Stata连享会

命令安装* 命令语法是基于和grstyle两个命令而开发的。palette：指定绘图所使用的配色方案，可以直接调用内置配色，也可以按照的语法格式，调用其配色或选项。graph：显示配色方案所使用的颜色。list：显示内置配色方案。list(a)：显示以字母 "a" 开头的所有的配色方案。n(#)：确定配色方案所使用的颜色数量，颜色数量应在 1 和 15 之间。ipolate(#)：用法和n(#)相同，区别n(#)仅适用于 Stata 14.2 版本及以上。

直方图是一种统计图表，用于表示数据的分布情况。它通过将数据分组到连续的、不重叠的区间 ( bin ) 中，并用柱状图的形式来展示每个区间内数据的数量或频率。直方图可以帮助我们理解数据的分布特征，比如数据的集中趋势、离散程度和偏态等。通过直方图，我们可以快速地识别数据的分布模式，比如正态分布、偏态分布或多峰分布等。在实证分析中，有时我们需要比较不同变量或同一变量不同样本的分布，这可以通过绘制多变量直方图来实现。而在 Stata 常用的绘制多变量直方图命令中，变量x和y。

geoplot是一个强大的工具，能够基于shape file和多种数据文件绘制出详尽的地图。它具有很好的运行速度，这主要得益于其采用了数据框来存储绘制地图所需的一个或多个数据文件 (主要通过geframe命令来实现)。geoplot提供了丰富的地图要素，包括区域、边界、湖泊、道路、标签和符号等，这些元素可以根据需要进行自由组合，从而创建出丰富多样的地图效果。可以通过参数来调整图层的外观，如颜色、透明度等，从而进一步增强地图的信息传递能力。Stata绘图：地图神器geoplot。

​在本操作指南中，我们将要学习如何从Our World in Data网站中获取公开的新冠肺炎数据，并在 Stata 中绘制“山脊图” (也叫“峰峦图”或“堆叠图”)。在本指南的最后，我们将学习绘制下面的图片。

绘制图形时，经常需要添加一些辅助线来提高可图形的可读性，这里的辅助线应该如何添加呢？显然，问题的关键是：我们要能够控制辅助虚线的位置和长短。

在阅读文献的过程中，我们时常会被一些精美的图表所吸引，但是这些图表背后的代码逻辑，却是作者们少有呈现的部分。Stata 作为一款统计软件，自然也拥有强大的绘图功能。在本文中，我们将结合 Collins 等 (2021) 这篇文献，使用 Stata 最基本的官方绘图命令twoway，尝试复现文中的 Figure 1。

散点图是一种功能强大且无处不在的图形，通常用于展示双变量数据 x 和 y 的之间的关系。然而，当一个区域中的散点密度变高时，这些图将变得难以阅读 (如图 1 所示)。

环形柱状图是指每个条形都沿圆而不是直线显示的图形。​基于Our World in Data提供的新型冠状病毒数据集，本文将详细解析以下环形柱状图的编绘过程，来帮助读者了解使用 Stata 编绘环形柱状图的基本步骤和实操代码。...

如何绘制二维地图

Stata可视化：能用图形就不用表格

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。...

华夫饼图 (Waffle Chart)，或称为直角饼图，常用于直观展示百分比数据，因其类似华夫饼而得名。与传统的饼图相比较，华夫饼图表达的百分比更清晰和准确。它共有 100 个方格，每一个方格代表 1%，并通过不同的颜色展示数据特征。本文主要介绍如何使用 命令绘制华夫饼图。需要注意的是， 命令只能在 Stata 17 中运行。...

superscatter命令创建了一个包含 y 变量对 x 变量的散点图。散点图的边缘显示了两个变量的边际分布图。用户可以选择将边缘分布显示为直方图 (默认值) 或核密度。同时 和 选项允许用户使用不同的标记符号或颜色绘制选定的观测值。用户还可以选择将两种分布的平均值、中间值或四分位数绘制成线条，覆盖边缘分布和散点图。这些线形成一个由四个单元格组成的网格 (如果选择了选项中间线或方法) 或 16 个单元格 (如果选择了四分位数)。...

本文主要介绍由苏黎世联邦理工学院教授 Matteo Pinna 开发的，用于时间维度横截面分析的可视化操作命令 。该命令最大的优势是在横截面比较的同时，允许不同控制变量集下得到的点估计系数以及置信区间进行直接比较。...

全文阅读：Stata绘图：如何更高效的绘制图形| 连享会主页目录1. 数据说明 2. 单变量图形绘制 2.1 连续变量 2.2 分类变量 3. 双变量图形绘制 3.1 连续—分类变量 3.2 连续—连续变量 3.3 分类—分类变量 3.4 分类—连续变量 4. 多变量图形绘制 5. 结语 6. 相关推文在论文写作中，图形在呈现研究数据方面起着关键的作用，并有助于验证数据分析的结果。然而，图形可能有时绘制不当，无法准确表达作者的观点，因此需要在发表之前进行反

全文阅读：R语言绘制社会网络图| 连享会主页目录1. 简介 2. 社会网络基本原理 3. 命令介绍 3.1 layout 布局 3.2 颜色选择 3.3 节点设置 3.4 线条设置 4. 命令实操 4.1 固定节点、线条设置 4.2 属性节点、权重线条设置 5. 参考文献 6. 相关推文1. 简介社会网络图是对网络关系的图示形式，节点间有联系则为 1 (有线条)，无联系则为 0 (无线条)。一些文章中也使用社会网络图表示特定的关系，如以线条的粗细表现权

全文阅读：Stata绘图：绘制桑基图-sankey_plot| 连享会主页目录1. 什么是桑基图 2. sankey_plot 命令介绍 3. 实例演示 3.1 大陆间移民 3.2 就业市场流动 3.3 宠物、婚姻和幸福 4. 相关推文  1. 什么是桑基图根据百度百科的定义，桑基图 (Sankey diagram)，即桑基能量分流图，也叫桑基能量平衡图。它是一种特定类型的流程图，图中延伸的分支的宽度对应数据流量的大小，通常应用于能源、材料成分、金融等数据的

全文阅读：Stata：绘制宏观时序图| 连享会主页目录1. 文献概述 2. 货币非中性的三个研究 2.1 Friedman 和 Schwartz (1963) 2.2 Volcker 反通货膨胀 2.3 布雷顿森林体系的崩溃 3. 基于美联储的记录研究货币政策冲击 3.1 Romer 和 Romer (1989) 事件 3.2 911 恐怖袭击 4. 相关推文  1. 文献概述与微观经济问题相比，宏观经济学的实证检验更困难。以货币政策为例，美联储对

全文阅读：Stata：图示事件研究分析结果-eventcoefplot| 连享会主页目录1. 事件研究法基本原理 1.1 事件研究法的基本概念 1.2 事件研究法的实证原理 2. eventcoefplot 命令介绍 3. Stata 范例 3.1 基础回归 3.2 不同模型对比 3.3 稳健性检验选项 4. 相关推文全文阅读：Stata：图示事件研究分析结果-eventcoefplot| 连享会主页...

全文阅读：Stata绘图-可视化：组间差异比较散点图| 连享会主页目录1. 引言 2. 方法介绍 2.1 separate 命令的使用 2.2 灰色尺度分级 (gray-scale gradation) 2.3 利用文本字符进行分组 2.4 在标记符号有权重的散点图中进行组间比较 3. 参考文献 4. 相关推文 1. 引言散点图是比较两种连续变量之间关系十分常用的方法，但有时我们可能需要根据另一种分类变量的取值来对二者间的关系进行分组比较。为此， Co.

全文阅读：Stata绘图：addplot-fabplot-多图层美化图片| 连享会主页目录1. addplot 命令 1.1 命令简介 1.2 实例：用 addplot 图示上市公司市场表现 1.2 .1 路径设定及命令安装 1.2 .2 数据下载及初步处理 1.2 .3 追加不同类型涨跌幅 1.2.4 对图片追加标题及箭头示例 2. fabplot 命令 2.1 命令简介 2.2 实例：用 fabplot 检验资产硬朗度 3. 本文小结 4. 本文代

全文阅读：Stata：分仓散点图绘制-binscatter-binscatter2| 连享会主页目录1. binscatter 方法介绍 1.1 简介 1.2 用图形展示结果的重要性 1.3 实现步骤 1.4 理论基础 1.5 分仓散点图的功能 1.6 如何选择 bins 的数量 2. binscatter 命令介绍 3. binscatter2 命令介绍 4. 参考资料 5. 相关推文  分仓散点图 (binned scatterplot) 是

全文阅读：Stata：多个核密度函数图叠加-mkdensity| 连享会主页目录1. 背景介绍 1.1 核密度估计 1.2 多个核密度函数图的叠加 2. 命令介绍 3. Stata 实例 3.1 多个变量的核密度函数图叠加 3.2 子样本的核密度函数图 3.3 子样本的核密度函数图叠加 4. 结语 5. 参考资料 6. 相关推文1. 背景介绍1.1 核密度估计核密度估计 (Kernel density estimation) 是一种利用核函数估计..

全文阅读：Stata：双变量联合核密度函数图-kdens2| 连享会主页目录1. 背景介绍 1.1 多维核密度估计 1.2 多维核函数 1.3 双变量联合核密度函数图 2. 命令介绍 3. Stata 实例 4. 结语 5. 参考资料 6. 相关推文  1. 背景介绍1.1 多维核密度估计多维核密度估计 (Multivariate kernel density estimation) 是多维随机变量的核密度估计。给定一组独立同分布的样本，都是...

全文阅读：图解Lasso系列A：Lasso的变量筛选能力| 连享会主页图解Lasso系列A：Lasso的变量筛选能力全文阅读：图解Lasso系列A：Lasso的变量筛选能力| 连享会主页

全文阅读：Stata绘图：太美了！羊皮卷风格图形| 连享会主页目录1. 引言 2. Stata代码介绍与图形展示 2.1 折线图 2.2 饼图 2.3 块状图 2.4 螺旋图1 2.5 螺旋图2 2.6 美国地图 3. 结语 4. 相关推文1. 引言本文介绍的羊皮卷风格图形是源自一项以社会学家 Du Bois 命名的挑战，该项挑战的内容是复制 Du Bois 研究中的可视化效果。Du Bois 曾是著名的作家和民权运动者，同时作为社会学家使用可视化的数据讲述了美

全文阅读：Stata绘图：自定义绘图利器-palettes| 连享会主页目录1. 问题背景 2. 命令介绍 3. Stata 实例 3.1 引用调色板的颜色组合 3.2 调色板预览 3.3 其他选项设定 4. 相关推文  1. 问题背景Stata 绘图需要美观的配色、节点符号和线型，但是自定义搭配又很繁琐并需要美学基础。为了简化上述操作，Ben Jann开发了palettes包。具体来看，该包由colorpalette、colorpalette9、...

全文阅读：史上最牛Stata绘图模版-schemepack：酷似R中的ggplot2-袁子晴| 连享会主页目录1. 问题背景 2. 安装和使用 3. 实例演示 3.1 散点图 3.2 折线图 3.3 饼图 3.4 箱线图 3.5 柱状图 3.6 竖向条形图 3.7 横向条形图 3.8 置信区间带 3.9 范围区间图 3.10 面积图 3.11 附加标签的散点图 3.12 分组散点图 4. 参考文献 5. 相关推文1. 问题背景撰..

全文阅读：Stata可视化：biplot一图看尽方差、相关性和主成分| 连享会主页1. biplot 命令介绍通过使用biplot可以将一份数据集的分布特征生动地展现在一副二维图上。biplot将会同时显示观测值和变量的相对位置。标记符号（点）会显示指定的标签，而变量则用箭头表示。所有特征的观测值将被投射到两个维度上，从而使观测值之间的距离近似保留（压缩至两个维度的主成分）。箭头之间角度的余弦近似于变量之间的相关性，箭头的长短近似于表示该变量的方差。全文阅读：Stata可视化：bi...

全文阅读：Stata绘图：addplot-层层叠加轻松绘图| 连享会主页目录1. 问题背景 2. Stata 外部命令介绍 3. Stata 示例 3.1. 添加数据标签和箭头 3.2. 修改现有图形 3.3. 为柱状图添加数值标签 3.4. 为系数图添加基准线 3.5. 为散点图添加分组标签 3.6. 为累计概率分布图添加边缘图 3.7. 非参数估计：分段求取均值 4. 参考文献 5. 相关推文1. 问题背景在 Stata 中绘制较为多个图层的叠加的

全文阅读：Stata 绘图：用 Stata 绘制一打精美图片-schemes| 连享会主页目录1. 绘图背景资源库简介 2. 如何调用这份背景库 2.1 安装所有的背景文件 2.2 对样式文件进行声明 3. 不同样式的比较 3.1 散点图 3.2 折线图 3.3 饼图 3.4 箱型图 4. 结语 5. 相关推文  1. 绘图背景资源库简介这个资源库中有各种新的 Stata 绘图方案，并且大多数背景色方案都是以白色、黑色和灰色三种方式编程的。这

全文阅读：https://www.lianxh.cn/news/36ec2d976a026.html目录1. 医学诊断试验 1.1 什么是医学诊断试验 1.2 诊断试验的评价指标 1.3 评价指标间的相互关系 2. ROC 曲线与 AUC 值 3. Stata 实操 3.1 基本语法 3.2 计算 AUC 值 3.3 画出 ROC 曲线 3.4 计算更多诊断实验指标 4. 参考资料 5. 相关推文全文阅读：https://www.lianxh.cn/n

全文阅读：https://www.lianxh.cn/news/811bbd3446fa2.html1. 引言研究空间计量，第一步基本上都是计算莫兰指数。我入门软件是 Matlab，后来学习了 Stata，发现相比于 Matlab，Stata 很便捷。但是，在使用 Stata 计算面板数据的莫兰指数和画莫兰散点图时，遇到了和大家一样的问题，即只能计算截面莫兰指数、莫兰散点图背景为黑色、以及不能编辑等。通过查看 ado 文件，我发现是版本太老了，随即我就有了想要结合spatgsa和spatl...

全文阅读：https://www.lianxh.cn/news/f9680c4be14fe.html目录1. 简介 2. 理论背景 3. aevolcano 命令 3.1 命令安装 3.2 语法介绍 4. aedot 命令 4.1 命令安装 4.2 语法结构 5. 参考文献1. 简介本文拟介绍aevolcano和aedot两个命令。其中，aevolcano命令由 Zink 等 (2013) 开发，可用于绘制不良事件火山图。火山图不仅可以显示组间差异显著...

全文阅读：Stata绘图极简新模板：plotplain和plottig-T251| 连享会主页目录1. 简介 2. 安装新模板：plotplain 和 plottig 2.1 命令安装和数据下载 2.2 数据预处理 3. Stata 默认模板及局限 3.1 默认模板 s2mono 的效果 3.2 Stata 默认模板作图的局限 4. plotplain 和 plottig 绘图主题的极简化改进 4.1 plotplain 的绘图效果 4.2 plottig..

全文阅读：forest-森林图：分组回归系数可视化| 连享会主页目录1. 问题背景 2. Stata 实例 2.1 Stata 外部命令介绍 2.2 Stata 实例 参考文献 1. 问题背景绘制森林图可以帮我们直观地展现不同系数的大小和显著性，便于我们比较不同系数的相对大小关系例如下图研究中国新型农村社会保险覆盖对于养老金领取的影响，通过森林图我们可以直观地看出政策影响在不同群体之间的差异。全文阅读：forest-森林图：分组回归系数可视化| 连享会主

全文阅读：Stata+LaTex：绘制流程图| 连享会主页目录1. 问题背景 2. Stata 实操 2.1 Stata 外部命令介绍 2.2 命令安装及初始化 3. Stata 绘制流程图 4. Latex 编译流程图 5. 参考文献 6. 相关推文 随后，可以在连享会：B站搜索「Latex 流程图」查看本文的视频版。 1. 问题背景在研究过程中，我们往往需要借助流程图来直观清楚地展示实验步骤、技术路线、逻辑推演等内容，如下图所示。视频演示一个简化的..

原文链接：https://www.lianxh.cn/news/64495e9c4801c.html目录2.1 散点图 2.1.1简单的散点图 2.1.2 拟合线 2.1.3 点标签 2.1.4 标题，图例和说明 2.1.5 轴标尺和标签 2.2 线图 2.2.1 简单的线图 2.2.2 标题和图例 2.2.3 线条样式 2.2.4 标度选项 2.2.5 图形方案 2.3 其他图形 2.3.1条形图 2.3.2 箱线图 2.3.3 核密

原文链接：https://www.lianxh.cn/news/f62630d968b9e.html对于纵向和面板数据，绘制单个个体随时间变化的图表是一种有效的信息探索方式，对多变量随时间变化、以及着重多个时间点的数据尤为突出。仔细研究单个个体的时序图不仅可以洞察数据的性质和质量，为进一步分析提供信息。若选择一些典型，更能够为你的研究展示提供强有力的证据。Cox (2010) 在讨论数据图形化时，强调了个体之间或个体组之间的比较。我们在探索数据时，绘制每个个体随时间变化的数据（在单独的图表中）可

原文链接：https://www.lianxh.cn/news/ae36a721cfe18.html目录引言 1. 绘图简介 1.1 绘图区域 1.2 语法结构 1.3 一个简单的例子 1.4 图形管理 2. 绘图范例 2.1 初识数据 2.2 线图 2.3 条形图 2.4 箱型图 2.5 散点图 2.6 矩阵图 2.7 直方图 2.8 面板数据时间趋势图 2.9 点图 2.10 饼图 3. 结语 4. 参考资料.