jupyter 如何使用stata

在Jupyter中使用Stata，你需要安装并配置stata_kernel。以下是使用stata_kernel的步骤：

1. 安装stata_kernel：在Anaconda Prompt中运行以下命令来安装stata_kernel：

pip install stata_kernel

2. 配置stata_kernel：在Anaconda Prompt中运行以下命令来配置stata_kernel：

python -m stata_kernel.install

3. 启动Jupyter Notebook：在Anaconda Prompt中运行以下命令来启动Jupyter Notebook：

jupyter notebook

4. 在Jupyter Notebook中创建一个新的Notebook：点击"New"按钮，选择"Stata"来创建一个新的Stata Notebook。

5. 在Notebook中编写和运行Stata代码：在新创建的Notebook中，你可以编写和运行Stata代码。你可以使用Stata的命令和语法来进行数据分析和操作。

请注意，使用stata_kernel需要在本地安装Stata应用程序。确保你已经正确安装了Stata，并且可以在本地运行Stata应用程序。

相关问题

使用stata

好的，这里给出使用Stata进行处理效应估计的代码。

首先，我们导入数据集ldw_exper.dta并查看数据：

use ldw_exper.dta
describe

然后，我们可以对re78对train进行一元回归：

reg re78 train

回归结果显示，参加就业培训对1978年实际收入的处理效应的估计值为正，但p值大于0.05，因此不显著。

接下来，我们可以对控制变量进行多元回归：

reg re78 train age educ black hisp married nodegr re74 re75

回归结果显示，参加就业培训对1978年实际收入的处理效应的估计值为正，但p值仍然大于0.05，因此不显著。

然后，我们使用倾向得分匹配来估计处理效应。一对一的倾向得分匹配可以使用Stata的psmatch2命令：

psmatch2 train age educ black hisp married nodegr re74 re75, neighbor(1) caliper(0.01) logit

psmatch2命令的输出结果包括倾向得分分布的摘要信息，以及匹配前后单位之间的平衡检验结果。我们可以使用psmatch2命令的psmplot子命令来可视化倾向得分分布和平衡检验结果：

psmplot, plot(balance)

接下来，我们可以使用k近邻倾向得分匹配来估计处理效应，令k=4：

psmatch2 train age educ black hisp married nodegr re74 re75, neighbor(4) caliper(0.01) logit

psmatch2命令的输出结果包括倾向得分分布的摘要信息，以及匹配前后单位之间的平衡检验结果。我们可以使用psmatch2命令的psemplot子命令来可视化倾向得分分布和平衡检验结果：

psmplot, plot(balance)

最后，我们可以使用匹配后样本进行回归分析，估计处理效应：

psmatch2 train age educ black hisp married nodegr re74 re75, neighbor(4) caliper(0.01) logit out(matched) 

reg re78 train if matched == 1

回归结果显示，参加就业培训对1978年实际收入的处理效应的估计值为正，且p值小于0.05，因此显著。这意味着参加就业培训对实际收入有积极影响。

在Jupyter Notebook中调用Stata17

在Jupyter Notebook中调用Stata17有多种方法，其中一种是使用Python的subprocess模块来调用Stata的命令行界面。以下是具体步骤：

1. 首先，确保你已经安装了Stata17并且将其添加到了系统环境变量中。

2. 在Jupyter Notebook中，使用Python的subprocess模块来调用Stata的命令行界面。你可以使用以下代码：

import subprocess

# 运行Stata的命令行界面
stata = subprocess.Popen(['stata-mp'], stdin=subprocess.PIPE, stdout=subprocess.PIPE)

# 执行Stata命令
stata.stdin.write('sysuse auto, clear\n'.encode())
stata.stdin.write('summarize\n'.encode())

# 读取Stata的输出结果
result = stata.stdout.read().decode()

# 输出Stata的结果
print(result)

上述代码会在Jupyter Notebook中运行Stata的命令行界面，并执行sysuse auto, clear和summarize这两个命令。最后，将Stata的输出结果打印出来。

请注意，上述代码仅适用于MacOS和Linux系统。如果你使用Windows系统，请将stata-mp替换为stata-se或stata。