stata i.year和c.year的区别

在Stata中，".i"和".c"命令都可以用来对数据集进行筛选，但它们的用途略有不同。

".i.year"命令是数据清理命令，它可以用来删除数据集中特定变量（这里是year）的缺失值、重复值或者异常值，以减少这些值对于分析结果的影响，同时提高数据的质量。

".c.year"命令是条件命令，它可以用来筛选数据集中符合特定条件（这里是year）的数据进行分析。例如，可以用".c.year"命令筛选某一特定年份的数据，或者筛选某一时间段内的数据等。它允许用户对特定变量进行筛选，以进行更精细的数据分析。

相关问题

stata中生成year变量

如果你的数据集中没有年份的变量，可以通过以下步骤来生成一个年份变量：

1. 确定你的数据集中包含日期变量。这个日期变量可以是 Stata 中的日期格式或者是字符串格式。

2. 使用 `gen` 命令来生成一个新的变量，命名为 `year`：

   gen year = year(datevar)

其中，`datevar` 是你的日期变量的名称。

3. 运行上述命令后，Stata 会根据你的日期变量生成一个 `year` 变量，其中包含每个观测的年份信息。

注意：如果你的日期变量是字符串格式，你需要使用 `date()` 函数将其转换为 Stata 中的日期格式。例如：

   gen datevar2 = date(datevar, "YMD")
   gen year = year(datevar2)

其中，`datevar2` 是新生成的日期变量，`YMD` 是你的日期字符串的格式，可以根据实际情况进行修改。

stata中mixed saverate_mean age|| _all: R.year|| _all:inter*, cov(identity) nocons || year: newvar, reml命令报错为invalid syntax

这个Stata命令看起来像是尝试执行一个混合效应模型(mixed-effects model)，但似乎格式上存在问题，导致"invalid syntax"的错误。在Stata中，`mixed` 命令的结构比较复杂，特别是当涉及交互项、随机效应和固定效应时。根据提供的部分，这里可能存在一些错误：

- `saverate_mean age|| _all:` 这可能是因变量(y)和自变量(x)的列表，但后面的冒号(`:`)应该是分隔符，而不是表示函数。
- `R.year|| _all:` 可能是随机效应的声明，这里的`R.year`似乎不太合理，因为`year`一般作为时间指标而不是随机因子。
- `inter*, cov(identity) nocons` 看起来是在指明固定效应的设置，`cov(identity)`指定误差项的协方差矩阵为单位矩阵，`nocons`表示没有常数项。但是，`inter*`可能是试图包含所有级别的交互项，但如果不止两个因子参与交互，则需要明确列出。
- `|| year: newvar` 似乎在固定效应中包含了另一个自变量`newvar`，与`year`交互。
- `reml` 表示使用REML( Restricted Maximum Likelihood)估计。

修复后的命令可能应该类似这样：

mixed y = x1 x2 age if condition, random(R.year | subject_id) ///
        vce(cluster cluster_variable) ///
        fixed(inter1*inter2 year:newvar) ///
        noconstant

确保所有的变量名、条件语句、随机和固定效应声明都准确无误，并且在实际应用中，你需要用具体的变量替换`y`, `x1`, `x2`, `age`, `condition`, `subject_id`, `cluster_variable`, `inter1`, `inter2`, 和 `newvar`。

如果你不确定如何配置，建议查看Stata的帮助文档或在线资源，如Stack Overflow上的相关帖子。