计量统计的软件很多,不同软件都有自己的侧重点和所长,我们可以根据实际情况灵活使用:(1)问卷、多元回归分析-----SPSS大家都知道是市场调查专用,这里简单介绍一下最新版本的spss25.0,新加了高级统计模块中贝叶斯统计执行新的贝叶斯统计函数,包括回归、方差分析和t检验。 新图表模板,可实现word等微软家族中编辑,这个新功能,通俗的说,就是SPSS输出的图表,你可以不用在原始的输出界面进行编            
                
         
            
            
            
            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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-05-28 09:43:25
                            
                                51阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            # 如何搭建 Stata 与 Java 环境
在当今的数据分析和编程领域,Stata 和 Java 是两种广泛使用的工具。Stata 是一种专门用于统计分析的软件,而 Java 是一种通用编程语言,能够处理各种类型的计算任务。搭建这两者的环境,将使你能够利用 Stata 的强大统计分析能力,并结合 Java 的灵活性来完成不同的任务。本文将详细介绍如何实现“Stata Java 环境”。
##            
                
         
            
            
            
            问题背景在基于spring boot项目中大部分文件都放在resource文件下。比方说xml文件,properties属性文件等。但是有时候,我们会使用json文件等。如果文件不放在resource资源文件中,可以自己创建一个data文件,专门用来存放项目需要的文件数据。但是在本地项目读取文件的时候,会出现一个问题。找不到文件,代码以及异常错误如下: data文件放在pa-market-cach            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-01-27 23:00:50
                            
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            # 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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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               1. SVM 介绍1.1 SVM 简介支持向量机(support vector machines, SVM)的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器,间隔最大使它有别于感知机;SVM 还包括核技巧,这使它成为实质上的非线性分类器。SVM 的学习策略就是间隔最大化,可形式化为一个求解凸二次规划的问题,也等价于正则化的合页损失函数的最小化问题。SVM 的学习算法就是求解凸二次规划的最优            
                
         
            
            
            
            1、input: 输入数据
例: inpurt x y
      1  4
      2  3.5
      3   7
      end
2、by: 按照某一变量的取值来进行分析
例:by group,sort: regress Y x1 x2     //按照不同的组,对Y做回归分析
3、weight: 加权或者頻数
例:fw=頻数变量          //多用在四格表资料中或者            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-10-10 19:29:54
                            
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            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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-11-22 15:22:14
                            
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            在数据分析的世界里,Stata是一款广泛应用的软件。最近,一些用户困惑于“Stata要配置Java环境吗”的问题。在这篇博文中,我们将详细讨论Stata与Java的关系,如何做好准备以及怎样进行配置的步骤。
## 环境准备
在确保Stata能够顺利运行之前,我们需要准备好相应的环境。具体来说,Java环境的配置对于某些Stata功能(如使用Java程序导入数据)是非常重要的。下面是一个版本兼容            
                
         
            
            
            
            在数据分析的软件Stata中,有时我们需要配置Java环境,以便顺利进行各种复杂任务。对于很多用户来说,配置Java环境可能并不是一件轻松的事情,而在我自己经历过的过程分享中,将通过以下几个部分逐步揭示如何为Stata配置Java环境以及优化相关操作。
## 问题背景
当我尝试在Stata中使用Java时,遇到了不少问题,特别是在运行实现复杂数据处理的do文件时。以下是我在进行配置时经历的时间            
                
         
            
            
            
            ## 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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-11-22 16:14:31
                            
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            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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            面向对象编程和函数式编程(面向过程编程)都是程序设计的方法,不过稍有区别。面向过程编程:1. 导入各种外部库2. 设计各种全局变量3. 写一个函数完成某个功能4. 写一个函数完成某个功能5. 写一个函数完成某个功能6. 写一个函数完成某个功能7. 写一个函数完成某个功能8. ......9. 写一个main函            
                
         
            
            
            
            上一篇忘记说了,我对命令完全是靠自己的理解来进行阐述的,可能阐述的不是那么规范化,但我希望我写的仅仅是大家能明白就行了。先补充几个基本命令。 cd:很多编程软件中都有该命令,该命令主要负责更改当前工作路径,一般stata的默认路径是你安装的路径,所以保存的文件也在你安装的路径中,如果你想更改当前的工作路径,需输入:cd  D:\example,之后你的工作路径便在             
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            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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            笔者安装的stata16.0,笔者将介绍自己如何从0基础到慢慢熟悉stata软件。 笔者之前写过C++、Python、MATLAB、web前端开发代码 1、笔者在一开始使用stata软件就发现这个软件处理数据很强大,在写代码的时候又感觉跟MATLAB很像 以下是stata软件界面 点击软件左上方文件->导入,可以手动导入提前准备好的数据,也可以在命令行窗口敲代码去导入 (红色区域可以输入代码            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Stata 概述Stata = statistics + data(统计分析+数据处理)Stata 是一套提供其使用者数据分析、数据管理以及绘制专业图表的完整及整合性统计软件。它提供许许多多功能,包含线性混合模型、均衡重复反复及多项式普罗比模式。用Stata绘制的统计图形相当精美。Stata的优势 (1)Stata数据处理功能强大、快捷,提供了大量的函数。 (2)Do-files 非常便利,帮助一            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-09-27 07:08:17
                            
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