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数学建模（8）多元线性回归模型
1.因变量的分类 回归分析 三个重要作用： 数据分类 1.横截面数据： 同一时间段内 不同对象的数据 2.时间序列数据 同一对象不同时间内的数据 3.面板数据 横截面数据和时间序列数据的组合 一元线性回归模型 β是为了标新立异，和k、b无疑，u是扰动项 变量的内生性跨国面板数据（1960-2020）三：金融、上市企业、对外援助（stata版）
跨国面板数据（1960-2020）三：金融、上市企业、对外援助（stata版） 数据来源：世界银行 数据范围：1996-2020年，全球264个国家 作者收集整理所得！！！ 下载链接：https://bbs.pinggu.org/thread-10894249-1-1.html 具体指标包括：有价证券，净流入（国际收支平衡，当前美元）。二次收入收入（国际收支平衡，当前医咖会免费STATA教程学习笔记——日志文件
日志文件 给文件命名：log using CSDN 增加新的内容：log using CSDN, append 覆盖之前的内容：log using CSDN, replace 将文件保存为smcl格式：log using CSDN, smcl 将文件保存为text格式：log using CSDN, text 关闭日志文件: log close或者log close CSDN 关闭所有的日志文件：log cstata稳健性、内生性、logit模型
//help psmatch2//帮助文件 //ssc install psmatch2//安装 clear insheet using D:\ⅡR+Stata\statawork\mergeelderly.csv save D:\ⅡR+Stata\statawork\mergeelderly.dta use D:\ⅡR+Stata\statawork\mergeelderly.dta ** 将数据随机排序 set seed 10101 gen ranordeStata两种方法进行cox回归外部验证（1）
COX回归是临床常用的一种分析方法，多用于肿瘤、血液等疾病患者，其考虑到了临床随访删失情况，多用与生存分析。我们既往已经介绍了使用stata进行logistic回归内部验证和外部验证。今天我们继续来介绍stata进行cox回归内部验证和外部验证。 这次使用的是一个肺癌数据集（公众号回复Stata数据处理：批量处理被保护的年鉴数据-dxls-txls
全文阅读：https://www.lianxh.cn/news/6f1b8057418de.html 目录 1. 引言 1.1 在知网下载统计年鉴1.2 知网数据的文件保护2. 导入被保护的数据 2.1 另存为 csv 格式2.2 xlstocsv 命令2.3 VBA 宏代码2.4 dxls 和 txls 命令3. 结语4. 相关推文 1. 引言 统计年鉴是学术研究中最重要Stata实证：一键显著代码免费教程，拯救你的论文
目录 一、写在前面 二、使用Python生成可变变量组合 三、Stata代码 四、更进一步-寻找中介效应的控制变量 一、写在前面 ①将控制变量分为固定变量C语言实现数据结构-交通咨询系统
运行若有问题，私信。 代码如下： #include"stdio.h" #include"stdlib.h" #include"string.h" #define MAX_VERTEX_NUM 30 #define NULL 0 #define MAX_ARC_SIZE 100 #define MAX_ROUTE_NUM 10 #define False 0 #define True 1 #define INFINITY 10000 typedef拓端tecdat|Stata广义矩量法GMM面板向量自回归PVAR模型选择、估计、Granger因果检验分析投资、收入和消费数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=24016 原文出处：拓端数据部落公众号 摘要 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Stata：面板混合选择模型-cmxtmixlogit
全文阅读：https://www.lianxh.cn/news/d58211ecbb26f.html 目录 1. 简介2. 命令介绍3 案例实操4. 参考文献5. 相关推文 1. 简介 离散选择模型 (discrete choice model, DCM) 是研究个体选择行为强有力的分析工具，目前应用较为广泛的 Stata 命令包括 logit、probit、mlogit、nlogStata：面板数据缺失值与多重补漏分析-twofold
全文阅读：https://www.lianxh.cn/news/77d0d450a3024.html 目录 1. 面板数据多重补漏潜在问题2. 二重 MICE 算法 2.1 二重 MICE 插补优点2.2 二重 MICE 插补命令3. 多重补漏敏感性分析4. 参考资料5. 相关推文 在缺失值与多重补漏分析的前三讲中，我们讲述了截面数据多重补漏的 MVNStata热锅蚂蚁转圈问题
宏 doesn't work 点击查看详细内容 点击查看背景 两张表的数据，阿克苏地区死活匹配不上，查看excel原始数据，名称没有异常。 再查看主表dta，妈呀，啥时候阿克苏地区变成“阿克苏市”了，没有一条代码修改了阿克苏的名称啊！ 没有其他更值得怀疑的点——问题只可能出在上面那条macro上。要Stata效率分析：Simar-Wilson两阶段半参数DEA
全文阅读：https://www.lianxh.cn/news/9fa740a352c58.html 目录 1. 背景介绍2. 计算过程3. simarwilson 命令4. Stata 操作 4.1 数据导入4.2 tobit 估计4.3 truncreg 估计4.4 simarwilson 估计4.5 特殊情形的估计结果4.6 图示边际效应5. 结论6. 参考资料7. 相关推文 1. 背景介绍Stata数据处理：一文读懂微观数据库清理（下）
全文阅读：https://lianxh.cn/news/cb05be5a4dc6e.html 目录 4. 数据清理 4.2 多变量清理5. 综合变量生成 5.1 观测值组间计算-根据观测值分组5.2 观测值组内计算-变量分组6. 数据清理管理7. 注意事项8. 参考资料9. 相关推文 4. 数据清理 4.2 多变量清理 数据中有些问题不聊聊Stata中的profile文件-第二季
全文阅读：https://www.lianxh.cn/news/f1fe693db363c.html 我曾写过一篇推文 聊聊Stata中的profile文件，说明了 Stata 中 profile.do 文档的设定思路和方法。现在，我的思路发生了一些变化，也更新了我的 profile.do。 下面，我分享一下我的想法和做法。 多年以来我一直把「personaStata-DID：不同处理时点不同持久期的倍分法（flexpaneldid）
全文阅读：https://www.lianxh.cn/news/0c3bece858562.html 目录 1. 简介2. 理论背景 2.1 现有解决方法2.2 灵活的条件 DID2.3 处理组处理效应 ATT 估计3. Stata 实操4. 参考文献5. 相关推文 1. 简介 双重差分模型 (Difference in Difference, DID) 是目前经济学界估计处理效应forest-森林图：分组回归系数可视化
全文阅读：forest-森林图：分组回归系数可视化| 连享会主页 目录 1. 问题背景2. Stata 实例 2.1 Stata 外部命令介绍2.2 Stata 实例参考文献 1. 问题背景 绘制森林图可以帮我们直观地展现不同系数的大小和显著性，便于我们比较不同系数的相对大小关系 例如下图研究中国新型农村社STATA中的Macro（宏、暂元）、通配符与循环——减少重复性的工作
1. Macro（宏、暂元） 1.1 Macro的介绍 在STATA教程中,Macro也被翻译为宏、暂元等。Macro是程序中的临时变量，由Macro的名称和内容两部分组成，类似于变量名和变量值。Macro有局部宏和全局宏两种。局部宏只存在于定义它的程序之内，并且不能在其他程序中被引用；而全局宏一旦被定义，就会Stata 无序多分类Logistic回归
使用Stata进行无序多分类Logistics回归简单方便。 mlogit y a b c：此命令即以无序多分类变量y作为因变量，a, b和c作为自变量进行无序多分类Logistics回归。此时的自变量类型可以为连续性变量，二分类变量；若c自变量为无序多分类变量，此命令应当写为mlogit y a b i.c。 mlogit y a b c, bStata—基本统计量输出、模型估计和结果输出
1. 基本统计量的输出 tabstat var, stats(mean sd min max p50 max) c(s) f(%6.2f) 输入上述命令之后，会在stata的结果窗口呈现所需的描述性统计，那么如何直接将结果转到word中？方法如下： logout, save(mytable) word replace: tabstat var, stats(mean sd min max p50 max) c(s) f(Stata—文件格式转换
今天在做数据分析时，需要将Stata的.dta文件转换为Spss的.sav文件，经过探索，总结如下2种较好的文件格式转换方法。 1. 使用Spss导入文件。选择.dta格式的文件将其导入Spss，再另存为.sav格式。 2.使用Excel导入Spss。在Stata中，将数据文件导出至.xls的Excel文件，而后使用Spss软件导入ExStata—更名、排序及表达式
变量的更名与排序： rename sex gender:将变量sex命名为gender order a b c-e:上述变量则按照a，b，c，d，e进行排序，未提及的变量则依次排在e变量之后 move a b：将a变量移到b变量处，变量b后移一个位置 数据的排序： sort a b：即依照变量a和b的取值大小排列数据，先按a的数值从小到大排序，再按b的数值Stata—循环语句
最近在处理一个比较大型的数据库，发现有的时候需要做一些重复操作。如，将所有的缺失值均命名为-999，将某量表各个题目的值均减1，将一系列变量命名以y字母结尾，将一系列变量进行重新赋值，做1个因变量与10个自变量的卡方检验。如果一个个做的话，可能我已经无法活着写帖子了叭。。。 但是在Stata：一文搞定论文表1——基本统计量列表
原文链接：https://www.lianxh.cn/news/7ca2b65c68835.html 目录 1. 引言2. 计算基本统计量的命令展示与描述 2.1 table 命令2.2 tabulate 命令2.3 summtab 命令2.4 summarize 命令2.5 tabstat 命令2.6 fsum 命令2.7 baselinetab 命令3. 命令特点及总结4. 附录：本文示例 do 文STATA cox生存模型C-index的比较
// STATA的 STATA的 STATA的 //C指数间差异的假设检验 //我自己看的文章，常见的就是一个指标和TNM分期的性能作比较 //安装 ssc instal somersd //定义模型结果和时间变量 stset time, failure(dead ==1) //进行cox回归 调整其他变量 stcox xxx agegroup i.bmi i.TNM esta