Advertisement

泰尔指数模型详解：案例数据与STATA操作流程及DO代码

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本资料深入解析泰尔指数模型，涵盖详实案例数据、具体计算方法，并提供全面的STATA软件操作指南和DO程序代码示例。 数据说明：泰尔指数模型是衡量个人或地区收入差距的重要工具。参考朱红根（2023年）老师的方法，《农业经济问题》使用泰尔指数分析了中国不同地区数字乡村发展水平的差异。该资料包括Stata全流程代码、案例数据和参考文献，并提供了Excel计算的过程。通过该模型，可以计算出全国总体差异、区域内差异以及区域间差异，并确定各项指标的相关贡献率，为研究中国数字乡村发展的区域差异提供参考学习。 数据包含文件：原始数据（案例数据）、泰尔指数计算do代码、具体Stata计算过程讲解和参考文献。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 泰尔指数模型详解：案例数据与STATA操作流程及DO代码
    优质
    本资料深入解析泰尔指数模型，涵盖详实案例数据、具体计算方法，并提供全面的STATA软件操作指南和DO程序代码示例。 数据说明：泰尔指数模型是衡量个人或地区收入差距的重要工具。参考朱红根（2023年）老师的方法，《农业经济问题》使用泰尔指数分析了中国不同地区数字乡村发展水平的差异。该资料包括Stata全流程代码、案例数据和参考文献，并提供了Excel计算的过程。通过该模型，可以计算出全国总体差异、区域内差异以及区域间差异，并确定各项指标的相关贡献率，为研究中国数字乡村发展的区域差异提供参考学习。 数据包含文件：原始数据（案例数据）、泰尔指数计算do代码、具体Stata计算过程讲解和参考文献。
     
  • 泰尔指数及其分解的MATLAB实现与案例解析
    优质
    本简介介绍了一篇关于利用MATLAB编程语言实现泰尔指数计算及分解方法的文章，并附带具体应用案例分析。该文章深入探讨了如何通过编程技术量化并理解收入或资源分配不平等的问题，为经济学、社会学研究提供了实用工具和视角。 最近查阅了关于泰尔指数的资料后发现，无论是公式还是软件实现都比较混乱，让人难以理解。因此我整理了一些相关内容，并使用Matlab编写了相应的代码来实现这一计算过程。
     
  • (完整Word版)STATA面板数据模型操作命令详解.doc
    优质
    本文档详细介绍如何使用STATA软件进行面板数据分析的操作命令，涵盖固定效应、随机效应等常见模型构建与检验方法。适合初学者和进阶用户参考学习。文档格式为Word版。 本段落介绍了在STATA软件中处理静态面板数据的命令，包括固定效应模型和随机效应模型。其中，使用“xtreg”命令进行固定效应模型分析，“xtrch”或更正后的正确形式可能是“xtregar”或“xtreg, re”用于随机效应模型分析。为了将数据定义为面板形式，采用了“tsset code year”的命令，并通过“xtdes”来查看和理解面板数据的结构特征。最后，利用了“summarize”命令来进行各变量的描述性统计分析。
     
  • LMDI（对数平均迪氏指数法）模型详解及Stata代码与计算文献指引
    优质
    简介：本文详细解析LMDI模型原理及其应用，并提供基于Stata软件的具体操作步骤和代码示例，同时推荐相关研究文献。 LMDI（对数平均迪氏指数法）模型介绍及Stata代码使用指南： 1. 数据来源：见对应参考文献。 2. 时间跨度：无具体时间限制。 3. 区域范围：全国范围内。 指标说明： - 分享文件中包括用于Stata的程序文件（ado、pkg、sthlp）、案例数据以及中文的使用文档。 参考文献： - Ang, B.W., 2005. The LMDI approach to decomposition analysis: a practical guide. Energy Policy 33, 867–871. - LMDI: Stata module to compute Logarithmic Mean Divisia Index (LMDI) Decomposition（repec.org）
     
  • ANSYS热分析案例详解（含代码及操作流程）.rar
    优质
    本资料详细解析了使用ANSYS进行热分析的方法与技巧，包含具体实例、源代码以及完整操作步骤，适用于工程技术人员学习和参考。 ANSYS热分析实例（代码+操作步骤）.rar
     
  • 详尽面板数据主成分分析Stata代码教程，附带测试数据与操作指南！！
    优质
    本教程提供详尽的Stata代码指导，用于执行面板数据分析中的主成分分析，并包含实用的测试数据和操作步骤。适合深入学习统计方法的研究者使用。 主成分分析法在Stata中的应用详解（包括测试数据、代码及详细说明）： 1. 主成分分析定义：这是一种考察多个变量间相关性的多元统计方法。 2. 应用目的：该方法主要用于实现数据压缩与解释，通过综合指标揭示事物内在规律，并给予合理的解读和阐述。 3. 基本思想：主成分分析旨在从原始的多个变量中提炼出少数几个互不相关的主分量，这些新生成的主分量能够最大限度地保留原有信息，帮助理解多维数据间的内部联系。 计算步骤如下： 第一步：对原有的p个指标进行标准化处理，以消除因数量级或单位差异带来的影响。 第二步：基于经过标准化后的数据矩阵来计算协方差或者相关系数矩阵。 第三步：求解上述得到的协方差（或相关）矩阵对应的特征值和特征向量。 第四步：根据专业背景知识确定主成分，并对每个主分量所蕴含的信息做出解释。
     
  • STATA与EViews面板数据分析理论及操作指南
    优质
    《STATA与EViews面板数据分析理论及操作指南》旨在为读者提供使用STATA和EViews软件进行面板数据处理、分析的全面指导，涵盖理论基础与实践技巧。 使用Stata或Eviews进行面板数据分析的理论与操作方法汇总在一个文件里。
     
  • 泰尔指数计算数据集模板.zip
    优质
    本资料包提供了一个用于计算泰尔指数的数据集模板，适用于研究收入不平等、资源分配等领域。包含详细的变量定义与使用说明。 泰尔指数计算模板数据集.zip
     
  • Hudi数据湖操作指南与示例代码
    优质
    《Hudi数据湖操作指南与示例代码》是一份详尽的手册，旨在引导读者掌握Hudi在数据湖中的应用技巧，并通过实例代码展示实际操作方法。 在构建数据仓库的过程中，大多数大数据企业采用Lambda架构——即一条离线数仓链路与一条实时数仓链路并行运行。对于那些需要处理大量实时业务的公司来说，Kappa架构成为一种选择；然而，即便如此，这些公司在某些情况下仍然会进行离线的数据处理。因此，在实际操作中也会出现将Lambda和Kappa两种架构结合使用的情况。 不同的数据仓库构建方式各有优缺点。批处理与流式数据在效率上的差异决定了针对这两类数据应采取不同策略以实现高效分析。未来，随着技术的发展，我们预计会看到一种趋势：即采用统一的框架来同时管理批量及实时的数据；相应地，在存储层面也需要达到一致的标准——也就是所谓的“批流一体”。为了满足这一需求，我们需要寻找既能处理海量批处理数据又能支持高效实时数据分析的技术。 在这种背景下，“数据湖”技术应运而生。Hudi是其中一种典型的数据湖解决方案，它能够同时应对批量与流式数据的存储，并且还具备高效的OLAP分析查询能力。这份资料将帮助你深入了解为什么要使用数据湖技术、Hudi的时间线管理机制、文件格式及索引特性、不同类型的表设计以及如何将Hudi与Spark和Flink等框架进行整合。 如果你在学习或工作中遇到批流一体化的数据处理场景，并且正在考虑采用何种技术，则这份资料会对你有所帮助。通过它，你能够快速掌握并实践数据湖技术的应用。
     
  • PowerDesigner 16.5 中文教程——数据库模型操作详解
    优质
    本教程详细介绍了如何使用PowerDesigner 16.5中文版进行数据库模型的操作，适合数据库设计人员学习参考。 一、 使用 POWERDESIGNER 软件创建数据库概述 1. 概念数据模型 (CDM) 2. 逻辑数据模型 (LDM) 3. 物理数据模型 (PDM) - 最主要和常用的数据库模型 4. 面向对象模型 (OOM) 5. 业务程序模型 (BPM) 6. 信息流模型（ILM） 7. 企业架构模型（EAM） 二、 创建数据模型 三、 模型转换 四、 导入导出 SQL 脚本 五、 根据物理模型生成对象模型，并编写相应的 GET 和 SET 方法 六、 建立索引、视图和存储过程 七、 生成数据库文档（开发的数据库设计文档） 八、 进行常规配置