arguments.py的argparser函数import argparse（1）定义：argparse是python标准库里面用来处理命令行参数的库。（2）命令行参数分为位置参数和选项参数：位置参数就是程序根据该参数出现的位置来确定的。 如：[root@openstack_1 /]# ls root/ # 其中root/是位置参数选项参数是应用程序已经提前定义好的参数，不是随意指定的 如：[r
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2024-05-04 10:19:58
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2.1 圆括号与批量重命名rename (old1 old2 ...) (new1 new2 ...) [,options]将需要批量重命名的变量放置在第 1 对圆括号中，新的变量名放置在第 2 对圆括号中，这个操作方法比较简单粗暴，主要有以下几种应用场景：* 将 stat 重命名成 status，inc 重命名成 income，equ 重命名成 equity
rename (stat inc e
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2024-05-21 20:45:58
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### 解决Stata中Java Installation Not Found报错的方法
作为一名经验丰富的开发者，我很乐意帮助你解决这个问题。首先，让我们来看一下整个解决问题的流程：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 确认Stata软件版本 |
| 2 | 下载对应的Java安装包 |
| 3 | 设置Stata中Java路径 |
现在让我来逐步教你如何操
原创
2024-04-28 03:47:31
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作者：胡国恒 (武汉大学社会保障中心)Stata 连享会：提要： 数据处理过程中，研究者常会遇到收集的数据与预期采用的工具不匹配问题。目前，常用的方式是 Datatransfer 等数据格式转换器，通过导入及导出实现数据格式的转换，缺点是软件收费以及当代转换的数据多时，耗时耗力。鉴于此，本文借助于 python 以及 python 与 Stata 相结合的方法提出两种可实现批量数据格式快速转换的方
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2023-10-16 09:01:29
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# 从 Python 到 STATA：如何快速掌握 STATA
在数据分析和统计学领域，Python和STATA都是非常重要的工具。对于初学者来说，掌握这两者之间的转变可能会有些挑战。本文将详细介绍如何从会 Python 的背景出发，快速学习 STATA 的过程。我们会通过简单的步骤、代码示例，以及相应的图表展示，从而使你能够顺利进行这次转变。
## 学习流程图
首先，我们来看看从 Pyth
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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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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所用stata的版本是2017版stata严格区分大小写字母，建议变量名使用小写字母，以便阅读。本文以数据集grilic.dta为例。1、审视数据如果想看数据集中的变量名称、标签等，可以输入命令describe 其中，“describe”的下划线表示，可将该命令简写为“d”list s lnw显示变量s与lnw的具体数据只有“l”则会显示所有变量的数据list
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2024-07-30 09:50:07
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第一章 Stata 概貌§1.1 Stata的功能、特点和背景Stata是一个用于分析和管理数据的功能强大又小巧玲珑的实用统计分析软件，由美国计算机资源中心(Computer Resource Center)研制。从1985至1998的十四年时间里，已连续推出1.1，1.2，1.3，1.4，1.5，……及2.0，2.1，3.0，3.1，4.0，5.0，6.0等多个版本，通过不断更新和扩充，内容日趋
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2024-01-17 09:42:41
444阅读
一文读懂stata模型汇总入门命令及108个常用命令
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2023-11-21 17:08:15
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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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作者：王美庭 (中南民族大学经济学院)
1. 问题阐述时至今日，Stata 已经进入 16 时代代，各项功能日益完善。然而，对于广大中文老用户而言，仍然存在一个历史性问题——转码。这一切来源于 Stata 14 跨时代地全面启用了适用性更广的 UTF-8 编码格式，从而保证我们的 dofile，.dta, .hlp历史遗留问题在于，对于国内用户，使用 Stata 13
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2024-08-05 12:00:15
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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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最近几篇目标跟踪文章都出现了对cross correlation方面的改进， 是因为发明新tracker的趋势已经过去了吗？其实我之前也思考过，一直直接拿来用的depth-wise correlation是否是最优的融合模板特征和搜索特征的操作，有没有或能不能找出比这个更有效的融合方式，但是一直停留在思考层面，但是就有好几篇工作都涉及到了这一点： 总共应该有以下几篇：nameconferencep
stata是国内大学常用的统计型软件之一，相比于MATLAB、SAS这种相对专业型的数学编程软件来说，stata的学习相对简单，相对于SPSS来说，它又更侧重编程，当然这几种软件都可以进行编程，但以我个人感觉来讲，我更喜欢用MATLAB进行矩阵间的运算，尤其是数据量较大的情况下，更喜欢使用stata来进行数据的清理，至于SAS我只在几年前学习过一点皮毛，但SAS算是最近比较流行的统计软件之一。SP
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2024-04-17 15:25:36
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# Stata能做的Python都能做吗？
在统计分析、数据处理与可视化的领域，Stata和Python都是非常受欢迎的工具。虽然它们的功能有许多重叠之处，但两者在使用方式和适用场景上有显著的差别。那么，Stata能做的Python是否都能做到呢？本文将探索这个问题，并为您提供明确的解答。
首先，Stata是一款专注于统计分析的专业软件，其功能性强大且操作简便，非常适合进行复杂的统计分析、数据
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:数据清洗之异常值处理——winsorize 使用的stata版本：stata15 异常值又称离群值（outliers）是指在一份数据中,与其他观察值具有明显不同特征的那些观察值。 1.怎样判断异常值？ 2.winsor or trim?1.怎样判断异常值可视化判断：箱型图直方图2.winsor or trim?在样本充足的情况下，我们可以选择对其直接删除(trim)；在样本限制的情况下
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2024-03-15 15:36:17
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结合自身在stata软件实际操作中的经验，做出门槛回归模型的小结如下： 注：本人采用的是Hansen个人主页上的代码完成的，具体代码请在网上搜索BruceHansen的个人主页（门槛回归创始人）-左下角的Programs and Data--Organized by Subject--Threshold Models--STATA Programs1、门槛变量
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2023-11-09 06:56:16
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