和管理。
p=5374 我们要估计的模型是 Y = A + BX + CD + EY = A + BX + CD + E， 其中Y是解释变量,,和是我们想要估计的系数。 生成数据 首先，让我们生成数据。...; zd cor（z，e）= 0.001，这意味着工具变量满足排除限制，因为它只影响到.zyd 现在，让我们使用指定的相关性为,,和生成数据.xdze nvars = dim(U) 1 numobs =...现在让我们指定真正的数据生成过程并生成解释变量Y 如果我们假装我们不知道真正的关系并使用和来解释，我们对和正确系数应该接近到。...我们使用z作为d的工具变量 第1阶段：在和上回归，并将d的拟合值保存为d.ddxxzz ## ## Call: ## lm(formula = d ~ x + z) ## ## Residuals:...点击标题查阅往期内容 R方和线性回归拟合优度 R语言用于线性回归的稳健方差估计 stata具有异方差误差的区间回归 R语言在逻辑回归中求R square R方 R语言Poisson回归的拟合优度检验
3、gen x=uniform（） #生成一组正太随机数 4、设置变量数据格式 format x %9.3g #设置新变量X的整数与小数部分长度。...在data_map表的最右侧添加一个变量scale，使用vlookup函数从数据指标工作表表中将数据引用到data_map文件的scale列中。（相同省份（编号）数据相同）。...下次如果有新的业务指标数据的时候，可以直接复制到指标数据文件中，使用vlookup函数引用到data_map的scale变量里。 除了数据组织的过程之外，其他的过程都是跟之前的一样的。...当然，如果你觉得我在excel中使用的数据组织技巧太复杂的话，也可以将指标数据直接复制到stata的China_label变量栏里，不过这样很容易出现乱码，而且还需要手动设置格式。...你也可以把这段代码保存为命令格式（.do）以待今后使用。 当然这些技巧并非是我要讲解的重点，我只负责数据地图作图技巧，不负责软件使用和代码基础哈~
所谓标准化回归系数，是将自变量转为一个无量纲的变量，使得不同标准化回归系数之间具有可比性。...z 也叫标准化随机变量或标准分，是一个无量纲的纯数。变量的标准化形式表示：以标准差为单位，测量观测值与均值之间的距离。经过标准化处理后的新变量（z），其均值为0，方差为1。...4.1 输出至 Excel 通过设定一个后缀为.csv文件格式的文件名，可以将结果输出为 excel 可读的的文档。...Word 通过设定一个后缀为.rft文件格式的文件名，可以将结果输出为 word 可读的的文档。...进一步，可以使用 append 选项将新的输出内容添加到已经输出的文档之中。 另一个很实用的选项是 onecell，能够把点估计的t值和标准误直接置于位于同一个表格的格子内。
后文提及的所有数据都在data文件夹内，生成这些数据的代码在文末。...,例如要要遍历文件夹中的所有文件,当然有多种实现方式，但是下面将主要介绍os.listdir,glob和os.walk。...文件索引中循环 text_files = glob(join(data_path, '*.txt')) text_list = [] for i in text_files: with open...提示：请确保更新至适用于新 Stata 版本的最新版本的 Pandas。...JSON 读入为 dataframe json_df = pd.read_json(join(data_path, 'json_sample.json')) 将 dataframe 保存为 JSON
其中，Stata/MP版本具有最快的运行速度和最大的数据集处理能力，数据集可达327个变量。无论您需要处理多大的数据集，Stata/MP都可以快速高效地完成任务。...因此，Stata14是一个非常优秀的数据分析软件，以其出色的性能和易用性在用户中赢得了很高的评价，帮助他们轻松完成数据分析任务。...软件内置了强大的统计分析功能，不仅具备传统的统计分析方法，还包括cox比例风险回归、指数回归、Weibull回归、多类别结果和有序结果、Poisson回归等高级分析功能，完美满足用户对数据分析的各种需求...·····”，点击“Next”5.可随意填写用户信息，点击“Next”6.选择“StataMP”,点击“Next”7.点击“Change”可以选择软件安装路径，建议和教程中的保持一致，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
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？...Stata 为了说明这些概念，我们在Stata中模拟了一个小数据集，最初没有缺失数据： gen x = rnormal（） gen y = x + 0.25 * rnormal（） twoway（scatter...在任何数据缺失之前，Y对X的散点图 接下来，我们将X的100个观察中的50个设置为缺失： gen xmiss =（_ n <= 50） 插补模型 在本文中，我们有两个变量Y和X，分析模型由Y上的Y的某种类型的回归组成...输入X忽略Y 假设我们使用回归模型来估算X，但是在插补模型中不包括Y作为协变量。...我们可以在Stata中轻松完成此操作，为每个缺失值生成一个估算值，然后根据X的结果推算值或观察到的X（当观察到它时）绘制Y： mi impute reg x，add（1） ?
提出问题 怎么用 Stata 生成 1~100，公差为 2 的等差数列？...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 。...} 使用 forvalues 循环可以生成步长为 2 的序列，其中 i 用来控制 replace 值的行数，j 表示要替换成的值，即1(2)100。...其中： Data.addObs(len(x3)) 表示将与x3长度相同个数的观测值，添加到当前的 Stata 数据集中； Data.addVarInt('x3') 表示将类型为 int 的变量x3添加到当前的...Stata 数据集中； Data.store('x3',None,x3) 表示将数据存到 Stata 数据集。
摘要 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。...可以通过将模型重写为无限向量移动平均来计算简单的脉冲响应函数，其中 是 VMA 参数。 然而，简单的 IRF 没有因果解释。由于创新是同时相关的，一个变量的冲击很可能伴随着其他变量的冲击。...假设我们有一个矩阵 ，使得 。然后可用于将创新点正交化，并将 VMA 参数转换为正交化的脉冲响应。矩阵有效地对动态方程组施加了识别限制。...与脉冲响应函数类似，我们使用矩阵将冲击正交化，以隔离每个变量对预测误差方差的贡献。正交化冲击 有一个协方差矩阵 ，可以直接分解预测误差方差。...为了将我们的新程序与 Stata 的内置 var 命令套件进行比较，我们还将新的 pvar 应用于投资、收入和消费数据时间序列数据。
尝试使用 Stata 16.0 的 Data Frames 功能解决，对比二者谁更优雅。 实现过程 生成数据 演示需要，生成包含 x 变量，200 个观测值的数据。...分别保存为 x1、x2 和 x3 三份数据，最后再匹配成 3 列数据。最后的结果如下： ?...上面代码涉及的主要命令的功能如下： frame reset: 重置 frame，即删除当前所有的 frame，创建一个名为 default 的新 frame 。...frget: 复制合要求的值和变量。...其实 preserve 和 restore 是将数据复制到了内存中隐藏的 frame ，多份数据操作时，需要进行导入和导出。
可以通过将模型重写为无限向量移动平均来计算简单的脉冲响应函数，其中 是 VMA 参数。 然而，简单的 IRF 没有因果解释。由于创新是同时相关的，一个变量的冲击很可能伴随着其他变量的冲击。...假设我们有一个矩阵 ，使得 。然后可用于将创新点正交化，并将 VMA 参数转换为正交化的脉冲响应。矩阵有效地对动态方程组施加了识别限制。...与脉冲响应函数类似，我们使用矩阵将冲击正交化，以隔离每个变量对预测误差方差的贡献。正交化冲击 有一个协方差矩阵 ，可以直接分解预测误差方差。...为了将我们的新程序与 Stata 的内置 var 命令套件进行比较，我们还将新的 pvar 应用于投资、收入和消费数据时间序列数据。...面板向量自回归 .s tl(1/4) gmm 尽管可以从上面的 var 输出推断出一阶面板 VAR 的格兰杰因果关系，但我们仍然使用 granger 作为说明进行检验。
如果你经常用stata写论文，会了解stata有个outreg2的函数，可以把回归的结果输出成非常规范的论文格式，并且可以把多个回归结果并在一起，方便对比。例如下图 ?...01 源码说明 其实也不用自己手动写，statsmodels模块里有一个summary_col函数，可以实现以上的功能，不过效果没有stata那么好，毕竟python也不是专业的计量分析软件，但好在代码并不难...：模型的名称，用字符串装在list里就可以了，输出时的表头，也可以不设置； info_dict：这个用来生成一些自己想加在格式化输出里的内容，dict格式； regressor_order：用来设置自变量的显示顺序...，分别做五次回归： ret~pb+行业虚拟变量 ret~mkt+行业虚拟变量 ret~mom1+行业虚拟变量 ret~roe_ttm+行业虚拟变量 ret~pb+mkt+mom+roe_ttm+行业虚拟变量...最后把五次回归的结果合并在一起格式化输出，注意这里行业用的时中信一级行业，虚拟变量个数很多，所以用drop_omitted设置不输出这些虚拟变量的系数。
（图片来源：古扎拉蒂《计量经济学精要》（第 4 版）） 如上图所示，将 的总变异（TSS）分解为两部分，可以被回归分解（ESS） + 未被回归分解（RSS）。...* 演示：在一个模型中逐步加入解释变量，并储存相应的 r2 。 当解释变量累计增加到200个时，R2的变化。...{ gen x`i' = 10*runiform() //生成解释变量 } forvalues c = 1/200{ //逐步加入解释变量 if `c' == 1 { reg...但是 平均值已知，正如一元线性回归中所看到的， ，这样又占据了一个自由度。所以 ESS 的自由度是 。 RSS 自由度： 。...不带截距项回归的 还有一种情况要注意，当模型没有截距项的时候，平方和分解公式不成立（只有一个一阶条件，无法保证 ），不宜使用 来度量拟合优度。
我个人总结做回归的步奏如下： （1）对数据进行预处理，替换缺失值和处理异常值； （2）是将单个自变量分别与因变量做散点图和做回归，判定其趋势，并做好记录（尤其是系数正负号，要特别记录）； （3）是自变量和因变量一起做相关系数...若变量存在多重共线性，可采用主成分回归，即先将存在多重共线性的变量做主成分分析合并为1个变量，然后再将合并成的新变量和其余自变量一起纳入模型做回归； （5）是做残差图，看残差图分布是否均匀（一般在+-3...心得2：不建议采用后向步进法处理变量多重共线性。 记得张文彤老师说过他有个同学做过一个研究，即采用后向步进法剔除变量的方式去做回归，得到的结果犯错的几率比较大。张老师也不建议用这个方法处理多重共线性。...因变量分了5类，有一类个数比较多，达到300多，有1-2类个案比较少，只有30左右。专家提到了要做稳健性检验。这个用stata软件编程加一个robust即可解决问题。不知道在SPSS里面怎么做。...我个人认为这是一个好问题的。不做稳健性检验模型可能受一些极端值的影响，结果不稳定。可能本来显著的变量剔除1-2个样本后就变得不显著了。所以做回归分析稳健性检验也比较重要.
(1) 以评价量为因变量，分析其它变量和评价量之间的关系。 (2) 以评价量为因变量，研究影响评价量的重要因素。 我们运用stata软件解决此问题。...1.导入excel表格的数据 方法一：单击stata的左上角的“文件”，选择“导入”，再选择“excel电子表格” 在浏览选择文件位置，然后勾选“将第一行作为变量名”，最后单击“确定”。...:标准差 Min:最小值 Max:最大值 （2）定性变量 4.回归分析（stata） GLS为广义最小二乘，在OLS的基础上进行了一定的调整，为了克服扰动项u，当一些条件不符合时，我们可以使用GLS...:分析出来的回归系数 Std. Err.:分析出来回归系数的标准误差 5.加入虚拟变量回归 Stata会自动检测数据的完全多重共线性问题。 下面的图片结果放在附录中就行了。...（本例就是这种情况） 第二问 在第二问中要求我们，以评价量为因变量，研究影响评价量的重要因素。 我们将引入标准回归，来解决第二题。
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