Esta estrutura de dados é bastante imprópria para fins. Assumindo um id identificador você precisa remodelar. por exemplo. Então, uma média móvel é fácil. Use tssmooth ou apenas gere. por exemplo. Mais informações sobre por que sua estrutura de dados é bastante imprópria: não só o cálculo de uma média móvel precisa de um loop (não envolvendo necessariamente o egen), mas você criaria várias novas variáveis extras. Usar aqueles em qualquer análise subsequente estaria em algum lugar entre estranho e impossível. EDITAR Eu dou um loop de amostra, enquanto não me movendo da minha posição de que é uma técnica fraca. Eu não vejo uma razão por trás de sua convenção de nomeação, pelo que P1947 é um meio para 1943-1945. Eu suponho que isso é apenas um erro de digitação. Vamos supor que temos dados para 1913-2017. Por meio de 3 anos, perdemos um ano em cada final. Isso poderia ser escrito de forma mais concisa, à custa de uma enxurrada de macros dentro das macros. O uso de pesos desiguais é fácil, como acima. O único motivo para usar egen é que ele não desiste se houver faltas, o que acima irá fazer. Por uma questão de integridade, note que é fácil lidar com falhas sem recorrer a Egen. E o denominador Se todos os valores estiverem faltando, isso diminui para 00, ou falta. Caso contrário, se algum valor estiver faltando, adicionamos 0 ao numerador e 0 ao denominador, o que é o mesmo que ignorá-lo. Naturalmente, o código é tolerável como acima para as médias de 3 anos, mas para esse caso ou para uma média de mais de anos, substituímos as linhas acima por um loop, o que o egen faz. NOTÍCIAS: O grupo de consultoria estatística IDRE será Migrando o site para o WordPress CMS em fevereiro para facilitar a manutenção e criação de novos conteúdos. Algumas de nossas páginas antigas serão removidas ou arquivadas de modo que elas não serão mais mantidas. Vamos tentar manter os redirecionamentos para que os URLs antigos continuem a funcionar da melhor maneira possível. Bem-vindo ao Instituto de Pesquisas Digitais e Educação Ajude o Grupo de Consultoria Estatal, dando um presente Notas da Classe Stata Contagem de n para N Introdução A Stata possui duas variáveis incorporadas chamadas n e N. N é a notação Stata para o número de observação atual. N é 1 na primeira observação, 2 no segundo, 3 no terceiro e assim por diante. N é a notação de Stata para o número total de observações. Vamos ver como n e N funcionam. Como você pode ver, o ID da variável contém o número de observação que corre de 1 a 7 e nt é o número total de observações, que é 7. Contar com o uso de n e N em conjunto com o comando pode produzir alguns resultados muito úteis. É claro que, para usar o comando por nós, primeiro devemos classificar nossos dados na variável por variável. Agora n1 é o número de observação dentro de cada grupo e n2 é o número total de observações para cada grupo. Para listar a pontuação mais baixa para cada grupo, use o seguinte: Para listar a pontuação mais alta para cada grupo, use o seguinte: Outro uso de n Permite usar n para descobrir se existem números de identificação duplicados nos seguintes dados: As observações 6 e 7 têm os mesmos números de identificação e valores de pontuação diferentes. Encontrando Duplicados Agora, use N para encontrar observações duplicadas. Neste exemplo, classificamos as observações por todas as variáveis. Em seguida, usamos toda a variável na instrução by e configuramos set n igual ao número total de observações que são idênticas. Finalmente, listamos as observações para as quais N é maior que 1, identificando as observações duplicadas. Se você tem muitas variáveis no conjunto de dados, pode demorar muito tempo para digitá-las duas vezes. Podemos fazer uso do curinga para indicar que desejamos usar todas as variáveis. Além disso, nas versões mais recentes do Stata, podemos combinar classificar e em uma única declaração. Abaixo está uma versão simplificada do código que renderá exatamente os mesmos resultados acima. O conteúdo deste site não deve ser interpretado como um endosso de qualquer site, livro ou produto de software específico da Universidade da Califórnia.
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