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一、什么时候应该取对数？ 　　满足以下两个条件之一，可以考虑取对数： 被解释变量 Y 与核心解释变量 X 数据的数量级差距很大，例如 Y 取值普遍小于 10，X 的取值一般在 100～1000 之间分布，就可以考虑对 X 取对数，也可以更改 X 的单位； 某个变量取值差异极大，例如家庭的工资收入，最低的为 0，普遍为 2～4 万，最高有上百万，这种情况下为避免极端值的影响，可以考虑取对数，同时为了避免工资收入为 0 的家庭取对数后为缺失值（因为对 0 取对数没有意义），可以 +1 元后再取对对数，可以在避免对收入数据造成较大影响的情况下，保留工资收入为 0 的样本。 　　但是，取对数的变量不应该有负数。如果一个变量取负数是合理的，取对数会造成样本的选择性偏差。例如可能由于经营企业等亏损，家庭总收入可能小于 0，这是合理的，如果取对数，会造成使用家庭总收入的对数值进行计量时，家庭总收入小于 0 的样本被忽略。 　　‍ 二、如何解释取对数后的偏回归系数？ 　　伍德里奇的《计量经济学导论》第二章，“对于线性模型中取对数后，如何解释片回归系数”这一问题做了很详细的说明。 　　在线性回归中， ...

配套视频、笔记与代码 一、gen 和 replace 用法 1. 基础用法 123456789** 变量生成、数值替换gen jianyan=. //e.g. 生成一个所有数值都是空缺值“.”的变量replace jianyan=1 //将 jianyan 变量的所有数值都替换为 1** 或者可以写作：gen jianyan=1** 分组累计求和: 根据pcode分组，对CF_gini累计求和sort pcode CF_giniby pcode: gen CF_gini_sum=sum(CF_gini) 2. 常见运算函数 12345678910111213141516171819202122232425** 四则运算、对数、指数、幂运算replace X=X+1 // 加法replace X=X-1 // 减法replace X=X*3 // 乘法replace X=X/3 // 除法replace X=ln(X) // 自然对数replace X=log10(X) // 以10为底的对数replace X=log ...

一、命令 1234567** 变量相关性，相关性小于 0.6corr x1 x2 x3 x4 x5 x6pwcorr x1 x2 x3 x4 x5 x6** 多重共线性coldiag2 x1 x2 x3 x4 x5 x6 //条件数30collin x1 x2 x3 x4 x5 x6 //VIF值10，条件数30 　　‍ 　　在实证分析中，需要检验相关性和共线性的变量有核心解释变量、其他解释变量(控制变量)。 　　corr 或 pwcorr 计算出来变量间的相关系数，如果其绝对值都小于0.3，则一般认为不存在相关性，或认为相关性很低。 　　也可以使用回归的的方法计算出 VIF 值（出自陈强老师的《高级计量经济学(第二版)》第九章）： 　　 　　 　　‍ 二、示例 　　以下使用美国女性工资的数据，使用 webuse 命令调用即可。 (⚠️注意：不同设备的显示字体不同，可能会出现字符错位的现象。将错位的文本复制到其他文本编辑器 / Stata do 文件编辑器中，可以解决此问题。)　　‍ 1234567891011121314151617181920212223242526 ...

配套视频、笔记与代码 1. 格式转换 12345678910**【字符型 --> 数值型】// 将e11、e12 改为数值型变量，并替换之前的变量destring e11 e12, replace// 将e11、e12 改为数值型变量，忽略所有"NA"字符(NA 替换为缺失值)，并替换之前的变量destring e11 e12,ignore(NA) replace// 将e11 改为数值型变量，并生成一个新变量new_e11destring e11, g(new_e11)**【数值型 --> 字符型】将数值型变量 e11、e12 改为字符型变量，并替换之前的变量（replace 命令）tostring e11 e12, replace 　　 2. 数据存储格式变更 123** 将字符型变量A的存储位数改为6位字符型变量recast str6 A/* Note: 存储位数必须不能小于该变量的所有取值的最大位数。 */

配套视频、笔记与代码 　　将竖向的列变为横向的行，即为“长转宽”；将横的行变为竖向的列，即为“宽转长”。在 Stata 中，通过 reshape 命令可以实现长宽数据转换。 一、基本语法 12345678910111213** 宽数据转化为长数据 (wide to long)reshape long stubnames, i(varlist) [options]** 长数据转化为宽数据 (long to wide)reshape wide stubnames, i(varlist) [options]** 长宽数据转换失败时，列出转换失败的样本reshape error/* Note: stubnames 表示变量前缀名； i(varlist): varlist 是宽数据中可以唯一识别每组样本的变量，如家庭数据中的家庭编码； j(varlist): varlist 是在长数据中，根据宽数据唯一识别码的分组后，每组中每个样本的识别码，如家庭成员数据中的成员顺序码； string: 长宽数据转换时，j(varlist) 中的 varlist ...

配套视频、笔记与代码 相关命令： "append": 数据纵向接驳 "merge": 精确数据匹配 "reclink"](siyuan://blocks/20220406230229-pmnxtfx): 模糊数据匹配 "joinby": 多对多的匹配 "nearmrg": 相似值的匹配 其中，reclink、joinby、nearmrg 的用法来自： Stata：数据合并与匹配-merge-reclink| 连享会主页 (lianxh.cn) 　　‍ 其他命令： mergemany、mergeall mergemany -- 一个灵活的命令来合并许多文件 - 简书 (jianshu.com) mergeall -- 合并多个文件的安全方法 - 简书 (jianshu.com) 　　‍ 一、数据接驳: append 　　数据接驳是数据集的纵向扩展，将不同的数据集纵向拼接在一起。 数据匹配使用 append 命令。与 merge 不同，数据接驳 append 命令不需要指定识别变量； 当前使用的数据是 master data，append 命令可以生成一个结果变量注明样本的来源； 在 ...

配套视频、笔记与代码 一、数据打开、保存 1234567** 定义工作路径cd "C:/Users/wugan/Desktop/演示/CLHLS-HF/Stata_data"** 打开数据use "CLHLS-2014_2018.dta",clear** 保存数据save "CLHLS-2014_2018.dta",replacesave "演示数据.dta",replace 二、删除文件 　　使用 erase 和 rm 命令可以删除文件，需要指定路径和准确的文件名。如果路径和文件名中没有空格，可以删除引号。 　　使用 erase 和 rm 命令时，引号内需要注明： 路径信息：绝对路径 / 相对路径 文件名 文件格式 12erase "~/Desktop/newdata.dta"rm "~/Desktop/newdata.dta" 　　示例： 1rm "演示数据.dta" 三、导入、导出数据 1. 数据导入 　　导入Excel数据： 12345 ...

配套视频、笔记与代码 1. 数值型变量 1234567891011121314151617** 大小关系比较replace select=0 if e11==5 //等于号“==”replace select=0 if e11!=5 //不等号“!=”，其中感叹号为英文符replace select=0 if e11>=5 //大于等于号“>=”replace select=0 if e11<=5 //小于等于号“<=”** 集合关系运算replace select=0 if e11==5 | e11==6 //【或】关系：条件为 e11=5 或者 e11=6，select变量取值是 0replace select=0 if e11==5 & e11==6 //【且】关系：条件为 e11=5 并且 e11=6，jianyan 变量取值是 0replace select=0 if (e11==5 & e11==6) | e12==5 //先且后或replace select=0 if e1 ...

配套视频、笔记与代码 一、软件介绍 　　Stata 版本：IC、BE、SE、MP 　　窗口设置：颜色与字体 　　窗口：命令窗口、数据浏览/编辑窗口、Do 文件编辑器窗口 12webuse womenwage.dtawebuse lifeexp, clear // 1998年各国预期寿命数据 　　颜色与含义 二、命令安装、查询 　　命令检索：help、findit、search 123456789** 查找 Stata 命令findit ivqreg2help regress //查看已安装命令regress的使用说明** 在线安装 Stata 外部命令 ivqreg2ssc install ivqreg2ssc install ivqreg2, replace/* Note: 若未安装，则安装该命令; 若已安装，替换当前已有版本，可用于命令版本更新。 */ 　　命令安装：help、ssc install、下载后导入 　　外部命令导入位置：Stata 安装路径 — ado — base — 首字母文件夹 　　Stata 路径查看：sysdir 二、命令查找、安 ...

　　主成分分析的要点： 区分正向指标与负向指标 累计贡献率最好大于 80% 特征根要大于 1 123456789101112** 已将负向指标正向化global xlist "X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8"** 权重确定与载核计算pca $xlistfactor $xlist , pcf** 绘制随碎石图screeplot, yline(1) //yline(1)表示绘制特征根为1的临界线** 根据碎石图或载核表, 选取特征根大于1的主成分predict f1 f2 f3 // 假如有三个主成分的特征根大于1** 生成综合指标: 前面的系数为「pca $xlist」命令运行后的「Proportion」列, 为各主成分的贡献率gen X = a1*f1 + a2*f2 + a3*f3drop f1-f3 　　相关链接：【Stata 写论文】PCA 主成分分析和因子分析命令演示（附代码） - 知乎 (zhihu.com)

　　熵权法的计算要点： 区分正向指标与负向指标 权重的计算方法 1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344454647484950** 熵权法global xlist1 "X1 X2 X3 X4 X5 X6" // 正向指标global xlist2 "X7 X8" // 负向指标global newvar "newvarname" // 你需要生成的综合指标变量名global xlist "$xlist1 $xlist2"*** 正向指标foreach v of global xlist1 { egen min_`v'= min(`v') egen max_`v'= max(`v') //正向变量标归一化 gen `v'_n = (`v'-min_`v')/(max_`v'-min_`v& ...

配套视频、笔记与代码 一、tab 和 tabstat 用法 1234567891011** 【tab】查看【某一个】变量的数据分布和累积百分比tab e11 //不带条件tab e11 if jianyan==1 //带条件**【tabstat】// 查看样本数、均值、最大值、最小值、标准差：根据 z13 变量进行分组，保留两位小数（2f）tabstat b1a b1b, statistics(count mean min max sd) f(%9.2f) by(z13)tabstat b1a b1b, statistics(n mean min max sd) f(%9.2f) by(z13)tabstat b1a b1b, stat(n mean min max sd) f(%9.2f) by(z13) //同上一条命令(简写)// 查看分位数：p表示百分位数，q表示四分位数(p25、p50、p75)tabstat b1a b1b，stat(p5 p10 q p90 p95) 二、summ 命令 123//查看变量的均值、最大值、最小值、样 ...

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