2012.03.05

最新推荐文章于 2025-08-18 09:28:27 发布
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         二、继续.NET。

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（2012.09.03－2012.11.13）七十二天的学习小记         上了学又是两个月的时间了，发生过的事情好像很多，又好像很少，开学初，还是跟往常一样，有些班上的事情处理一下，跟同学聊一下。然后，这学期，开学初时，首先耗时最多的是SRP了，因为要中期检查，之前又做过一段时间，因为很多其它的事情要做，也将这个SRP搁置了，然后要检查了，就在一些天里不断地赶工，终于，那时，中期检查也过
127.0.0.1 zxt.php_index.php
weixin_39732249的博客
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（2012.01.12－2012.04.01）八十二天的学习小记
Neicole ~~ 学习旅程(大学)
04-02 1093
（2012.01.12－2012.04.01）八十二天的学习小记  　哈哈，原来又是过了八十二个日子了，真快啊~这次发的学习小记日期记录时间有点长，回看1月份的东西，原来已经隔了八十多个日子了，对于这时所学习的日子印像还是有点深刻，这八十多天来，GUI编程方面，完成了Qt的小程序，英语方面，从新概念英语走向了星火英语及淘金式巧攻英语，走向了培养语感的学习方法，话说每早的晨读好像已经变成了习惯，不
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如何解决IDEA/Datagrip无法连接数据库的问题：解决方法为添加参数-Djava.net.preferIPv4Stack=true
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08-18 654
摘要： IDEA或DataGrip连接数据库失败时，常因JVM默认使用IPv6协议栈导致。解决方法是通过添加JVM参数-Djava.net.preferIPv4Stack=true强制使用IPv4。具体步骤包括：在IDEA的Gradle设置或DataGrip的配置文件中添加该参数，并重启生效。此外，还需检查数据库服务状态、防火墙规则及网络配置。此方法简单高效，适用于多数IPv6兼容性问题。
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06-06
<think>嗯，用户现在想要Stata进行聚类分析的示例代码。之前已经提供了聚类分析的背景和步骤，但用户可能还需要更具体的操作指引和代码片段。用户之前引用了三篇文献：第一篇是Stata聚类分析的理论背景，第二篇是分层聚类的Matlab代码，第三篇是Stata面板数据聚类的代码。需要结合这些内容，特别是第三篇的代码参考。用户的实际需求很明确：用Stata实现聚类分析功能，特别是企业、行业或时间维度的聚类。ta可能在做实证研究，比如面板数据分析，需要调整标准误的聚类方式。在示例代码部分，应该包括三个关键场景：按企业聚类、按行业聚类、按企业-时间交互项聚类。参考文献[3]中的代码是核心参考，但需要补充完整，比如生成交互项的egen用法要具体说明。另外要注意用户可能的困惑点：聚类分析有两种类型（样本聚类和变量聚类），用户需要的是回归中调整标准误的聚类。需要明确区分，避免ta误用命令。实操中可能遇到变量重复的问题，比如id_stkcd已经存在时要处理冲突，需要加入补充说明。nonset可能指nonest，即聚类层次的设置。最后要提醒常见错误，比如聚类变量必须是非重复值，如果行业代码是字符串类型可能需要转换等。用户可能不熟悉encode命令，加入代码示例会更贴心。</think> 以下是基于Stata实现的聚类分析**核心代码及操作步骤**（结合面板数据场景）： ### 一、聚类分析代码实现 #### 1. 创建聚类分组变量 ```stata * 企业-时间联合聚类（双重聚类） egen cluster_id = group(stkcd time), label * 行业聚类（使用现有行业变量） encode industry, gen(industry_code) ``` #### 2. 分层聚类（系统聚类） ```stata * 数据标准化（重要前置步骤） cluster kmeans var1 var2 var3, k(3) measure(Euclidean) name(clus_result) * 查看聚类结果 cluster list clus_result * 生成聚类标签 cluster gen group = clus_result, name(clus_result) ``` #### 3. 聚类标准误回归（面板数据） ```stata * 企业维度聚类标准误 xtreg y x i.time, fe vce(cluster stkcd) * 行业-时间联合聚类标准误 xtreg y x i.time, fe vce(cluster industry_code time) * 企业-时间双重聚类标准误（需先创建联合变量） xtreg y x i.time, fe vce(cluster cluster_id) ``` > **关键语法说明：** > - `vce(cluster [var])`：指定聚类变量[^3] > - `group(var1 var2)`：创建联合聚类变量 > - `encode`：将字符串分类变量转为数值变量 > - `measure()`：支持`L2`(欧氏)、`Linf`(切比雪夫)等距离算法 ### 二、操作流程图解 ```mermaid graph TD A[数据预处理] --> B[标准化连续变量] B --> C{选择聚类维度} C -->|单维度| D[企业/行业/时间] C -->|多维度| E[创建联合聚类变量] D --> F[cluster kmeans/vce cluster] E --> F F --> G[输出聚类标签/回归结果] ``` ### 三、注意事项 1. **变量处理** - 分类变量需用`encode`转换 - 时间变量建议格式：`tostring time, replace` 2. **结果验证** ```stata * 检查聚类质量 cluster dendrogram, labels(id) cutnumber(5) ``` 3. **常见报错处理** - `repeated values in cluster`：需创建唯一联合变量（如`group(stkcd time)`）[^3] - `varlist required`：检查聚类变量是否存在 ### 四、典型应用场景 1. 企业面板数据分组效应分析 2. 行业波动性研究（聚类稳健标准误） 3. 消费者行为分群（k均值聚类） > **相关延展：** > - 动态聚类：`cluster kmedians`（中位数聚类） > - 文本聚类：`gsgroup`命令（需安装第三方包） > - 变量优化：`cluster wards`（沃德法最小化组内方差）
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