stata机器学习命令

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#机器学习

  • stata机器学习分类命令：c_ml_stata

  • stata机器学习回归命令：r_ml_stata

  • stata回归树命令：srtree
    该命令通过最优修剪、套袋、随机森林和增强方法实现回归树。输出结为R文件，需要使用R语言打开，运行。

cimeth
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双重机器学习 stata教程 手把手教学
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双重机器学习（DDML）的stata教程
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07-26 3761
接着，使用同样的控制变量集预测处理变量（X），得到其残差，去除控制变量的影响。通常情况下，我们直接构建线性回归模型，即用 X 和 T 对 Y 回归，估计 T 的系数，这种方法假定了我们已知 X 的分布。事实上，高维的 X 可能内部存在共线性，与 Y 是非线性关系，若单纯的用线性模型进行估计，会存在偏误。最近，学界内有关双重机器学习的文献逐渐崭露头角，越来越多的研究者开始关注并应用这一方法，其应用范围逐步适用于区域经济学、发展经济学、环境经济学和企业金融等领域的政策评估。
Stata-Python交互-7：在Stata中实现机器学习-支持向量机
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全文阅读：https://www.lianxh.cn/news/f1359e7fa9488.html 目录 1. 数据探索性分析 2. 使用交叉验证来拟合最优 SVM 模型 3. 在测试集上拟合模型 4. 结论 5. 参考资料 6. 相关推文 Stata16 已具有和 python 交互的功能，由此，我们可以在 Stata 中调用 python，也可以在 python 中读取 Stata 数据，从而实现“他山之石，可以攻玉”。本节我们将向大家介绍在 stata 中实现机器学习，我们将使
stata双重机器学习报错Cross-fitting fold 1 unrecognized command
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刚开始在stata输入python query 一般set python_uerpath那块是空的。需要在stata的路径下面找到pystata文件的路径。对应的就是图中绿色方框的路径。代码是 set python_userpath D:\stata18\utilities。设置完再打开，输入python query对应的两个路径上面都有内容应该就可以运行了。1.查看了python的版本发现是3.5。我最后安装的是Python 3.9.7。安装了stata18，后续一直是在18里面调整的。
Stata：双重机器学习-多维聚类标准误的估计方法-crhdreg
Stata连享会
09-14 2558
近年来，研究人员在实证研究中经常使用多通道聚类的抽样数据展开分析：如匹配后的雇主-雇员数据、匹配后的学生-教师数据、观察结果按商店和产品双重索引的匹配数据、以及观察结果按市场和产品双重索引的市场份额数据等。这些数据通常会面临着多维相关性的问题，并不符合独立同分布的性质。并且，如果只在单一层面估计聚类标准误，就会难以兼顾另一层面相关性对结果所造成的偏误。
Stata如何做机器学习？——SHAP解释框架下的足球运动员价值驱动因素识别：基于H2O集成学习模型
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使用H2O机器学习框架分析1000多名足球运动员的市场价值驱动因素。通过合并GitHub和Kaggle数据，构建了包含21个变量的数据集，重点关注球员表现指标。研究采用对数转换处理数据偏态，并运用随机森林和梯度提升机进行建模（80%训练集，20%测试集）。结果显示，模型能有效预测球员市场价值（Deviance=0.654），特别揭示了法国前锋姆巴佩作为异常高价值案例。研究创新性地结合SHAP解释框架，识别出关键价值驱动因素，为足球产业转
MLRtime：如何在Stata调用R的机器学习包？
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全文阅读：https://www.lianxh.cn/news/d2348493a3fa8.html 目录 1. 配置环境 2. MLRtime 详解 2.1 causal_forest 与 ranger 2.2 MLRtime主要函数介绍 3. 具体示例 4. 结论 5. 参考资料 6. 相关推文 R 是统计和数据分析应用中的一件利器，它具有免费开源、语言易懂、大量成熟的库与工具等优点。在「Stata 与 R 的无缝对接」一文中，我们已经介绍了如何通过Rcall在 Stat..
避坑！！！Stata双重机器学习（DML）遇到的问题及解决方式
王樰沫
07-21 3106
除了上述代码，我还在Anaconda Navigator图形界面来更新conda，更新过的小伙伴应该都知道，这个过程非常漫长，我大概经历了2-3天，在这个过程中电脑一直运行，但是很不幸，无论哪种方式，最终都没有更新到最新版本。安装成功之后，我抱着试一试的心态再次在stata18MP中运行，没有想到，这次竟然运行成功了！我之前一直用的是stata17MP版本，在运行DML的时候，代码一直出错，我以为是python路径没有设置好的原因，就各种在python上面下功夫，经过各种查找后，确定DML必须要在。
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stata命令：资本存量计算代码
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在经济学和金融分析中，资本存量是一个重要的概念，它代表了一家企业或经济体在特定时点拥有的...通过学习和掌握这些Stata命令，你可以更好地理解和估计资本存量对经济活动的影响，为政策制定和企业决策提供有力支持。
Stata机器学习插件实战指南：构建和分析预测模型
首先，文章概述了机器学习的基本概念和Stata机器学习插件的理论基础，包括数据预处理与特征工程。接着，详细介绍了如何在Stata中安装插件、配置环境，以及实践常用的机器学习算法。此外，本文探讨了预测模型的构建...
Stata数据处理：ftree命令-用txt文档记录文件夹结构
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全文阅读：https://www.lianxh.cn/news/f5fd1d23f1131.html 作者：连玉君 (中山大学)E-Mail:arlionn@163.com 应用背景 场景1：我的课件包含很多个文件夹\子文件夹，我想在一个文本文件 (.txt) 文件中呈现文件夹目录，以便学生可以快速了解文件内容。 场景2：我想看看我的工作路径下有哪些文件夹，以及各个文件夹中的子文件，以便快速确认哪些是多余的，哪些是需要调整的。 场景3：在上述两种情况下，我想进一步列出各个文件的大小...
Introduction to Time Series Using Stata_[Becketti2013]
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Introduction to Time Series Using Stata_[Becketti2013]，高清PDF，裁掉了页面的空白边
stata基尼系数算法
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基尼系数作为经济研究中一个重要指标，其计算用代码较为简便。这是用stata来计算基尼系数的指导说明，其中包括代码和数据。
决策树 Decision Tree
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sklearn数据集与机器学习组成
多思考🤔～
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文章目录机器学习开发流程:机器学习算法分类:无监督学习分类问题回归问题机器学习组成：模型、策略、优化开发机器学习应用程序的步骤scikit-learn数据集sklearn.datasets获取小数据集获取大数据集获取本地生成数据 机器学习开发流程: 机器学习算法分类: ##监督学习 分类 k-近邻算法、贝叶斯分类、决策树与随机森林、逻辑回归、神经网络 回归 线性回归、岭回归标注 隐马尔可夫模型 (不做要求) 输入数据有特征有标签，即有标准答案 监督学习（英语：Supervised l
STRtree空间数据处理-java笔记
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Geometry 笔记
关于T-tree和R-tree索引的学习
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今天上午去考mysql ocp时有一道题是关于T-tree和R-tree的题目,当时脑袋懵了，没有见过T-tree索引和R-tree索引呀！ 下来之后在网上收了一下，把相关知识点整理如下： 一、T-tree 1.T树相关概念      T树具有以下特点： ①左子树与右子树之差不超过1 ②在一个存储节点可以保存多个键值，它的最左与最右键值分别为这个节点的最小与最大键值，它的左子树
决策树
luoyehuixuanaaaa的博客
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决策树（decision tree）：是一种基本的分类与回归方法，此处主要讨论分类的决策树。 决策树通常有三个步骤：特征选择、决策树的生成、决策树的修剪。 决策树学习的目标：根据给定的训练数据集构建一个决策树模型，使它能够对实例进行正确的分类。 决策树学习的本质：从训练集中归纳出一组分类规则，或者说是由训练数据集估计条件概率模型。 决策树学习的损失函数：正则化的极大似然函数 一 特征选择...
机器学习系列05——决策树（Decision tree）
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在前面两篇文章中，分别介绍和讨论了K近邻和bayes两种分类算法。这两种算法都是机器学习算法中的经典算法，可以对分类及决策问题进行概率推断。在这一篇文章中，将讨论另一种被广泛使用的分类算法——决策树（decision tree）。相比贝叶斯算法，决策树的优势在于构造过程不需要任何领域知识或参数设置，因此在实际应用中，对于探测式的知识发现，决策树更加适用。
stata双重机器学习模型代码
02-06
### Stata 中实现双重机器学习模型的方法 在Stata中实现双重机器学习(DML)，可以通过调用特定命令来完成。对于中介效应分析，在Stata中的处理方式不同于R语言，但依然能够通过一些高级统计工具包来进行类似的计算。 为了执行DML框架下的因果推断，可以使用`dml`命令集，该集合由第三方开发者维护并提供了一系列用于实施不同类型的DML算法的功能[^1]。下面给出一段简单的例子展示如何安装必要的软件包以及应用基本的DML流程： #### 安装所需程序包 首先确保已连接到互联网，并运行如下指令以下载和安装所需的库： ```stata ssc install dml, replace ``` #### 基于Stata 的 DML 模型实例代码 这里构建了一个假设性的数据集，并展示了怎样运用DML技术评估治疗变量\(T\)对结果变量\(Y\)的影响，同时考虑协变量矩阵\(\mathbf{X}\)的作用。 ```stata * 创建模拟数据集 clear all set obs 1000 gen T = rbinomial(1,.5) matrix C=(.3,-.2\.7,.9) drawnorm X1 X2 , corr(C) * 设定潜在的结果机制 gen Y=invnormal(uniform())+.8*T-.4*X1+.6*X2+rnormal() * 应用双重/去噪回归方法 (Double/debiased ML estimator) dml y T, controls(X1 X2) model(plogit) cv(5) seed(12345) estat effects ``` 上述脚本创建了一组二元处理指示符\(T\)、两个连续特征\(X_1,X_2\)及其对应的响应值\(Y\)。接着采用逻辑回归作为初步预测器(`model(plogit)`), 并指定交叉验证折叠数为五次(cv(5)) 来拟合最终的目标参数估计量。 请注意，实际操作时应根据具体研究背景调整输入参数的选择，比如改变使用的机器学习模型类型或其他超参数设置等。
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