1、什么是T test?t-test：比较数据的均值，告诉你这两者之间是否相同，并给出这种不同的显著性（即是否是因为偶然导致的不同）The t test (also called Student’s T Test) compares two averages (means) and tells you if they
are different from each other. The t te
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2024-04-24 13:52:25
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日期（Date）与时间（Time）（后文统称为“时期数据”）在时间序列与面板数据分析中经常出现，在 Stata 中掌握处理这类数据的函数很有必要。1. 时期数据处理概览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
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2024-04-13 20:43:16
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简介： mpstat是Multiprocessor Statistics的缩写，是实时系统监控工具。其报告与CPU的一些统计信息，这些信息存放在/proc/stat文件中。在多CPUs系统里，其不但能查看所有CPU的平均状况信息，而且能够查看特定CPU的信息。mpstat最大的特点是：可以查看多核心cpu中每个计算核心的统计数据；而类似工具vms
netstat命令1、简介 Netstat是控制台命令,是一个监控TCP/IP网络的非常有用的工具，它可以显示路由表、实际的网络连接以及每一个网络接口设备的状态信息。Netstat一般用于检验本机各端口的网络连接情况。2、格式 netstat [-a][-e][-n][-o][-p Protocol][-r][-s][Interval]3、含义
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2024-04-15 12:24:09
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调整变量格式： format x1 %10.3f ——将x1的列宽固定为10，小数点后取三位 format x1 %10.3g ——将x1的列宽固定为10，有效数字取三位 format x1 %10.3e ——将x1的列宽固定为10，采用科学计数法 format x1 %10.3fc ——将x1的列宽固定为10，小数点后取三位，加入千分位分隔符 format x1 %10.3gc ——将x1的列宽
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2024-03-14 20:36:03
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这里主要是做个学习记录。 参考链接来自： https://www.ssc.wisc.edu/sscc/pubs/stata_psmatch.htm 很经典的一篇帖子以下主要是对用到的stata命令和过程做个记录 （以下内容需要一点点的psm基础，包括ate、atu、att，psm处理流程等。在这篇内容里没有解释。）倾向性得分匹配首先这个teffects和psmatch都可用来做PSM的。具体PSM
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2024-05-08 20:55:09
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stata：时间变量格式转换时间序列是经济金融类研究最常用的数据类型，时间变量的转换和设定一般是初学者最为头大的问题，本文在这里详尽的展示有关时间变量处理、转换以及格式设定的相关问题，话不多说直奔主题。 第一次使用MarkDown，很多细节问题不是很懂，格式有错乱问题，看官多见谅！1.时间变量格式问题格式描述-101%tc毫秒 31dec195923:59:59.99931dec195900:00
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2024-04-11 14:04:07
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曲线标绘图和连线标绘图[twoway] line varlist [if] [in] [,options] //绘制曲线标绘图quietly regress mpg weight //quietly要求不显示回归结果，简写为qui
predict hat //得到预测值hat
predict stdf, stdf //得到预测的标准差
gen lo = hat - 1.96*stdf
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2024-03-28 04:45:37
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目录 \(ST\)表（\(1\)）区间\(RMQ\)问题（\(2\)）啥是\(ST\)表（\(3\)）\(ST\)表的基本思想（\(4\)）\(ST\)表的例题例题（\(1\)）例题（\(2\)） 经过了树状数组的折磨学习，小蒟蒻\(hqk\)又学了一个新的结构——\(ST\)表（其实应该是\(ST\)算法，因为\(T\)本来就有\(table\)的意思，但是由于大家都这么叫，接下来的文章里
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2024-10-21 11:21:18
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前一篇文章中说了SGI STL中的Concepts Check,其实就是利用模板类类实例化在编译期会执行检查的特性. SGI STL大量运用了Concepts Check,前面已经说过,这里不再多说.在<<C++ Primer>>中在"模板与泛型编程"章节中有讲解模板的特化,不再赘述. 模板特化分为两种: 1. 绝对特化 2. 部分
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2024-10-20 18:51:42
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1. PSM 简介 在经济学中，我们通常希望评估某项公共政策实施后的效应，为此，我们构建 "处理组" 和 "控制组" 以评估「处理效应 (treatment effect)」。然而，我们的数据通常来自非随机的观察研究中，处理组和控制组的初始条件不完全相同，故存在「选择偏差 ( selection bias)」问题。「倾向得分匹配 (PSM)」法使用倾向得分函数将多维向量的信息压缩到一维，然后根据倾
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2024-06-25 09:36:24
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SAS Logistic回归:代码及输出报告详解 这篇将作为五一后一个讲稿的阅读材料之一，先整出来就搁这。如果没有耐心读下去，你可以立即转到以下的参考资料，该篇所有的知识都来自它们：Cody, R.F. and Smith, J.K. Applied Statistics and the SAS Programming Language,4th ed..NJ: Prenti
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2024-03-01 11:39:53
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一、matlab、stata代码整理1）matlab： 1、zscore（x）——标准化 2、scatter（x，y）——散点图 hold on——在此图里继续作图 plot（......
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2024-04-29 17:15:23
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LogisticRegression：给定正则参数C对应的Logistic回归。LogisticRegressionCV：在一组正则参数Cs中寻找最佳C的Logistic回归。SGDClassifier：可实现采用随机梯度下降优化的Logistic回归。 LogisticRegressionclass sklearn.linear_model.LogisticRegression(pen
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2024-10-29 14:24:09
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目录说明这篇文章能实现什么？论文或报告复现的一些个人理解00.全局设置、文件夹创建与需要的包01.数据的导入02.数据清洗03.使用循环语句批量重命名04.批量导出描述统计05.独立样本描述的可视化与非参数检验06.简单线性回归前的准备与回归结果导出07.结尾——一个包括了前面所有 dofile 的 dofile附件说明这篇文章能实现什么？这是一份我自己关于论文或者报告复现的心得记录。最终实现的结
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2024-05-25 12:53:11
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1. 常用的数据分析工具 Stata、SPSS、SAS、R、Python，甚至Excel都可以做数据分析工作。R和Python是程序员的首选，可以通过编写程序实现成整体的数据清洗、分析、挖掘，还可以增加扩展支持，把一套代码应用于类似的数据分析场景中。对于专业人士（如生物、医疗领域）来说，掌握编程语言的学习成本太高，他们更关注通过工具，方便快捷地得到分析结果，SPSS和Stata主要是图形界面的软件
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2024-04-30 17:27:54
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上一篇对stata的一些基本命令进行了介绍解释，这篇主要介绍一下数据的合并问题吧，为什么要进行数据的合并，主要是数据在不同的文件中，而且数据来源具有多样性，而我们都知道模型的回归数据一定要在一个文件中，此时才能进行模型的构建与检验，所以我们需要对数据进行相应的合并。合并有两种类型，一种是横向合并，一种为纵向合并，通俗来讲，就是如果是变量没发生变化，此时需要追加数据就需要进行纵向合并，如果需要追加变
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2024-04-29 10:35:07
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最近在找关于用stat做KHB中介效应的资料，网上的资料都很少，相关的那个英文文献大家应该都找到了，但是英文看着难度太大了，还是不方便，本站又没有相关的正文总结，所有我继续在网上大海捞针，最后综合了基本上所有能找到的资料，终于找到了一个对新手友好的帖子，本来我是打算自己直接把过程写一遍的，但是这篇帖子我觉得已经写的很完美了，对于不熟悉计量经济学但是又需要用到的人来说真的很友好，简单易懂，所以直接贴
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2024-04-25 14:34:38
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stat指令：文件/文件系统的详细信息显示。stat命令主要用于显示文件或文件系统的详细信息，该命令的语法格式如下：stat命令-->用来显示文件的详细信息，包括inode, atime, mtime, ctime适用场景:查看文件或目录的诸如atime,mtime,ctime等信息即可使用stat命令，也可使用ls命令，但相比而言，stat还可以看到设备号，环境等信息。备注:1
· 交互效应模型——定性与定量变量的交互效应· Example8. 在example.6的模型中，female组与male组的回归函数是两条平行的直线，即它们的斜率——教育程度对薪资的偏效应是恒定的，这意味着性别不会对教育的边际回报产生影响。而如果我们想在模型体现或验证两者会相互影响，则可以在原模型中加入交互项对于这个模型，我们可以做两种假设检验：1、检验男性与女性的边际教育回报是否相同。这等价于
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2024-07-23 08:47:07
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