求问Stata中面板数据如何每3个观测值求平均后仅保留1个观测值

是 否 +2 论坛币

k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

非平衡面板数据中，如何对每组（id）某个变量（x）每三个观测值求平均，得到一个样本点后生成新变量（x_new）？也即：每个id下x的第1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9……等个样本点中，取其第1-3个观测值的平均值作为新变量x_new的第1个样本点；第4-6个观测值的平均值作为新变量x_new的第2个样本点；第7-9个观测值的平均值作为新变量x_new的第3个样本点，依次类推。类似于移动平均（求得1-3，2-4，3-5，4-6，5-7，7-9的移动平均值，但仅保留1-3、4-6、7-9的样本点）。
因为是非平衡面板数据，每个id的起始时间和结束时间都有差异，编程似乎并不可行。求各位大神解答，谢谢！

扫码加我 拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

分享0 收藏1 回帖

关键词：Stata 面板数据 tata 观测值 求平均

这应该是可以做的！请用 dataex (先 ssc install dataex 并见说明) 将原始 Stata 资料中具有”代表性”的一部分资料列出，以供有意回答者实验之用，并能提供具体操作指令。

黃河泉 发表于 2017-8-9 10:46
这应该是可以做的！请用 dataex (先 ssc install dataex 并见说明) 将原始 Stata 资料中具有”代表性”的一 ...

谢谢老师，我去学习一下这个命令，看是否可行

sysuwu000 发表于 2017-8-9 11:13
谢谢老师，我去学习一下这个命令，看是否可行

不是可不可行，是请你将部分资料印出来以供试验！

黃河泉 发表于 2017-8-9 11:16
不是可不可行，是请你将部分资料印出来以供试验！

不好意思，老师，刚刚误解了您的意思。图片即为部分数据节选，其中dcp_gr为原始序列，dcp_ma为对dcp_gr取三年移动平均后的序列，但我的目的是每三年保留一个样本点，以Afghanistan为例，保留dcp_ma序列下的1963年、1966年、1969年……的样本点；对应地，Albania保留1997年、2000年……的样本点。不知我是否表达清楚我的想法，如果有便捷的命令，烦请老师指导

sysuwu000 发表于 2017-8-9 11:43
不好意思，老师，刚刚误解了您的意思。图片即为部分数据节选，其中dcp_gr为原始序列，dcp_ma为对dcp_gr取 ...

请用 dataex 将资料印出，你用图片我还是无法拿到资料！

sysuwu000 发表于 2017-8-9 11:43
不好意思，老师，刚刚误解了您的意思。图片即为部分数据节选，其中dcp_gr为原始序列，dcp_ma为对dcp_gr取 ...

请用 dataex 将资料印出，你用图片我还是无法拿到资料！

sysuwu000 发表于 2017-8-9 11:43
不好意思，老师，刚刚误解了您的意思。图片即为部分数据节选，其中dcp_gr为原始序列，dcp_ma为对dcp_gr取 ...

此外，从没看过有人会平均不同三年的资料（例如第一个国家为 1995-1997；而第二个国家为 1996-1998 之类的）！你确定你知道在做什么吗？

黃河泉 发表于 2017-8-9 15:16
此外，从没看过有人会平均不同三年的资料（例如第一个国家为 1995-1997；而第二个国家为 1996-1998 之类的 ...

1. * Example generated by -dataex-. To install: ssc install dataex
   
2. clear
   
3. input str52 countryname float(year dcp_gr dcp_ma)
   
4. "United Kingdom" 1961   7.100332          .
   
5. "United Kingdom" 1962  4.1795287          .
   
6. "United Kingdom" 1963  18.181818    9.82056
   
7. "United Kingdom" 1964  16.555183  12.972177
   
8. "United Kingdom" 1965   7.604255  14.113752
   
9. "United Kingdom" 1966   .8000434   8.319827
   
10. "United Kingdom" 1967   5.935447   4.779915
    
11. "United Kingdom" 1968  -5.281857   .4845444
    
12. "United Kingdom" 1969   6.101546  2.2517118
    
13. "United Kingdom" 1970  14.900305   5.239998
    
14. "United Kingdom" 1971  18.705091  13.235647
    
15. "United Kingdom" 1972    57.8742  30.493196
    
16. "United Kingdom" 1973  33.175167  36.584816
    
17. "United Kingdom" 1974  12.273762   34.44104
    
18. "United Kingdom" 1975  -5.658588  13.263447
    
19. "United Kingdom" 1976    -7.0174 -.13407564
    
20. "United Kingdom" 1977   7.812089    -1.6213
    
21. "United Kingdom" 1978  25.302464   8.699051
    
22. "United Kingdom" 1979  32.040905  21.718487
    
23. "United Kingdom" 1980  30.452675   29.26535
    
24. "United Kingdom" 1981  12.676796   25.05679
    
25. "United Kingdom" 1982   5.084925  16.071465
    
26. "United Kingdom" 1983   3.504591    7.08877
    
27. "United Kingdom" 1984   7.382055   5.323857
    
28. "United Kingdom" 1985   10.21716   7.034602
    
29. "United Kingdom" 1986   117.2875   44.96224
    
30. "United Kingdom" 1987   32.13163    53.2121
    
31. "United Kingdom" 1988   35.12926   61.51613
    
32. "United Kingdom" 1989  14.469253   27.24338
    
33. "United Kingdom" 1990  20.089676  23.229397
    
34. "United Kingdom" 1991  2.0740898  12.211006
    
35. "United Kingdom" 1992   2.563938   8.242568
    
36. "United Kingdom" 1993 -11.620153 -2.3273752
    
37. "United Kingdom" 1994   7.618856  -.4791199
    
38. "United Kingdom" 1995  14.687862  3.5621884
    
39. "United Kingdom" 1996  8.7281685  10.344962
    
40. "United Kingdom" 1997   11.98119  11.799073
    
41. "United Kingdom" 1998   6.423661    9.04434
    
42. "United Kingdom" 1999   4.992479    7.79911
    
43. "United Kingdom" 2000   7.332052   6.249397
    
44. "United Kingdom" 2001   3.448168   5.257566
    
45. "United Kingdom" 2002  12.821027   7.867082
    
46. "United Kingdom" 2003   19.44674  11.905312
    
47. "United Kingdom" 2004   24.67691   18.98156
    
48. "United Kingdom" 2005   9.612027  17.911894
    
49. "United Kingdom" 2006  14.667108  16.318682
    
50. "United Kingdom" 2007  26.147116   16.80875
    
51. "United Kingdom" 2008   6.367045   15.72709
    
52. "United Kingdom" 2009 -17.089432   5.141576
    
53. "United Kingdom" 2010 -1.1878092  -3.970065
    
54. "United Kingdom" 2011 -1.0867847  -6.454675
    
55. "United Kingdom" 2012  -4.107019 -2.1272044
    
56. "United Kingdom" 2013  -4.298425  -3.164076
    
57. "United Kingdom" 2014 -.28148594 -2.8956435
    
58. "United Kingdom" 2015  -7.737902  -4.105938
    
59. "United Kingdom" 2016    -7.1188  -5.046063
    
60. "United States"  1961   9.833033          .
    
61. "United States"  1962   8.094186          .
    
62. "United States"  1963  12.162332   10.02985
    
63. "United States"  1964  11.200723  10.485746
    
64. "United States"  1965   12.34816  11.903738
    
65. "United States"  1966   6.240107   9.929664
    
66. "United States"  1967   10.17695   9.588406
    
67. "United States"  1968  10.422895  8.9466505
    
68. "United States"  1969   6.868241   9.156029
    
69. "United States"  1970   6.348212   7.879783
    
70. "United States"  1971  12.788532   8.668328
    
71. "United States"  1972  15.442173  11.526306
    
72. "United States"  1973  10.327005   12.85257
    
73. "United States"  1974   5.492369  10.420516
    
74. "United States"  1975   6.896732   7.572035
    
75. "United States"  1976   10.46332   7.617474
    
76. "United States"  1977  11.485313   9.615122
    
77. "United States"  1978  14.780813   12.24315
    
78. "United States"  1979  13.327798  13.197975
    
79. "United States"  1980  10.402485  12.837032
    
80. "United States"  1981    6.15317   9.961151
    
81. "United States"  1982   8.204677   8.253444
    
82. "United States"  1983  12.785738   9.047861
    
83. "United States"  1984   11.89918    10.9632
    
84. "United States"  1985  15.111683  13.265533
    
85. "United States"  1986  12.139898  13.050254
    
86. "United States"  1987   8.382454  11.878012
    
87. "United States"  1988   8.878223   9.800192
    
88. "United States"  1989  11.384407   9.548362
    
89. "United States"  1990  3.2283084   7.830313
    
90. "United States"  1991   7.215764    7.27616
    
91. "United States"  1992   5.051441   5.165171
    
92. "United States"  1993   7.634934   6.634047
    
93. "United States"  1994   5.537687   6.074687
    
94. "United States"  1995  13.547872   8.906831
    
95. "United States"  1996   11.75885   10.28147
    
96. "United States"  1997  13.128145  12.811623
    
97. "United States"  1998  13.748377  12.878458
    
98. "United States"  1999   15.57109  14.149203
    
99. "United States"  2000   .8573115  10.058926
    
100. "United States"  2001   8.452038   8.293479
     
101. "United States"  2002 -1.8242096  2.4950466
     
102. "United States"  2003  14.504695   7.044174
     
103. "United States"  2004  11.091386   7.923957
     
104. end

复制代码

老师，以上是部分原始数据，我的样本是全球样本，原始数据为非平衡面板数据，目的是将样本划分为N个3-year periods，每个period为一个样本点，将N个periods合并成新的panel data set。这种处理方法在全球样本研究中已有先例，可能我之前未交代清楚，不好意思。

sysuwu000 发表于 2017-8-9 16:11
老师，以上是部分原始数据，我的样本是全球样本，原始数据为非平衡面板数据，目的是将样本划分为N个3-yea ...

1. 你讲的情况我遇过，只是前面的叙述并不精确！2. 请 search paverage 并安装 paverage 与 help paverage。3. 我假设你的资料都是从 1961-2016，共 56 年。由于年数必须是 3 的倍数（你的要求），所以你可选择去除最前两年或最后两年

1. drop if year == 1961 | year == 1962

复制代码

然后

1. paverage dcp_gr, p(3) indiv(countryname) yr(year)

复制代码