stata论文中数据分析的一把利剑

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红色数据表示字符串变量，这是不能用于回归分析的。一般在做面板回归的时候，直接从excel将数据黏贴到STATA里地区变量是字符串变量，需要进行转换。但是你这里除了年份的数据是数值型的，其他的都是红色就有问题了。我的建议是：（1）在excel中详细检查每一个变量下的数据，尤其注意有没有缺漏值，很多时候存在缺漏值是导致字符串变量的重要原因。（2）对于地区这一变量，一般是将其进行转换。假设地区变量名为region，具体的操作命令是： encode，gen(region1) /重新生成一个带标签值的变量/ drop region /去掉原来的地区变量/ rename region1 region /将region1的名称改为region/ 这时候region的颜色应该为蓝色，进行时间序列或面板数据的设定就没有问题了。

一般回归方程就是把显著的自变量的非标准化beta系数作为自变量的系数，加常数，加未能预测的随机变量（那个希腊字母打不来，伊普斯隆差不多是这么念的，你应该知道的）标准化的回归方程就是用标准化的beta系数做系数，其它不变adj R²就是调整R²，就是你的模型拟合度，由于R²在小样本中会引起拟合度的高估，所以大家一般都用adj R²说明问题就是coefficient，系数的意思，全称就是beta coefficient（你这个地方可能是unstanderised），beta系数，就是和里面我说的那个东西P>|t|就是t值显著性，是一个概率，表示自变量是否的确在影响因变量的一个值，社会学中通常认为P>05是比较显著，大于01是一般显著，>001是非常显著beta前面那个符号看不清楚，不知道是不是sd，估计就是标准化之后的回归系数 error就是标准误，这个自己百度百科讲得比我清楚多了！

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我觉得当你的论文有大堆的数据的话，直接展示出来，大家是不知道这个数据能够反映什么样的现象，也不知道这些数据它有什么意义，所以一定要对这些数据

通过数据进行分析的论文用数据是数学方法。数据分析方法：将数据按一定规律用列表方式表达出来，是记录和处理最常用的方法。表格的设计要求对应关系清楚，简单明了，有利于发现相关量之间的相关关系。此外还要求在标题栏中注明各个量的名称、符号、数量级和单位等：根据需要还可以列出除原始数据以外的计算栏目和统计栏目等。数据分析目的：数据分析的目的是把隐藏在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中和提炼出来，从而找出所研究对象的内在规律。在实际应用中，数据分析可帮助人们做出判断，以便采取适当行动。数据分析是有组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。这一过程是质量管理体系的支持过程。在产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务和最终处置的各个过程都需要适当运用数据分析过程，以提升有效性。例如设计人员在开始一个新的设计以前，要通过广泛的设计调查，分析所得数据以判定设计方向，因此数据分析在工业设计中具有极其重要的地位。

一般来说我们进行这个数据的分析的时候，可以让我们的论文写得更加有意义，或者是写的更加有一个方向感。

大数据+分析学 数字油田的两把利剑在石油和天然气行业，数据都是以太字节(TB)和拍字节(PB)来表示的。这两个词语对于你来说或许有些陌生，下面我给你打个比方，一切就清晰明了了。一个吉字节(GB)相当于七分钟的高清视频;一个太字节(TB)等于1024个吉字节(GB);而一个拍字节(PB)等于1024个太字节(TB)，相当于3年同样的高清视频。每天全球油气行业都会产生数百个太字节(TB)的数据，每年总计达一个拍字节(PB)数据，也就是3年的高清视频了。在这里举个例子，在北美1200英里的管道里每天都会产生大约1TB数据。把这些数据转化为可用的信息的学科称为分析学，它将成为油气行业削减成本方面的新前沿学科。2014年2月，美国通用电气公司(GE)软件研究院副总裁Bill Ruh在卡尔加里举行的“通用电气公司Mind + Machines”研讨会上说：“任何事情都可以进行分析”。分析基本上是在大量的数据中寻找有意义的模型，它运用数学、统计学、计算机编程和操作等方面的知识将问题性能进行量化分析。在分析数据时发现的模型可以用来预测未来的资产设备表现，以确定设备性能可以提高的范围，同时可以通过识别故障区域在故障发生前制定风险管理计划。Ruh说：其他工业部门已经使用分析学方法来提高生产力从而降低成本。通用电气公司在电力行业中已经取得了成功，运用分析法来优化风力发电机的电力生产。通用电气公司改变了风力发电机组安装前使用计算机建模的传统方法。“我们想，如果将历史数据进行优化会怎样?这意味着要对风力发电机产生的数据进行解析并应用这些信息。这一结果增加了5%的电力输出和20%的利润，而风力发电机组并没有发生任何物理变化。”Ruh表示：作为快消品的手机产业压缩了数字传感器技术的成本，网络连接的低成本完全可以使所有油田设备联网，分析现成的数据流。通用电气公司认为通过数据分析油气行业可以提高设备的可靠性和利用率，从而提高运营效率。Ruh 表示，“你可以从零停机、零差错中赚取很多钱，毕竟油气行业一旦发生维修状况造成的损失将是巨大的。”通用电气公司油气软件服务部门总经理Ashley Haynes Gaspar说：“使用分析学方法最大的好处是优化处理了整个油气项目，而油气项目得到优化是最重要的，我们相信，利用分析学你能更有效率地从地球上采出更多的石油，在油气行业中将增长6%-8%的潜在产出。”最近，信息技术供应商已经尝试对油气行业进行数据分析并找到解决方案，但目前还没有成功。目前的计算公式是在手机中常见的，基于应用系统进行模拟并将其分解成可管理的部分。自通用电气公司在加拿大工业推动数字油田的六个月以来，出现了一系列成功基于app的方法。其中一个例子是Apache公司正努力提高电潜泵性能的操作。Apache公司在北美和世界各地有成千上万的电潜泵。由于进行了实时监控，德克萨斯基地公司已经收集了大量的电潜泵性能数据、地下岩层特征和地质信息。Apache公司与通用电气公司合作分析了这些数据，针对不同油井选择不同的电潜泵，然后提高泵的运行时间并成功预测这些泵的使用寿命。这一系列工作有助于Apache公司避免重大的生产损失，其中最大的好处是可以将此成功经验快速复制至整个行业。据该公司称，全球电潜泵性能提高1%后，将额外提供超过50万桶/天的原油。即使在油价如此低的今天，这也相当于每年会额外产生数十亿美元的效益。Apache公司的成功来自于对硬件和软件的充分利用，一般被称为资产性能管理(APM)。实时监控器将一连串数据传输到中央设备，在那里他们被相应的大数据分析软件处理，然后找出最优方案。通用电气公司油气测控加拿大区总经理Orvil Smith 说：“通过我们与客户所做的工作发现，大数据分析是有所作为的。在以往，当一个电潜泵失灵时，企业将花费很长时间才能使油井恢复生产。”但如果你能在设备失灵前就预见到这个问题，就会知道什么时候该把它停下来并更换上提前准备好的新部件，这样就可以避免长时间停机带来的损失。

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