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  • Stata数据处理: 面板数据填充和补漏

    万次阅读 2018-12-25 10:47:10
    tssmooth ma 命令 解决方法2: 使用 duplicates tag 命令 附:文中使用的代码 完整阅读: Stata数据处理:面板数据填充和补漏 问题描述 我有一份面板数据,有些年份上的数据有两行或多行记录 (例如,本例中 2007 ...

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    . ssc install lianxh
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    . help lianxh

    Source: http://www.statalist.org/forums/forum/general-stata-discussion/general/17996-substitute-rows-with-average-of-row-above-and-below

    问题描述

    我有一份面板数据,有些年份上的数据有两行或多行记录 (例如,本例中 2007 年的数据)。棘手的是,这两行数据存在差异,且无法判断哪一个记录是正确的。此时,比较稳妥的选择是:将这两汉数据都舍弃,使用相邻年度 (2006 和 2008 年) 的均值作为 2007 年的观察值 (插值)。

    clear
    input ID    year    var1    var2    var3
    1    2006    34    45    65
    1    2007    45    43    41
    1    2007    3    56    59
    1    2008    39    54    76
    1    2009    41    57    68
    end
    save "data00.dta", replace
    

    原始数据详情:

    . list
    
         +--------------------------------+
         | ID   year   var1   var2   var3 |
         |--------------------------------|
      1. |  1   2006     34     45     65 |
      2. |  1   2007     45     43     41 |
      3. |  1   2007      3     56     59 |
      4. |  1   2008     39     54     76 |
      5. |  1   2009     41     57     68 |
         +--------------------------------+
    


    解决方法1: 使用 tssmooth ma 命令

    思路:

    • 先删除重复的观察值 (2007 年的数据)
    • 继而使用 tsfill 填充年份,让数据变成平行面板;
    • 最后用 tssmooth ma 命令插值 (用前后两年的平均值代替 2007 年的缺失值)。
      说明:此处 mamoving average 的简写。

    命令如下:

    . use "data00.dta", clear
    *-删除重复值  (数据有误)
    . drop if year == 2007
    . tsset ID year
    . tsfill
    . list
         +--------------------------------+
         | ID   year   var1   var2   var3 |
         |--------------------------------|
      1. |  1   2006     34     45     65 |
      2. |  1   2007      .      .      . |
      3. |  1   2008     39     54     76 |
      4. |  1   2009     41     57     68 |
         +--------------------------------+
    *-填充缺失值:
    forv i = 1/3 {
        tssmooth ma v`i' = var`i' , w(1, 0, 1)
        replace var`i' = v`i' if var`i' == .
    }
    drop v?
    list
    

    运行结果如下:

    . forv i = 1/3 {
      2.     tssmooth ma v`i' = var`i' , w(1, 0, 1)
      3.     replace var`i' = v`i' if var`i' == .
      4. }
    The smoother applied was
         (1/2)*[x(t-1) + 0*x(t) + x(t+1)]; x(t)= var1
    (1 real change made)
    The smoother applied was
         (1/2)*[x(t-1) + 0*x(t) + x(t+1)]; x(t)= var2
    (1 real change made)
    The smoother applied was
         (1/2)*[x(t-1) + 0*x(t) + x(t+1)]; x(t)= var3
    (1 real change made)
    
    . drop v?
    
    . list
         +--------------------------------+
         | ID   year   var1   var2   var3 |
         |--------------------------------|
      1. |  1   2006     34     45     65 |
      2. |  1   2007   36.5   49.5   70.5 |
      3. |  1   2008     39     54     76 |
      4. |  1   2009     41     57     68 |
         +--------------------------------+
    

    从结果的提示信息可以看出 w(1, 0, 1) 选项的含义:

    The smoother applied was
         (1/2)*[x(t-1) + 0*x(t) + x(t+1)]; x(t)= var1
    


    解决方法2: 使用 duplicates tag 命令

    思路:

    • 使用 duplicates tag 命令标记重复的观察值,并使用 gen() 选项产生新变量用以记录标记情况;
    • 删除重复的观察值 (其实,这两步可以合为一步);
    • 使用 _n 标记观察先后顺序 (x[_n] 表示 x t ; x_{t}; xtx[_n-1] 表示 x t − 1 x_{t-1} xt1x[_n+1] 表示 x t + 1 x_{t+1} xt+1),进行插值;
    clear
    input id year var1 var2 var3
    1 2006 34 45 65
    1 2007 45 43 41
    1 2007 3 56 59
    1 2008 39 54 76
    1 2009 41 57 68
    end
    

    使用 duplicates tag 标记重复的观察值:

    . duplicates tag id year, gen(mistake)  
    . list
    . bysort id year: keep if (_n == 1)
      foreach v of varlist var1 var2 var3 {  
         replace `v' =  (`v'[_n-1] + `v'[_n+1])/2 if mistake
      }
    

    结果如下:

    .  duplicates tag id year, gen(mistake)  
    Duplicates in terms of id year
    
    .  list   // A-1
         +------------------------------------------+
         | id   year   var1   var2   var3   mistake |
         |------------------------------------------|
      1. |  1   2006     34     45     65         0 |
      2. |  1   2007     45     43     41         1 |
      3. |  1   2007      3     56     59         1 |
      4. |  1   2008     39     54     76         0 |
      5. |  1   2009     41     57     68         0 |
         +------------------------------------------+
    
    .  bysort id year: keep if (_n == 1)
    (1 observation deleted)
    
    .  list   // A-2
         +------------------------------------------+
         | id   year   var1   var2   var3   mistake |
         |------------------------------------------|
      1. |  1   2006     34     45     65         0 |
      2. |  1   2007     45     43     41         1 |
      3. |  1   2008     39     54     76         0 |
      4. |  1   2009     41     57     68         0 |
         +------------------------------------------+
    
    .  foreach v of varlist var1 var2 var3 {  
      2.     replace `v' =  (`v'[_n-1] + `v'[_n+1])/2 if mistake
      3.  }
    
    .  list   // A-3
         +------------------------------------------+
         | id   year   var1   var2   var3   mistake |
         |------------------------------------------|
      1. |  1   2006     34     45     65         0 |
      2. |  1   2007   36.5   49.5   70.5         1 |
      3. |  1   2008     39     54     76         0 |
      4. |  1   2009     41     57     68         0 |
         +------------------------------------------+
    


    附:文中使用的代码

    *------------
    *-Solution 1:
    * You could use tssmooth ma.
    * For example:
    
    clear
    input ID    year    var1    var2    var3
    1    2006    34    45    65
    1    2007    45    43    41
    1    2007    3    56    59
    1    2008    39    54    76
    1    2009    41    57    68
    end
    
    list
    
    drop if year == 2007
    tsset ID year
    tsfill
    list 
    
    forv i = 1/3 {
        tssmooth ma v`i' = var`i' , w(1, 0, 1)
        replace var`i' = v`i' if var`i' == .
    }
    drop v?
    list
    
    *------------
    *-Solution 2:  
    
    clear
    input id year var1 var2 var3
    1 2006 34 45 65
    1 2007 45 43 41
    1 2007 3 56 59
    1 2008 39 54 76
    1 2009 41 57 68
    end
    
    duplicates tag id year, gen(mistake)  
    list
    bysort id year: keep if (_n == 1)
    list
    foreach v of varlist var1 var2 var3 {  
       replace `v' =  (`v'[_n-1] + `v'[_n+1])/2 if mistake
    }
    list
    


    🍎 完整阅读:

    Stata数据处理:面板数据的填充和补漏


    展开全文
  • 数据填充方法总结

    千次阅读 2018-09-11 16:26:52
    1、使用均值补充,而且均值是根据其他特征分类后的均值; 2、使用0值 3、使用None值 4、使用众数

    1、使用均值补充,而且均值是根据其他特征分类后的均值;

    2、使用0值

    3、使用None值

    4、使用众数

    展开全文
  • 而保证空间和循环卷积给出相同结果的唯一方法,就是使用适当地零填充。 进一步解释: 由卷积定理可知, 在空间域要得到相应的滤波后的图像 ,就需要计算乘积 H(u,v)F(u,v) 的傅里叶反变换,当处理 DFT 进行滤波...

    一、为什么要补零?

    卷积定理
    在这里插入图片描述
    空间滤波由滤波器模板 h(x,y) 卷积一幅图像 f(x,y) 组成。
    根据卷积定理,在频率域中让 F(x,y) 乘以空间滤波器的傅里叶变换 H(u,v), 可得到相同的结果。
    但在处理离散量时,我们知道 F 和 H 都是周期的,这表明在离散频率域中执行的卷积也是周期的。因此用 DFT 执行的卷积称为循环卷积
    而保证空间和循环卷积给出相同结果的唯一方法,就是使用适当地零填充。

    进一步解释:
    由卷积定理可知,在空间域要得到相应的滤波后的图像,就需要计算乘积 H(u,v)F(u,v) 的傅里叶反变换,当处理 DFT 进行滤波操作时,图像及其变换都是周期的。不难发现,如果关于周期的非零部分的持续时间很靠近,则对周期函数执行卷积会导致相邻周期之间的干扰,这种称为折叠误差的干扰,可以通过补零方法来避免

    二、如何补零

    展开全文
  • 数据预处理的方法有哪些

    千次阅读 2020-08-12 14:02:54
    数据处理的工作时间占整个数据分析项目的70%以上,因此,数据的质量直接决定了分析模型的准确...简单来说,就是把数据里面哪些缺胳膊腿的数据问题的数据给处理掉。总的来讲,数据清洗是一项繁重的任务,需要根据...

      数据处理的工作时间占整个数据分析项目的70%以上,因此,数据的质量直接决定了分析模型的准确性。那么,数据预处理的方法是什么呢?例如数据清理、数据集成、数据规范、数据转换等,其中最常用的是数据清理和数据集成,下面中琛魔方将来详细介绍一下这2种方法。

    数据预处理的方法有哪些

     

      数据预处理的方法

     

      1、数据清洗

     

      数据清洗是通过填补缺失值,平滑或删除离群点,纠正数据的不一致来达到清洗的目的。简单来说,就是把数据里面哪些缺胳膊腿的数据、有问题的数据给处理掉。总的来讲,数据清洗是一项繁重的任务,需要根据数据的准确性、完整性、一致性、时效性、可信性和解释性来考察数据,从而得到标准的、干净的、连续的数据。

     

      (1)缺失值处理

     

      实际获取信息和数据的过程中,会存在各类的原因导致数据丢失和空缺。针对这些缺失值,会基于变量的分布特性和变量的重要性采用不同的方法。若变量的缺失率较高(大于80%),覆盖率较低,且重要性较低,可以直接将变量删除,这种方法被称为删除变量;若缺失率较低(小于95%)且重要性较低,则根据数据分布的情况用基本统计量填充(最大值、最小值、均值、中位数、众数)进行填充,这种方法被称为缺失值填充。对于缺失的数据,一般根据缺失率来决定“删”还是“补”。

     

      (2)离群点处理

     

      离群点(异常值)是数据分布的常态,处于特定分布区域或范围之外的数据通常被定义为异常或噪声。我们常用的方法是删除离群点。

     

      (3)不一致数据处理

     

      实际数据生产过程中,由于一些人为因素或者其他原因,记录的数据可能存在不一致的情况,需要对这些不一致数据在分析前进行清理。例如,数据输入时的错误可通过和原始记录对比进行更正,知识工程工具也可以用来检测违反规则的数据。

     

      2、数据集成

     

      随着大数据的出现,我们的数据源越来越多,数据分析任务多半涉及将多个数据源数据进行合并。数据集成是指将多个数据源中的数据结合、进行一致存放的数据存储,这些源可能包括多个数据库或数据文件。在数据集成的过程中,会遇到一些问题,比如表述不一致,数据冗余等,针对不同的问题,下面简单介绍一下该如何处理。

     

      (1)实体识别问题

     

      在匹配来自多个不同信息源的现实世界实体时,如果两个不同数据库中的不同字段名指向同一实体,数据分析者或计算机需要把两个字段名改为一致,避免模式集成时产生的错误。

     

      (2)冗余问题

     

      冗余是在数据集成中常见的一个问题,如果一个属性能由另一个或另一组属性“导出”,则此属性可能是冗余的。

     

      (3)数据值的冲突和处理

     

      不同数据源,在统一合并时,需要保持规范化,如果遇到有重复的,要去重。

     

      在实践中,我们得到的数据可能包含大量的缺失值、异常值等,这对数据分析是非常不利的。此时,我们需要对脏数据进行预处理,以获得标准、干净和连续的数据,这些数据可以用于数据分析、数据挖掘等。

    展开全文
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  • mysql-按年月日统计数据填充数据

    千次阅读 2018-09-10 16:35:57
    MySQL之按年、月、日统计数据并进行数据填充 一、准备工作:建表 建表sql: CREATE TABLE num ( i int(11) NULL DEFAULT NULL COMMENT '序号' ) ENGINE = InnoDB CHARACTER SET = utf8 COLLATE = utf8_...

空空如也

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对数据进行填充的方法有哪些