v-for 和 v-if 并用时筛选条件方法

 

<ul id="ul">
<li v-for="todo in todos" v-if="todo<4">
  {{ todo }}
</li>

</ul>

<script> 

varvm=new Vue({
el:"#ul",
data:{
  todos: [ 1, 2, 3, 4, 5 ]
}
})

</script>

说明:在处于同一节点的时候,v-for 优先级比 v-if 高。先运行v-for 的循环,然后在每一个v-for 的循环中,再进行 v-if 的条件对比。

v-if="todo<4" 会筛选 符合 <4 的 todo 项


而如果你的目的是有条件地跳过循环的执行,那么可以将 v-if 置于外层元素 (或 <template>)上。如: 

<ul id="ul" v-if="todos.length">
<li v-for="todo in todos">
  {{ todo }}
</li>
<p v-else>
no todo left!
</p>
</ul>


<script> 

varvm=new Vue({
el:"#ul",
data:{
  todos: [ 1, 2, 3, 4, 5 ]
     }
})

</script>

 

Fama-MacBeth回归是一种常用的面板数据分析方法,它通过交叉截面回归间序列回归相结合的方式,解决了异质性序列相关性的问题。下面是使用Stata进行Fama-MacBeth回归的代码示例: 假设我们有一个面板数据集,包含了n个个体T个间点的数据,其中y为因变量,x1至xm为自变量,panelvar为个体标识变量,timevar为间标识变量。我们的目标是对yx1至xm进行Fama-MacBeth回归,其中控制了行业固定效应间固定效应。 ``` // Step 1:交叉截面回归 reg y x1-xm i.panelvar, robust cluster(panelvar) // Step 2:间序列回归 eststo fm forvalues i = 1/`T' { qui reg y x1-xm i.panelvar if timevar == `i', robust eststo fm: quietly estadd matrix e(b)'e(V)' in `i' } // Step 3:Fama-MacBeth回归 eststo fm: quietly fem using fm, noconstant ``` 代码解释: Step 1:使用交叉截面回归对每个间点的数据进行回归,控制了个体固定效应。 Step 2:对每个自变量的系数标准误进行间序列回归,得到每个间点的系数标准误,同将其保存在一个矩阵中。注意,如果面板数据存在缺失值,需要使用if语句进行筛选。 Step 3:使用fem命令进行Fama-MacBeth回归,其中使用了noconstant选项,因为我们已经控制了个体固定效应间固定效应,不需要再加入截距项。最终结果将保存在fm中。 需要说明的是,以上代码仅是示例,实际应用中需要根据具体数据进行调整。
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