stata入门——xi,i.,回归中自动生成虚拟变量
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Stata入门
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简介
订阅合集
Wind(万得)数据转化为面板
08:01
导入数据
06:36
合并数据(merge)
14:53
理解merge合并数据
05:13
字符串类型与数值类型的转换
04:02
基础运算(egen,均值标准差
04:11
基础运算
05:37
处理重复样本
06:06
生成虚拟变量
09:47
样本的保留与删除
07:15
分组计算
08:12
local与global
02:16
排序
02:36
dofile的使用
03:11
缩尾截尾
03:01
webuse报错
01:56
根据变量将样本N等分
02:54
调节结果窗口以及do文件字体大
01:21
导出相同样本量的描述性统计
05:24
导出两阶段工具变量回归的回归结
03:48
导出数据为excel文件
01:59
调整数据浏览器列宽
03:54
在回归中自动生成交互项
02:16
(分组)获取回归的拟合值与残差项
03:52
xi,i.,回归中自动生成虚拟变量
02:13
看懂Stata多元回归(reg)结果
03:56
(分行业，分年份，分企业性质)分组回归
03:14
PCA主成分分析—— Stata入门
11:47
esttab导出Latex格式表格——Stata入门
11:00
stata数据结构中的行列
08:53
一行拆多行——stata入门
07:33
Stata入门：unique快速统计变量有多少种不同的值
03:37
Stata表格输出进阶② ——掌握 table 与 collect 的组合
26:37
安装reghdfe报错解决—— Stata入门
03:06
Stata实证研究基础流程—— 数据清洗、统计与回归
41:33
Stata常见报错处理—— 人工排查与AI辅助解决
05:36
log（日志） 保存完整运行记录 —— Stata入门
02:38
Stata实证研究基础流程—— 数据清洗、统计与回归
17:23
自动记录样本筛选过程并导出 Excel——Stata入门
08:01
给股票代码补零
04:43
日期格式处理
11:50
Help帮助文档
05:45
结果中不报告年度、 行业虚拟变量的系数?
11:02
按照中位数（平均数）分组回归
04:53
如何去掉ST/*ST/PT 的样本？
05:00
对比两个数据集的差异
02:13
将显示界面调成黑色
01:09
制作分组描述性统计表格
04:38
数据格式转换(format)
02:23
字符串的替换与分割
03:21
批量给CSMAR(国泰安)导出数据贴标签(2)
04:21
批量给CSMAR(国泰安)导出数据贴标签（1）
03:47
循环(loop)
05:41
字符串的截取
02:55
纵向合并数据(append)
02:36
理解append合并数据过程
01:07
给数据贴标签(label)
04:16
快速了解数据集(describe,sumarize,tabulate)
05:32
外部命令安装
04:19
(多个)条件判断
05:08
多元回归(reg)
07:20
导出结果(1)描述性统计
08:38
导出结果(2)相关系数表
06:01
导出结果(3)T检验表格
06:52
导出结果(4)回归结果表格
07:38
Stata表格输出全流程——变量描述到回归结果
36:20
行业中位数调整 ——在Stata剔除行业效应
08:02
sfi.Macro——Stata Python交互
06:08
Stata与Python交互——一个入门的简单介绍
05:22
为什么会乱码？【stata常见问题】
02:50
正则表达式——Stata中的文本处理
05:06
Probit和Logit模型的边际效应与stata实现
04:49
stata报错处理——variable not found/no observations
03:40
TOBIT模型与Stata实现
03:18
有序logit(ologit)与Stata实现
04:06
Stata实现固定效应,areg、reg、reghdfe、xtreg、有区别吗？
05:51
Stata验证倒U或者U型关系
05:17
随机种子？Stata中set seed有什么用？
04:49
Stata命令reghdfe(高维固定效应回归)
03:51
Stata实现分组回归系数的比较
05:24
离群值(极端值)与Stata处理
07:09
多重共线性与Stata实现检验及处理
04:43
Stata实现滚动窗口回归(asreg)
06:09
Stata的areg命令讲解
03:58
python与stata实现固定效应
08:08
Python与Stata实现三种T检验
03:49
stata分组计算(by,bysort)
07:22
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