三农学术周报(第80期)| 12个数据处理必备小技巧!
数据seminar
《基本无害的计量经济学——实证研究者指南(重译本)》第三章 使回归有意义/第一节 回归的基本原理
本文数据激情放送!
2005年部分工业企业规模.xlsx
2005年部分工业企业地址信息表.xlsx
《基本无害的计量经济学——实证研究者指南(重译本)》第二章 理想的实验
Stata and Python数据分析
Stata几乎囊括了所有基础的绘图指令,包括散点图(scatter)、线图(line)、直方图(histogram)、饼图(pie)、箱线图(box)、矩阵图(matrix)等,能满足我们基本的绘图需求。绘图指令看似繁琐复杂,但在梳理后我们发现设置图形的选项很多是通用的。本文为大家系统介绍一下Stata绘图的通用选项,包括对颜色、线条、散点、标题注释、文本框等元素的设置。
在使用Stata进行数据处理时,一般第一步就是数据读入,根据数据位置的不同,数据读入可以分为调入Stata自带数据、调入本地数据及调入在线数据,一起来看看如何操作吧!
Python大数据分析
Python处理Excel数据 Python处理PDF文本 Python处理Email Python处理数据库 Python处理批量文件 Python控制鼠标 Python控制键盘 Python压缩文件 Python爬取网络数据 Python处理图片图表
连享会
在 Stata16 以后,Stata 开始允许使用数据框。这意味着我们可以将多个数据集存储在 Stata 内存中,并对不同的数据集同时进行处理。对于经常处理单一大型数据的人来说,他们再也不用总是
preserve restore
了,也不用再将无数个数据集合并到一起,这大大提高了数据处理的效率。为了实现上述目的,我们需要学会如何使用数据框,以及如何在不同的数据框之间建立联系。
本文将介绍
joy_plot
命令,该命令由 Fernando (2022) 开发,主要用于绘制 joyplot。joyplot 是一种看起来犹如山水画一般的层峦叠嶂图形,由于外形与山峦类似,其中文名为山峦图、峰峦图或叠嶂图。这种图形本质上是一种密度图,能够同时显示多组数据的变化趋势,因此可以被用于组间对比分析的可视化。
Atanasov 和 Black (2021) 汇总整理了 2006 年—2015 年利用外生冲击作为工具变量的 32 篇文章,这些文章涵盖 24 种不同冲击类型。本文将对这 32 篇文章涉及的各类冲击事件、工具变量和测量变量进行汇总,希望可以帮助大家了解 Shock-IV,并使用规范的方法进行因果推论。
margins
命令可以进行边际预测,以及边际效应计算,并且通过expression()
选项,margins
可以用于任何函数形式。在本文中,我们将展示在线性模型和非线性模型中,如何计算协变量变化导致的结果变量的变化比例 (半弹性)。
Stata 是一个应用相当广泛的软件,其中还有很多隐藏的功能、快捷方式和命令,可以大大提升用户体验!本文着力介绍一些 Stata 中的好用小技巧,例如在图表和 do 文档中设置标签,自动缩放图轴,暂元,数据管理的快捷方式等。在进行本文的操作时,我们建议读者使用 Stata16 及以上版本。
功夫计量经济学
在普通DID平行趋势检验时,我们需要生成年份虚拟变量与处理组虚拟变量的交互项,然后将这些交互项作为解释变量进行回归。这时特别要注意一点,我们需要丢掉一期,作为基准组。很多朋友一直都不理解为什么要这么做,今天就想跟大家专门解释一下。
启研学社由知名学者担任学术顾问,由高校师生与企研数据科学团队联合组建的,是以大数据资源及相关技术助力中国学术、智库与行业研究为宗旨的研究组织。团队当前的主要目标是挖掘行政、经济与社会大数据资源在经济学学术、智库与相关行业研究领域中的应用价值,以学术研究为标准开展大数据治理研究,努力探索大数据分析技术融入中国经济社会研究的可行进路。
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