Stata版本:谁在管理我们的国家?——2019年全国人民代表大会数据分析与可视化

之前有一个小项目作业是一个探索性数据分析的案例。

CGTN 的网站上有一个非常炫酷的项目,是关于 2019 年的全国人民代表大会参会人大代表数据的一个可视化:https://news.cgtn.com/event/2019/whorunschina/index.html 里面从下面的角度探索了这个数据的一些特征:

使用 Stata 分析中国新冠疫情数据与制作动态图表

之前推出了使用 Stata 的 cuse 命令直接调用世界和中国的新冠疫情数据的方法,今天就来介绍一下如何使用这个数据进行疫情分析啦!

使用 Stata 分析全球新冠疫情数据与制作动态图表

之前推出了使用 Stata 的 cuse 命令直接调用世界和中国的新冠疫情数据的方法,今天就来介绍一下如何使用这个数据进行疫情分析啦!

四十年政府工作报告词频变化——Stata图表绘制

Stata 也可以绘制精美的图表的。我觉得对于任何一个绘图工具,只要你熟练掌握了点线面三种元素的使用,你就能绘制任何你想绘制的图表。今天我们用一个案例展示如何使用 Stata 进行文本处理和复杂图表的绘制。

Stata 绘制堆积面积图 —— 新冠肺炎疫情:现存确诊、治愈和死亡人数

今天继续给大家带来一个小案例,昨天的是 ggplot2 的案例,今天的是个 Stata 的绘图案例,示例数据和代码都能从知识星球上下载。

使用 Stata 分析世界疫情数据

这篇教程中的部分代码和之前那篇对中国的分析一样,所以我仅仅简要讲解一下其中的新知识点。

使用 Stata 分析中国新冠肺炎疫情数据!

之前不少小伙伴在群里说自己想学习 Stata 数据处理,今天就放个大招,我们使用 Stata 分析下中国的疫情数据。

使用 Stata 寻找分布中密度为最大密度一半的 X

这是之前我的一个小伙伴问我的问题,她有一个数据(附件中的 A.csv)这个数据是一个 30x10000 的矩阵(也就是 30 行 10000 列),Stata 的 xpose 命令可以用于数据集的转置,不过这个命令使用的时候对变量数量有限制,经过我测试,变量不能超过 9999,所以这里我们删除最后一个变量:

你知道哪个国家每百万人中的新冠肺炎确诊人数最多么?

国内的疫情基本已经结束了,我们再把视角放到国外看看最近国外疫情的发展状况吧!

Stata 与 DOCX 文档的编排

在实证论文写作的时候我们经常需要在论文中使用三种表格:描述性统计表、回归表以及相关系数表(当然这个不是必须)。有时候变量特别多,这些表格的排版就变得十分困难,幸运的是,我们有 Stata15。Stata15 比起前代的 Stata 在文本编排上有着巨大的进步,简单来说,Stata15 可以直接写论文了。本文就以一个小作业为例,讲解如何使用 Stata15 进行文本编排。其中用到了 reg2docx、sum2docx 和 corr2docx 三个命令。

Stata 修图与操作记录

对于 Stata 初学者而言,一般在绘图的时候都会很头疼,因为 Stata 绘图命令的选项非常多且不容易记。不过幸好 Stata 提供了非常人性化的 GUI,让我们可以通过图形界面操作进行修图。然而我们都知道鼠标点击修图的坏处就是不可重复,就是说我们第一次经过一系列的鼠标点击操作的过程很难再次重复了。但是幸运的是如果我们使用 Stata 进行修图操作可以把修图操作保存成代码,这样再次绘图的时候直接运行代码即可。为了大家绘图不头疼,我这里讲一下如何在 Stata 进行修图并记录修图操作。

弹性、半弹性及其在 Stata 中的代码实现

本文使用 grilic_small.dta 数据集,通过受教育年限对工资的影响的案例讲解了经济学中弹性和半弹性的概念。

Stata 的基础操作

本文介绍了 Stata 的概况和一些基本的数据处理、绘图命令。

谁在管理我们的国家?——2019年全国人民代表大会数据分析与可视化

本周的小项目作业是一个探索性数据分析的案例。

CGTN 的网站上有一个非常炫酷的项目,是关于 2019 年的全国人民代表大会参会人大代表数据的一个可视化:https://news.cgtn.com/event/2019/whorunschina/index.html ,里面从下面的角度探索了这个数据的一些特征:

累积正态分布函数的逼近

这篇推文里面的程序主要是根据这篇论文里面对于累积正态分布函数的逼近函数的介绍编写的:累积正态分布函数的逼近函数综述_王晶晶.pdf。根据文中的介绍,我编写了以下 Python 函数实现,并展示了计算的效果。cnd.py

Python版:Expatistan生活成本数据可视化

Expatistan 生活成本数据分析是我们社区去年 12 月 15 号的时候布置的一个 Project,今天我们再重新回顾一下这个 Project,改进一下图表绘制部分。

Stata 网页表格爬取示例

本文以爬取东方财富网 CPI 数据为例,讲解如何使用 Stata 进行网页表格数据爬取。

Stata 最优化与马科维茨有效前沿

本文使用 4 只股票:银泰资源、大悦城、中国天楹和通化金马的历史数据演示了如何使用 Stata 进行股票分析、构建投资组合(夏普比率最大 or 方差最小)及寻找马科维茨有效前沿。

使用 ncov 包获取并分析疫情数据

昨天的推文里,我介绍了开发一个最简单的 R 包的工作流程,相信不少同学已经对 R 包的开发流程有所了解了,今天我们就用这个 ncov 包获取疫情数据然后分析分析吧!

如何编写一个自动获取和展示疫情数据的 R 包?

是不是总觉得会开发 R 包的都是大佬呢?其实你也可以,今天我们就为你揭开 R 包开发的神秘面纱!开发本文介绍的这个 R 包仅仅一些一些 R 语言的基础!

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