stata的一些操作命令

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一、面板数据填充

**面板数据填充
**设置好第一年和最后一年,然后用如下命令
sort id year   //然后按照id和year排序
xtset id year  //设定面板样本和时间变量
ssc install tsfill,replace  //安装时间填充程序,仅需执行一次
tsfill,full    //填充时间面板
sort id year   //然后按照id和year排序
bys id:replace address=address[_n-1] if address=="" &  address[_n-1]!=""  //按照id,如果address是空值,且上一个不是空值,则用上一个填充替换,这个是自动循环的

二、STATA如何根据分类保留该类别数据的最小值?

* Example generated by -dataex-. To install: ssc install dataex
clear
input float(id year)
1 1968
1 1997
2 1988
2 1987
2 2010
3 1963
3 1989
end
collapse (min) year, by(id) 

三、如何在多个变量中选取第二小的数生成新的变量?

* Example generated by -dataex-. To install: ssc install dataex
clear
input float(A B C D)
1 3 4 2
8 3 6 9
end

// search rowsort, and install 
rowsort A-D, gen(x1-x4)

四、根据地址获取经纬度数据

chinagcode, baidukey(输入你的百度密钥)  address(addr)

五、计算经纬度之间的距离

geodist longitude latitude longitude2 latitude2, generate(v)

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2SLS,即两阶段最小二乘法(Two-Stage Least Squares),是计量经济学中用于解决变量内生性问题的一种工具。在STATA中,可以使用`ivregress`命令或者`regress`命令结合工具变量来执行2SLS估计。以下是使用`ivregress`命令进行2SLS的基本步骤: 1. 第一阶段:使用工具变量对内生解释变量进行回归。 ```stata reg 内生变量 工具变量 ``` 这里,`reg`是回归命令,`内生变量`是需要通过工具变量解释的变量,而`工具变量`是与内生变量相关但与误差项不相关的变量。 2. 第二阶段:使用第一阶段回归的预测值作为解释变量进行回归。 ```stata ivregress 2sls 因变量 (内生变量 = 工具变量) ``` 在这个命令中,`ivregress 2sls`指定了使用两阶段最小二乘法,`因变量`是我们想要预测的变量,圆括号内的`(内生变量 = 工具变量)`部分指定了内生变量及其对应的工具变量。 举一个简单的例子,如果我们想要估计某个教育水平对工资的影响,而教育水平可能是内生的,我们有工资(wage)作为因变量,教育(edu)为内生解释变量,我们可以用父亲的教育水平(fedu)作为工具变量: ```stata reg edu fedu predict edu_hat, xb ivregress 2sls wage (edu = fedu) ``` 在这个例子中,首先我们用`reg`命令回归教育水平对父亲的教育水平,然后用`predict`命令获取预测的教育水平`edu_hat`,最后用`ivregress 2sls`命令进行2SLS估计,其中`(edu = fedu)`指定了内生变量`edu`和对应的工具变量`fedu`。
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