stata怎么去中心化

① SQL数据库专业的就业方向

SQL数据库专业的就业方向分为三类：

第一类：纯数据分析类。

1.Data Analyst 数据分析师。

2.Data Scientist数据科学家。

3.Data Architect 数据架构师。

4.Data Engineer数据工程师。

5.Database Administrator数据库管理员。

第二类：以数据为驱动的商业分析类。

1.Business Analyst商业分析师。

2.Data and AnalyticsProct Manager数据产品经理。

第三类：统计学家。

统计学家顾名思义，需要熟悉统计理论方法，分布式计算，数据库系统，云工具，数据挖掘机器学习等，语言方面需要R, SAS, SPSS, Mtlab, Stata, Python, Perl, Hive, Pig, Spark, SQL。

(1)stata怎么去中心化扩展阅读：

SQL数据库专业任职要求：

计算机相关专业,本科及以上学历,工作两年以上。

熟练掌握C/C++或Java语言。

熟悉Linux操作系统、数据库应用,了解常用的软件架构模式、基本的编程编译工具,熟悉代码优化的规则与技巧。

拥有数据库领域编码经验,熟悉SQL和存储引擎者优先。对机器学习、数据库高可用、时序、图数据库有经验者优先。

有ACM参赛获奖经验者优先。

② 热图是以区域_效果来展现数据特征

滴滴热区代表次区域订单较多，根据滴滴楼台数据显示

③ 怎么用stata软件得出回归方程

如果是将wage作为被解释变量，其他作为解释变量的话，只要在stata中导入数据，然后输入指令：reg wage ec exper……（变量太多我就不一一写了，中间用空格间隔。）回车。即可得到回归方程。

④ 怎么用stata做meta分析的异质性检验

根据你的描述： 运行STATA，help中search all,搜索meta 或metan，找到后安装。 在command里输入ssc install metan（或metareg等)

⑤ 回归分析中的ss，ms，f，p，s，r-sq和r-sq是什么意思

SS是离均差平方和，MS是均方，F就是F统计量，P就是显著性概率，S是方差吧，rsq是R方，即测定系数。
回归分析中比较要紧的结果是回归系数的显著性（看对应P值和回归系数beta值）以及自变量的测定系数（R方）。

⑥ 我想知道怎么用stata验证一组时间序列数据是否可能是随机游走序列

第二步不是你的目的，第一步才是

⑦ spass的标准化和stata的缩尾处理是一样的吗

不是一样的方法

⑧ 如图用stata多元线性回归，内生变量作为工具变量是什么意思，怎么联立方程，用stata怎么实现

这个内容就很多了，工具变量需要一个章节给你解释，联立方程也要一个章节。stata操作再用三个章节

⑨ ar test是0.1还是0.05

下面是STATA的输出结果，可发现，运用xtserial命令发现存在一阶自相关，然后，运用xtregar命令，得出的变量 lf_p的估计系数为 .， lf_p的平方项为 f2，其估计系数为-.，但是其他的命令如xtscc以及考虑了截面异方差的命令都与xtregar得出的系数符号完全相反；也就是说，根据xtregar得出一个倒U型曲线，而其他命令（包括xtreg,fe）得出结论是U型曲线，如何处理这个问题啊？？？？？

local fin "lf_p"

. *local fin "lf_r"
. *local fin "lf_g"
. dropvars f2

. gen f2=`fin'*`fin'
(28 missing values generated)

. xtreg vol `fin' f2 lurban le lstu,fe

Fixed-effects (within) regression Number of obs = 644
Group variable: id Number of groups = 28

R-sq: within = 0.2958 Obs per group: min = 23
between = 0.0083 avg = 23.0
overall = 0.1280 max = 23

F(5,611) = 51.32
corr(u_i, Xb) = -0.6454 Prob > F = 0.0000

------------------------------------------------------------------------------
vol | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
lf_p | -. . -5.17 0.000 -. -.
f2 | . . 4.22 0.000 . .
lurban | -. . -4.30 0.000 -. -.
le | -. . -4.78 0.000 -. -.
lstu | . . 2.29 0.022 . .
_cons | . . 9.15 0.000 . .
-------------+----------------------------------------------------------------
sigma_u | .
sigma_e | .
rho | . (fraction of variance e to u_i)
------------------------------------------------------------------------------
F test that all u_i=0: F(27, 611) = 7.46 Prob > F = 0.0000

. xtserial vol `fin' f2 lurban le lstu //存在一阶相关

Wooldridge test for autocorrelation in panel data
H0: no first order autocorrelation
F( 1, 27) = 1189.581
Prob > F = 0.0000

. xtregar vol `fin' f2 lurban le lstu,fe twostep //考虑一介相关

FE (within) regression with AR(1) disturbances Number of obs = 616
Group variable: id Number of groups = 28

R-sq: within = 0.0311 Obs per group: min = 22
between = 0.0115 avg = 22.0
overall = 0.0397 max = 22

F(5,583) = 3.74
corr(u_i, Xb) = -0.4803 Prob > F = 0.0024

------------------------------------------------------------------------------
vol | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
lf_p | . . 2.07 0.038 . .
f2 | -. . -1.60 0.110 -. .
lurban | -. . -1.90 0.058 -. .
le | -. . -2.25 0.025 -. -.
lstu | -. . -0.13 0.896 -. .
_cons | . . 10.48 0.000 . .
-------------+----------------------------------------------------------------
rho_ar | .
sigma_u | .
sigma_e | .
rho_fov | . (fraction of variance because of u_i)
------------------------------------------------------------------------------
F test that all u_i=0: F(27,583) = 0.88 Prob > F = 0.6375

. xtreg vol `fin' f2 lurban le lstu,fe cluster(id) // 考虑截面相关

Fixed-effects (within) regression Number of obs = 644
Group variable: id Number of groups = 28

R-sq: within = 0.2958 Obs per group: min = 23
between = 0.0083 avg = 23.0
overall = 0.1280 max = 23

F(5,27) = 16.67
corr(u_i, Xb) = -0.6454 Prob > F = 0.0000

(Std. Err. adjusted for 28 clusters in id)
------------------------------------------------------------------------------
| Robust
vol | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
lf_p | -. . -4.05 0.000 -. -.
f2 | . . 4.02 0.000 . .
lurban | -. . -3.17 0.004 -. -.
le | -. . -3.08 0.005 -1. -.
lstu | . . 1.20 0.240 -. .
_cons | . . 5.59 0.000 . .
-------------+----------------------------------------------------------------
sigma_u | .
sigma_e | .
rho | . (fraction of variance e to u_i)
------------------------------------------------------------------------------

.
. xtscc vol `fin' f2 lurban le lstu,fe lag(1) //同时考虑异方差、自相关、截面相关

Regression with Driscoll-Kraay standard errors Number of obs = 644
Method: Fixed-effects regression Number of groups = 28
Group variable (i): id F( 5, 27) = 15.60
maximum lag: 1 Prob > F = 0.0000
within R-squared = 0.2958

------------------------------------------------------------------------------
| Drisc/Kraay
vol | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
lf_p | -. . -5.19 0.000 -. -.
f2 | . . 4.48 0.000 . .
lurban | -. . -2.74 0.011 -. -.
le | -. . -2.99 0.006 -1. -.
lstu | . . 1.21 0.236 -. .
_cons | . . 5.49 0.000 . .
------------------------------------------------------------------------------

. xtivreg2 vol `fin' f2 lurban le lstu,fe bw(1) robust small

FIXED EFFECTS ESTIMATION
------------------------
Number of groups = 28 Obs per group: min = 23
avg = 23.0
max = 23

OLS estimation
--------------

Estimates efficient for homoskedasticity only
Statistics robust to heteroskedasticity and autocorrelation
kernel=Bartlett; bandwidth= 1
time variable (t): .
group variable (i): id

Number of obs = 644
F( 5, 611) = 51.44
Prob > F = 0.0000
Total (centered) SS = . Centered R2 = 0.2958
Total (uncentered) SS = . Uncentered R2 = 0.2958
Resial SS = . Root MSE = .01483

------------------------------------------------------------------------------
| Robust
vol | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
lf_p | -. . -6.05 0.000 -. -.
f2 | . . 5.61 0.000 . .
lurban | -. . -4.72 0.000 -. -.
le | -. . -5.36 0.000 -. -.
lstu | . . 2.26 0.024 . .
------------------------------------------------------------------------------
Included instruments: lf_p f2 lurban le lstu
------------------------------------------------------------------------------

建议你在 FE 模型设定中加入年度虚拟变量，看看结果有何变化，在此基础上再执行序列相关检验和后续分析。

加入年度虚拟变量后，发现，最核心的解释变量变得完全不显著了，整个理论预期完全错误了，无法得到证实。
后来，对被解释变量取了自然对数，再按照上面的步骤，仍然发现，最核心的解释变量是完全不显著的。
如何处理这个问题呢？是不是要放弃这个研究呢？

建议你采用 xtreg,fe robust 命令即可。