stata

1.如何删除某几行的数据 drop if year2==2014 | year2==2013 2.如何计算连续几年的标准差 *year2为int型 bys stkcd (year2):gen roa1=adjroa[_n-1] bys stkcd (year2):gen roa2=adjroa[_n-2] bys stkcd (year2):gen roa3=adjroa[_n+1] bys stkcd (year2):gen roa4=adjroa[_n+2] egen roasd=rowsd

Stata中计量方法的函数非常强大,但是强大的函数对于理解计量原理是不利的,因此能够将高层次函数化解为简单函数实现便于理解强大函数.对于工具变量的方法,由面板工具变量变为截面工具变量方法见下面的stata实现过程. mat Int=I(N*T) mat In=I(N) mat Jt=J(T,T,1) mat P=In#Jt mat Q=Int-P #生成转换矩阵,消除面板固定效应 mkmat Y,matrix(Y) mkmat z1 z2 z3 z4 z5 ...,matrix(Zmat) mk

第一次用STATA,以前一直搞SPSS,简直是生产力革命啊. 记下写的第一个命令 也是实现了一个probit回归 clear cd C:\Users\Qian\Desktop\1 insheet using GoTG0711.csv probit v11 v3 v4 v5 v6 v7 v8 v9 v10 v12 outreg2 using hhh.doc

http://bbs.pinggu.org/thread-1347583-4-1.html 包含基于命令行的stata{,-sm,-se,-mp}执行文件和基于X Window图形界面xstata{,-sm,-se,-mp}执行文件,xstata{,-sm,-se,-mp}的依赖关系如下:       linux-vdso.so.1        libgthread-2.0.so.0        libglib-2.0.so.0        libstdc++.so.6        li

在向stata导入面板数据时,需要对日期格式进行统一,有时因为不同编译软件的问题,这时候会出现日期格式变为"2018/1/2",而非"2018-01-02":则该构造时间戳的时候可以: date = date( date1 , "YMDhm") // "" 内为date1的格式 format date %td //当时stata内为数值型,再次打开时为字符型,需要重新格式step1 gen date2=year(date)*1

原文链接:http://tecdat.cn/?p=6283 在Stata的实现中,可以使用鲁棒选项,当残差方差不恒定时,可以使用常规线性回归.使用稳健选项不会更改参数估计值,但使用三明治方差估计器计算标准误差(SE).在这篇文章中,我将简要介绍使用稳健的区间回归的基本原理,并强调如果残差方差不是常数,与常规线性回归不同,则区间回归估计是有偏差的. 用于常规线性回归的稳健SE 在常规线性回归中,如果残差方差不是常数,则回归参数估计值仍然是无偏的,但SE则不然.处理SE中偏差的一种途径是使用Hube

一.文件扩展名 数据文件 .dta 命令文件.do 程序文件.ado 二.不同统计软件的对比 三.使用wbopendata(世界银行公开数据)模块获取数据,减轻数据下载管理的工作量 例1:用wbopendata获得“每百人手机订购量“指标的元数据并制作地图 . wbopendata, language (en -English) indicator (it.cel.sets.p2) long clear latest . use Mobile, clear. spmap it cel sets

1.分组回归 sort state by state:reg xxx xxx 2.交叉项 genicv可以一键生成很多交叉项 ##可以直接表示交叉项. [例子] ssc install genicv sysuse auto,clear genicv length weight foreign \\\会生成4个交叉项,所以可能情况,并且有label reg price length weight length_weight *如果不愿意生成,直接用 reg price c.length##c.we

1.判断是否适合做主成份分析,变量标准化 Kaiser-Meyer-Olkin抽样充分性测度也是用于测量变量之间相关关系的强弱的重要指标,是通过比较两个变量的相关系数与偏相关系数得到的. KMO介于0于1之间.KMO越高,表明变量的共性越强.如果偏相关系数相对于相关系数比较高,则KMO比较低,主成分分析不能起到很好的数据约化效果. 根据Kaiser(1974),一般的判断标准如下: 0.00-0.49,不能接受(unacceptable); 0.50-0.59,非常差(miserable): 0