encode命令(encode命令怎么把性别男女转化为字符)
求问stata12中将变量中的字符变为数字。比如一组数据中，变量为"ABC"，现在想把"ABC"变为数字1以方便编辑
可以用一个变量来存你的那组数，然后使用encode命令编码，实现量化。比如变量名为x，则
encode x, gen(newvar)
state中时间序列数据怎么导入
Stata：数据导入及整理
山猪吃得了细糠
来自专栏面板数据模型(静态)
一、面板数据整理
（一）面板数据的意思：
面板数据是指涉及“时间、地点、人物”三要素的立体数据，也即截面数据与时间序列数据的混合版本。简而言之：“众多主体中的【某个主体】，在时间序列中的【某个时间点】，对应着众多变量指标中的【某个指标】，的那个数值(赋值)是什么。”
（二）面板数据的基本格式：
小白入门，可以先用Excel把数据搞好了再导进去Stata进行实证。假设，该数据有2个主体，年份一共3年，一共有3个变量指标，则面板数据在Excel中的排列格式如下：
若有N个主体，有T个年份，有n个指标，则按上述表格类推出去，形成一个N*T*n的平面数据集。
（三）面板数据的分类：
1、短面板和长面板：若T较大而N较小，则为长面板数据，反之则为短面板数据。
2、静态面板和动态面板：如果解释变量中包含着被解释变量的滞后项，则称为“动态面板”，反之则称为“静态面板”。
3、平衡面板和非平衡面板：若每个时期中，样本的个体都完全一样，则称为“平衡面板数据”，反之为“非平衡面板数据”。（即：每个个体的每个时间的每个指标都不缺失，是一个完完整整的N*T*n数据集，则平衡）
二、面板数据的Stata整理（以Stata/SE 16.0为例）
（一）导入Stata：
1、打开Stata—Stata基础页面—文件—导入—Excel电子表格
2、点击“浏览”—选择整理好数据的Excel表格“Stata示范数据.xlsx"—勾选“将第一行作为变量名”—点击“确定”
（二）查看数据：
Stata基础页面—数据—数据编辑器—数据编辑器(编辑)（在这里可以看到所有数据，以及自由编辑各指标的名称、数据类型以及格式等等。）
（三）整理数据：
1、若发现某个指标的数据显示为红色，需要更改该指标的数据类型。
（1）命令：*encode var1, gen(var1_new) （假设这个指标是“var1”，用*encode命令处理后重新命名为“var1_new”）
2、将数据集命令为面板数据：
（1）命令：*xtset id time（id为主体序列名称，time为时间序列名称） （2）返回结果如下： . xtset id year panel variable: id (unbalanced) time variable: year, 2005 to 2018 delta: 1 unit （3）理解：unbalanced说明该面板为非平衡面板
至此，数据的导入和整理已经结束了。再次检查“数据编辑器”，所有数据均无红标。之后就开始进行实证检验了。
三、数据的描述性统计表
（一）常用命令：
1、*summarize var1…var_n（该命令返回各变量的样本量、均值、标准差、最小值与最大值。） 2、*sum var1…var_n, detail（该命令返回更详尽的描述性统计结果；*sum为*summarize的缩写
------------分---界---线------------
以上。
stata中encode命令怎么用
reg只提供回归分析，在出的结果里每个变量后面都有P值，P=0代表显著，P=0.01以下是1%显著水平显著，0.05是5%，0.1是10%，如要要T值可以ttest A之类的
stata可以处理str变量吗?
stata可以处理str变量
纯文字类别变量之转换 -encode-, -rdecode-
use "d202.dta", clear
encode gov, gen(gov1)labelbook// *- 缺陷：//* (1) 没有 -replace- 选项 [-rdecode-]// * (2) 每次只能转换一个变量，无法实现批量转换 [-rdecodeall-]// *-rdecode- 命令：附加 replace 选项 (self-reading)use "d202.dta", clear
rencode gov, replace
label list gov // 另一种方式// *- 说明：//* (1) 与该命令功能相似的还有 -sencode- 命令// * (2) 使用 -rdecodeall- 命令可以同时转换多个变量//*-encode 命令与 -destring- 的区别// *-(1) 若数字 “ 误存 ” 为文字型变量，使用 -destring- 命令或 real() 函数// *-(2) 若观察值均为 “ 文字值 ” ，则需使用 -encode- 或 -rencode- 命令，// * 这些命令会自动产生【数字 - 文字对应表】
ivprobit模型中的工具变量回归结果怎么看
操作工具容易，解读结果难，今天跟大家总结一下Excel回归分析的结果应该怎么看，有误之处也欢迎各位小伙伴指正。
补充一句，Excel只能做线性回归，本篇的讨论也是在这个条件的基础上进行的，好了，闲话不多说，直接上结果吧。
表1：
Multiple
R：相关系数R，值在-1与1之间，越接近-1，代表越高的负相关，反之，代表越高的正相关关系。
R
Square：测定系数，也叫拟合优度。是相关系数R的平方，同时也等于表2中回归分析SS/(回归分析SS+残差SS)，这个值在0~1之间，越大，代表回归模型与实际数据的拟合程度越高。
Adjusted
R Square：校正的测定系数，对两个具有不同个数的自变量的回归方程进行比较时，还必须考虑方程所包含的自变量个数的影响，为此提出，所谓“最优”回归方程是指校正的决定系数最大者。（该释义来自百度百科）由于小编没有碰到过这种情况，所以还不知道该值的实际作用。
标准误差：等于表2中残差SS /
残差df 的平方根。这个与测定系数一样都能描述回归模型与实际数据的拟合程度，它代表的是实际值与回归线的距离，当然这个值越小越好，不过具体小到什么程度？由于这个值实在没有范围，因此还很难界定。
观测值：有多少组自变量的意思。
表2：
回归分析df：回归分析模型的自由度，以样本来估计总体时，样本中独立或能自由变化的个数。见上表，数据自由度等于样本组数减1，回归分析模型的自由度是1，即这个回归模型有1个参数，残差自由度等于总自由度减去回归分析模型的自由度。
回归分析SS：回归平方和SSR，等于回归预测Y值（表4）与实际Y均值的平方和。表4 残差等于实际Y值减预测Y值，残差SSE，即表4残差平方和。
MS：均方差，等于SS/df。
F：回归分析MS/残差MS。
Significance
F：是在显著性水平下的Fα临界值，即F检验的P值，代表弃真概率，这个值一般要小于0.05的，且越小越好，1-本值即为置信度，本例回归模型的置信度未达95%。
表3：
Intercept
Coefficients：截距的回归值，X Variable 1 Coefficients：斜率的回归值。本例即Y=-0.002641967X+82.26263918。
标准误差不必多说，越小参数精度越高。
t
Stat：回归系数/标准误差，对于一元线性回归，F值与t值都与相关系数R代表差不多的意思，但是，对于多元线性回归，t检验是有必要的。
P-value：P值不多说，代表两个参数的弃真概率，1-P值是置信度。
Lower
95%......:这四列，代表在95%的置信度下，回归系数的上下限。如本例斜率的回归系数，就不落在此区间内。
python json快速解析命令
json.dumps 用于将 Python 对象编码成 JSON 字符串。
json.loads 用于解码 JSON 数据。该函数返回 Python 字段的数据类型。
demjson.encode() 函数用于将 Python 对象编码成 JSON 字符串。
demjson.decode() 函数解码 JSON 数据。该函数返回 Python 字段的数据类型。
1、以下实例将数组编码为 JSON 格式数据：
#!/usr/bin/python
import json
data = [ { 'a' : 1, 'b' : 2, 'c' : 3, 'd' : 4, 'e' : 5 } ]
json = json.dumps(data)
print json
2、以下实例展示了Python 如何解码 JSON 对象：
#!/usr/bin/python
import json
jsonData = '{"a":1,"b":2,"c":3,"d":4,"e":5}';
text = json.loads(jsonData)
print text