二、具体代码: 基本处理: 1.设定面板处理 2.剔除数据中的样本——巧用drop和keep 3.生成新的变量+变量类型转化 4.给变量添加标签 5.生成行业、年度虚拟变量 6.基本数据匹配——数据合并:merge横向合并(变量增加)和append纵向合并(变量不增加样本量增加) 7.Winsor处理——缩尾处理,处理异常值 8.剔除异常值剔除...
drop _megre save "new.dta" 数据接驳 append using filename [filename ...] [, options] use "XX.dta"append using "XX.dta"save "new.dta" 3.2 统计性分析 有三个函数:sum( ); tabstat( );univar( ); sum(detail) keep(y x1 x2 x3 x4 x5) eqkeep(N mean p50)##sum函数默认的是最大...
predict e,residual//在回归后用该代码可生成残差 合并数据 *横向合并merge1:1id yearusing文件名.dta//将一个数据集合并到现有数据集的右侧,1:1指的是1对1匹配,1:m为1对多匹配,m:1为多对1匹配;id year 对应的是匹配变量,id是股票代码,year是年份;“文件名.dta”是匹配数据的名称。dropif_merge!=3/...
Some useful Stata commands 1、基本命令 基本描述统计分析语法格式为: sysuse "auto.dta", clear //打开auto美国1978年汽车行业横截面数据 sum price mpg rep78 weight ,detail pwcorr price mpg rep78 weight pwcorr price mpg rep78 weight ,sig star(0.05) 2、横截面分析 回归分析 use nerlove.dta,clear r...
(观察值拼接)merge //将两个数据文件横向拼接xpose // 数据转置reshape //generate // 生成新的数据egen //生成新的数据rename // 变量重命令drop // 删除变量或观察值keep // 保留变量或观察值sort // 对观察值按从小到大顺序重新排列encode // 数值型数据...
label drop：在新的dofile开始之前，清除无关的数据，使stata保持整洁状态 Set more off：stata运行结束...
删除数据用drop,可以配合if子句删除行,也可以直接删除列。stata还可以横向合并表格,命令是merge,具体用法可用help merge 命令查看。而纵向合并数据为append 命令。如果需要分组计算字段,可以使用by和egen命令。 rename mon month //将字段mon的名字换成month
=.),legend( label (2 "控制组"))),xtitle("倾向得分") title("匹配后")scheme (s1mono)graph save tu2,replacegraph combine tu1.gph tu2.gph,scheme(burd)*===匹配之后做回归===drop if _weight==. //去除未匹配上的样本xi:reg y x $control, vce(cluster stkcd)...
bys 代码 : gen idhy=_n drop if idhy==1 第五步,计算轮动指标: gen dsyl= 涨跌幅- 涨跌幅1 gen pmbh= idsyl- idsyl1 gen pmbhf= pmdf- pmdf1 gen dsyl1=abs(dsyl) gen pmbh1=abs(pmbh) gen pmbhf1=abs(pmbhf) bys 时间 : egen syldf=mean( dsyl1 ) ...