目录:目录一、什么是stata_kernel1. stata_kernel简介2. 为什么要使用stata_kernel3. stata_kernel与pystata的区别4. stata_kernel与pystata如何选择二、如何安装stata_kernel1. 安装任意一个jupyter环境2. 自定义jupyter环境配置（可选）2.1 Jupyter更改启动路径2.2 Jupyter更改
最近拿到了Stata的船新版本——Stata16，就迫不及待地玩了两天。总的来说，Stata16不论在UI上，还是在功能上，都比之前的版本进步了许多。特别值得一说的是，Stata终于牵手Python了——用户可以在直接进入Python的交互模式，或者运行Python的脚本。这样就可以借他山之石以攻玉。比如说，我们用Python爬取的数据，然后交由Stata进行处理；或者将Stata中的数据交由Py
EViews
是美国GMS公司1981年发行第1版的Micro TSP的Windows版本，通常称为计量经济学软件包。EViews是Econometrics Views的缩写，它的本意是对社会经济关系与经济活动的数量规律，采用计量经济学方法与技术进行“观察”。计量经济学研究的核心是设计模型、收集资料、 估计模型、检验模型、运用模型进行预测、求解模型和运
用Python的方式来做。Stata中宏的广泛使用反映了一种不同的编程理念。与Python不同，Python是一种面向对象的通用编程语言，Stata的ado语言（不是mata）需要宏才能作为不仅仅是一种简单的脚本语言。在宏几乎可以在Stata中的任何地方使用（甚至在宏定义中），有两个目的：文本替换表达式求值使用宏，用户可以简化他们的代码，这反过来又会减少有可能出错并保持整洁。缺点是使用宏呈现语言的
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2023-07-02 19:23:22
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本节旨在演示如何在 pandas 中做各种类似Stata的操作。按照惯例，我们按如下方式导入 pandas 和 NumPy：# 计量经济学服务中心import pandas as pdimport numpy as np在Python教程中，DataFrame将通过调用显示pandas df.head()，它将显示该行的前N行（默认为5行）DataFrame。这通常用于交互式工作（例如Jupyte
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2023-08-08 15:03:25
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## 实现"Stata与Java"的步骤
实现"Stata与Java"的过程可以简化为以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 安装Stata和Java开发环境 |
| 步骤二 | 编写Java代码，实现与Stata的交互 |
| 步骤三 | 编译Java代码 |
| 步骤四 | 在Stata中加载Java代码，并调用Java方法 |
下面将逐步解释每一
原创
2023-09-06 15:34:01
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ISLR第三章的理解几种常见的线性模型简单线性回归
Y=β0+β1X
多元线性回归
Y=β0+β1X1+β2X2+...
扩展线性回归
Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3 克服了多元线性模型 X1 与 X2 不协同作用的假设。 线性模型的评价指标F-statistic 可以评价sales与几个变量是否有关系。F-statistic是大于
Stata是统计学专业软件，可以很方便的对数据处理，但几乎只能按照整行整列进行，而且每次只能加载一个矩阵（dta文件），如果要用到多个矩阵数据进行操作或进行复杂的循环控制，就力不从心了。 而Matlab工业界广泛使用的数据分析处理工具，对矩阵支持良好，除了可以像c语言一样完成底层的操作之外，还包含很多函数库，囊括工控、信号处理、金融、人工智能各个行业。虽然没有Stata内置的统计学函数全面，但在
本篇将继续介绍Python与Stata的数据交互过程中的时间变量处理的问题。在开始介绍之前，通知一下：本文，包括之前部分文章的源代码已经托管至github上了，地址："https://github.com/zhangdashenqi/"，请需要的同学自取。1. 使用Stata函数处理在上一篇（传送门：张大神气：Python与Stata的数据交互），我们介绍了在Stata16中Python和
# 如何实现“Stata Python”
近年来，数据分析在不同领域的重要性不断增加，Stata和Python这两种工具也逐渐被广泛使用。Stata是一款强大的统计软件，而Python则以其可扩展性和丰富的库而受到开发者的青睐。将Stata与Python结合使用，可以大大增强数据分析的能力。本篇文章将为刚入行的小白提供实现“Stata Python”的完整流程和代码示例。
## 实现流程
下
按照惯例，我们按如下方式导入 pandas 和 NumPy：# 计量经济学服务中心import pandas as pdimport numpy as np在Python教程中，DataFrame将通过调用显示pandas df.head()，它将显示该行的前N行(默认为5行)DataFrame。这通常用于交互式工作(例如Jupyter笔记本或终端)，而Stata中的等价物将是：lis
像数据科学家一样思考：12步指南（上）《像数据科学家一样思考》 7-工程产品 下一步是建立统计软件。如果统计是分析和从数据中得出结论的框架，那么软件就是将这个框架付诸行动的工具。数据科学家必须为任何项目做出许多软件选择。如果你有一个喜欢的软件，这通常是一个不错的选择，但是有充分的理由去挑选别的东西。如果你是数据科学或统计软件的新手，或许很难找到一个起点。电子表格和基于GUI的应用程序通常是执行
很多人曾问及SAS，Stata和SPSS之间的不同，它们之中哪个是最好的。可以想到，每个软件都有自己独特的风格，有自己的优缺点。本文对此做了概述，但并不是一个综合的比较。人们时常会对自己所使用的统计软件有特别的偏好，希望大多数人都能认同这是对这些软件真实而公允的一个对比分析。SAS一般用法。SAS由于其功能强大而且可以编程，很受高级用户的欢迎。也正是基于此，它是最难掌握的软件之一。使用SAS时，你
一般来说，计算机专业的毕业生会远比统计系的毕业生多，但并不代表python比r的用户多。其实除了计算机、数学、工程等少量专业，绝大多数专业的学生编程能力都不强，一般都用stata/spss/sas等更简单实用的语言，要想让他们从这些语言直接到python，其实是有点跳跃，或许过渡到r是更现实的选择，因此很容易找到很多社会科学、经济、政治、生物的人用R写了各种各样的package，而python还是
利用stata调用python是stata16中的一个新增功能。对此，相信很多人和小编当初的想法一样，觉得该功能是多此一举。但是小编在深入了解学习之后发现，该功能简直是stata用户的福音。该功能使得，我们可以先利用python爬取数据，然后再利用用户所熟悉的stata去处理数据，因为stata在处理数据方面具有一定的优势。那么今天我们就来看看，怎样利用stata调用python爬取数据，再用st
前几天在处理大创需要的数据的时候，发现原始数据下载下来是这样：原保险保费收入（万元）原保险保费收入（万元）原保险保费收入（万元）原保险保费收入（万元）原保险保费收入（万元）原保险保费收入（万元）日期全国合计北京天津河北辽宁江苏01-20065584071.68527391.92106848.41216499.65157439.23602208.8202-20069972423.64817376.6
## 教你如何实现“Python和Stata”
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何使用Python和Stata进行数据分析和处理。在本文中，我将逐步指导你完成这个过程。首先，我们来看一下整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 步骤 1 | 安装Python和Stata |
| 步骤 2 | 导入数据 |
| 步骤 3 | 数据清洗 |
| 步骤
在上一期我们已经介绍了怎么使用R语言做竞争风险模型，今天我们来演示一下怎么使用stata来做竞争风险模型，stata相对r语言来说的优势就是操作相对简单，大部分功能可以通过界面操作来实现，缺点就是界面相对代码不够灵活，但是适合初学者，我们继续使用上次膀胱癌bladder1的数据集来做竞争风险模型，这样可以对比一下stata做出来的结果和R语言有什么不同。 先打开stata导入数据，我们的数据不是很
本节旨在演示如何在 pandas 中做各种类似Stata的操作。按照惯例，我们按如下方式导入 pandas 和 NumPy：# 计量经济学服务中心import pandas as pdimport numpy as np在Python教程中，DataFrame将通过调用显示pandas df.head()，它将显示该行的前N行（默认为5行）DataFrame
Python与Stata的数据交互最近拿到了Stata的船新版本——Stata16，就迫不及待地玩了两天。总的来说，Stata16不论在UI上，还是在功能上，都比之前的版本进步了许多。特别值得一说的是，Stata终于牵手Python了——用户可以在直接进入Python的交互模式，或者运行Python的脚本。这样就可以借他山之石以攻玉。比如说，我们用Python爬取的数据，然后交由Stata进行处理
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2023-08-08 19:21:22
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