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RSS订阅转载 Stata：更适合中国的坐标命令-cngcode-cnaddress
Sata 绘图，cngcode，cnaddress，BD09II，百度地图，中国地理编码
2025-04-03 14:18:25
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转载 Big-Bad-Bank并不稳健：DID元老级文献的脆弱
近年来，在因果识别研究中，双向固定效应 (TWFE) 交错双重差分 (DID) 方法的可信性受到了广泛关注。针对其在政策效应评估中的稳健性，Baker 等 (2022) 以 DID 经典文献(BLL) 为例，复现了部分核心结果，并进一步检验了新兴 DID 方法的稳健性。这些新方法旨在修正因处理时点差异和处理效应异质性所导致的偏差。本文重点关注 Callaway 和 Sant’Anna。
2025-04-01 23:33:43
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转载 Stata：考虑衡量偏误的生产函数估计-robustpf
本文提出了一种新的方法来识别和估计生产函数。作者放宽了对代理变量标量不可观察的假设，并采用 GMM 方法来解决生产函数估计中的问题。该方法在智利食品行业的案例研究中得到了验证，并取得了可行的结果。该程序可通过 Stata 的robustpf命令运行。
2025-03-29 23:01:28
11
转载 论文复现：气候变化对美国农业产出的影响
Keana and Neal (2020) 探讨了未来气候变化对美国农业生产力的影响。为分析生产力对不同天气条件的适应性 (Adaptation)，实证研究强调了天气与作物产量在空间和时间上变动的重要性。农作物产量受气候变化影响的程度，取决于农民的适应能力，如使用耐热杂交种子、增强田间保水性、实施灌溉或优化播种密度等。历史数据表明，这种适应性在生产中呈现显著的空间和时间异质性。为此，作者通过生产函数的截距与斜率捕捉这种异质性，以更准确描述适应能力对农业生产力的影响。
2025-03-29 22:55:51
13
转载 美国生命末期健康照护预测建模
机器学习模型，医疗保健支出，医保，死亡风险预测，machine learning，随机森林，梯度提升回归树， LASSO，集成学习
2025-03-28 09:00:37
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转载 AI助手系列：napkin.ai-文字转换为图片和表格
napkin.ai 是一款基于 AI 的图形生成工具，能够根据用户提供的文字脚本，快速生成适合幻灯片或博文的插图。无论是学术流程图、数据分析图示，还是概念解释图，napkin.ai 都能通过简单的文本输入，自动生成高质量的图形。
2025-03-25 23:37:10
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转载 Stata 地图：cntraveltime-助你足不出户丈量中国
地理距离经常被用作经济学研究中的解释变量。距离基于大圆公式，称为大地距离。一般来说，两个地点之间的大地距离越大，通信成本（可以指时间花费）越高。然而，大地距离不能准确地表示实际的行程距离，因为两个地点之间的通行时间通常因受到地点内的山川河流、道路状况和气候等地理条件影响，大地距离难以有效衡量通行成本。因此，该领域的现有文献建议进一步研究更贴近现实的距离测量。现有关距离测量的命令或软件包有traveltimeOzimek 和 Miles, 2011）、mqtime）、osrmtime。
2025-03-25 23:25:28
22
转载 Stata：处理大型数据的一些建议
在频繁根据不同规范折叠数据并运行回归时，如果数据量较大，通常需要 15-30 秒完成一次操作。那么，是重复使用 restore/preserve 更高效，还是每次直接清除 (clear) 并重新加载 (reload) 数据集更节省计算成本？
2025-03-20 11:08:42
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转载 Stata：回归分析中的权重问题-aweight-fweight
在区域经济研究中，通常会基于城市或省级数据来分析人均 GDP、失业率等经济变量。此类变量都是加总数据，在统计和回归分析中，如果不考虑各区域的规模 (如人口或经济总量)，而直接采用算术平均值，可能会导致偏差。
2025-03-18 14:02:49
25
转载 dsgenl命令：用 Stata 估计 DSGE 模型
动态随机一般均衡模型（DSGE model）的应用作为当今宏观经济学中的主流研究方法，在宏观经济政策评估等领域中得到广泛应用。本文的示例模型是 King and Rebelo (1999)一文中新古典模型的一个变体。产出Y(t)消费C(t)投资I(t)工作时长H(t)利率R(t)实际工资水平W(t)资本存量K(t)生产率Z(t)。这些变量都是弱平稳的。
2025-03-18 13:42:01
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转载 顶刊编辑的投稿建议：定量研究要注意什么？
资深学者和关注到网络爬虫和文本分析等前沿技术的发展。在担任《美国社会学评论》() 编辑的三年中，他们处理了数千篇稿件，并对其中反复出现的一系列问题进行了总结。这些问题并非严格意义上的错误，而是反映了社会学定量研究者之间先前接受的做法与定量方法学家中最新技术共识之间的差距或滞后。
2025-03-15 00:15:33
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转载 Stata绘图：如何调整图形的纵横比？
绘制 Stata 图形时，可以使用 设置整幅图的纵横比，也可以同时设置主体图形 (坐标轴内部区域) 的绝对尺寸 (单位为英寸)，以实现对主体图形纵横比的控制。
2025-03-15 00:11:02
23
转载 Stata地图：geoboundary-轻松获取全球地图数据
是由gadm.org主要特点：数据标准化：支持 EPSG: 4326 (WGS84) 投影；多级行政区划：从国家边界 (ADM0) 到更细的区划级别 (ADM1-ADM5)，具体视国家而定，对于某些国家，数据可细化至第 5 级行政单位（即ADM5便于调用：可与 Stata 的geoplotspmap等命令无缝配合，进行可视化分析。最后，需要强调的是，使用本包提供的数据即表示您同意7. 使用反馈和注意事项中列出的「免责声明」。温馨提示：若页面不能正常显示数学公式和代码，请阅读原文。
2025-03-06 23:49:13
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转载 Stata数据处理：跨国面板数据描述性统计分析-putexcel
在对跨国面板数据进行描述性统计时，我们可以借助 Stata 中的putexcel命令实现这一操作。本文演示所涉及的历史汇率数据来自 Eichengreen 等 (2024)，该数据可从如下链接下载。
2025-03-06 23:44:28
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转载 StataNow：相关的随机效应-xtreg
在面板数据估计中，相关的随机效应 (Correlated Random Effects, CRE) 是对传统随机效应模型的一种扩展。它允许个体效应与解释变量相关，同时保留了随机效应模型的建模框架。这种方法旨在弥补传统随机效应模型的局限性，并在一定程度上结合了随机效应和固定效应模型的优点。
2025-03-06 23:41:38
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转载 估计处理效应并提供非参数置信区间-xtteifeci
接着，他们使用估计的共同成分 (即估计的共同因素乘以估计的因子载荷和一个旋转矩阵) 来预测处理组个体在 Post 时段内各个时间点的潜在结果 (反事实结果)。在此基础上，Li 等 (2024) 使用易于实施且非参数的置信区间来估计每个处理单元在每个后处理时间点上的处理效应，从而拓展了 Bai 和 Ng (2021) 提出的基于因子的处理效应估计方法。然而，由于缺乏对处理组 (treat) 和控制组 (control) 的结果同时进行测量，这使得衡量处理效应变得复杂。值来支持对面板数据中处理效应的统计推断。
2025-03-05 18:11:10
21
转载 Stata：共同因子解读及 xtdcce2 命令应用
本研究将展示不引入共同因素的后果，以及这对预测模型可能产生的重要影响。这篇文章的灵感来源于与 Hiro Ito、Eric Clower 和 Kamila Kuziemska-Pawlak 的精彩讨论。Zhou 认为，汇率不会恢复到其均衡值，因为汇率可以通过购买力平价或费用支出模型进行估计。，并试图回答以下问题：是否应该使用基本均衡汇率来减少全球失衡？
2025-03-05 18:07:53
16
转载 离群值稳健IV估计量及其在因果推断中应用-robustAR-R语言
然而，尽管 AR 检验在应对弱工具变量时非常有效，但它在面对异常值时缺乏稳健性。新的稳健 AR 检验方法通过构建基于 M 估计量的稳健检验统计量来增强这一稳健性，该统计量在零假设下渐近服从卡方分布。在经济学和统计学中，工具变量模型是一种常用的方法，旨在解决解释变量可能存在的内生性问题。Anderson-Rubin (AR) 检验提供了一种可靠的推断手段，用于处理工具变量较弱的情况。：工具变量，内生性，弱工具变量，Anderson-Rubin (AR) 检验，R语言，robustAR。
2025-02-27 13:34:21
22
转载 tidyplots：跟 ggplot2 说再见吧！
这是最近在 x.com 上热议的一个话题：tidyplots 是否能全面替代 ggplot2？今天我们就来聊聊 R 绘图的新宠：tidyplots 包！由 Jan Broder Engler 开发。经过几天的试用，我已经不想再用 画图了。借助 tidyplots 包，我们只需要几行代码就可以绘制各类常见图形：本文的目的在于让大家快速了解 tidyplots 包的基本绘图理念，主要功能。
2025-02-27 13:30:23
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转载 Stata：计数模型的选择与比较-countfit
其基本原理是通过构建似然比检验统计量来比较不同的计数模型，包括泊松回归模型、负二项回归模型、零膨胀泊松回归模型和零膨胀负二项回归模型。当被解释变量是非负整数时，例如孩子的数量或企业专利的数量，研究人员通常倾向于使用计数模型进行估计。用于比较泊松模型、负二项模型、零膨胀泊松模型和零膨胀负二项模型的拟合效果。它生成估计结果表，展示每个计数的观测概率与平均估计概率之间的差异，并提供这些差异的图表。对于零膨胀模型，可以使用。命令通过计算每个模型的对数似然值，并基于这些值构建似然比检验，以评估模型之间的显著性差异。
2025-02-27 13:26:17
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转载 R语言：政策效应外推及外部有效性-tpate
该实验在佛罗里达州迈阿密-戴德县进行，研究通过随机分配拉票人员与选民进行对话，并通过四次后续调查测量选民对跨性别者的态度。结果发现，恐惧情绪显著负面影响了公民提出异议的行为，尤其是在面对来自其他反对派的施压时，悲观情绪进一步加剧了这一效应。Bisgaard (2019) 开展了四项调查实验，研究公民在不同国家 (美国和丹麦) 对经济信息的反应是否受党派影响。社会科学在进行因果推断时，不仅关注内部有效性，也关注外部有效性，即因果发现能否推广到特定研究之外的其他群体、处理、结果和背景。获得更好的阅读体验。
2025-02-27 13:23:50
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转载 论文推介：包含343位作者的JF论文：NSE-非标准误差
具体而言，证据生成过程 (EGP) 在不同研究者之间的变化增加了不确定性，这种不确定性被称为非标准误差 (NSEs)。通过分析这些团队的结果，研究发现 NSEs 相当显著，尤其是当不同的研究团队使用相同的数据和假设进行检验时。采用类似的语言，我们可以说研究人员也参与了证据生成过程 (EGP)，在此过程中，他们可能会选择不同的分析路径。文章探讨了科学研究中的非标准误差 (NSEs)，并提出研究者在证据生成过程中 (EGP) 的变异性可能导致额外的不确定性。：非标准误差，抽样误差，EGP，同行评审。
2025-02-27 13:21:17
12
转载 ttestplus：组间均值差异统计和检验
在计量经济学的分析中，t 检验是非常常见的一种统计方法，通常用来比较两个样本均值之间的差异。而 Stata 提供了一个强大的命令 ttestplus，它不仅能简化 t 检验的流程，还能为用户提供详细的统计结果，如均值、p 值、标准误等信息。本文将详细介绍 ttestplus 命令的原理、使用方法及一些应用实例，帮助大家更好地理解和使用该命令。
2025-02-08 23:22:45
81
转载 事件研究和多期DID可视化新命令
本文将详细介绍实现事件研究图的 Stata 命令 eventbaseline 的使用场景、方法原理、模型设定及其实际操作步骤。
2025-02-08 23:18:46
64
转载 Stata 绘图：binscatterhist-分仓散点图+直方图
binscatter命令将散点图的点划分不同的区间，以更加灵活且信息丰富的方式展示两个变量之间的关系，也即画出分仓散点图 (binned scatterplot)。然而，该命令会导致变量频数信息的丢失。命令允许用户进一步通过绘制变量的基础分布来丰富图表，解决了这一问题。此外，相比binscatter增添了不同回归方法的选项，如reghdfe和areg。同时提供了稳健和聚类标准误，以及自动报告估计结果和样本大小。增强了binscatter的功能。
2025-01-25 00:02:53
77
转载 相同的数据、不同的视角：可视化如何影响数据解读
数据可视化可以像“模糊图形”一样从多种角度解读，即两个人面对同样的数据，也可能由于数据的视觉呈现方式或参与者关注的内容而被优先注意或强调，最终得出不同的结论。在本文的研究中，参与者观察了展示两方竞争的可视化图表，其中一方具有历史领先优势（A），另一方则正在快速追赶（B）。参与者或认为历史领先优势更为突出，预测 A 会获胜；或认为增长势头更为显著，预测 B 会胜出。研究结果表明，决策不仅会受到数据呈现方式的影响，还会受到人们视觉上感知到的模式影响。
2024-11-25 23:01:24
70
转载 R-squared 有用吗？
R2R2 (R-squared) 反映模型解释变异量占总变异量的比例，在统计学中亦称决定系数 (coefficient of determination)，是回归分析中用以评估模型拟合优度的统计指标之一。R2R2 的本质是衡量自变量对因变量变异的解释能力。在最小二乘法估计的线性回归模型中，R2R2 最初被定义为拟合值方差 sm^2sm^2 与因变量方差 sY2sY2 之比：可以认为，R2R2 反映了模型通过回归线拟合数据点的程度。
2024-11-18 22:50:28
233
转载 Stata：通过数据框进行数据横向合并-framerge
在数据处理和分析的过程中，通过标识变量将不同数据集进行链接和合并是一种常见的操作。尤其是对于 Stata 用户来说，如何高效地进行数据合并是一个关键问题。虽然 Stata 提供了多种数据合并命令，但在处理大型数据集或者复杂数据关系时，目前的命令存在一定的局限性。Stata 官方命令[D] merge和[D] joinby提供了简便的方法进行 1:1、m:1、1:m 和 m:m 的数据横向合并。然而，这两个命令仅支持数据集之间的两两合并，并且要求合并前的数据必须预先保存在硬盘中。
2024-11-16 23:24:08
148
转载 Stata：手动计算置信区间
在描述性统计中，常常需要展示某些变量的年度均值及其时序特征，有时还需要附加显示均值的 95% 置信区间。在这个示例中，我们将使用 Stata 手册中的数据文件nlswork.dta进行演示。
2024-11-16 23:21:58
312
Stata101：人手一份的入门指南-连玉君
2024-09-20
profile.do
2017-09-10
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