S面板数据模型操作命令

S T A T A 面板数据模型估计命令一览表

一、静态面板数据的STATA 处理命令

εαβit ++=x y it i

it 固定效应模型 εαμit +=it it 随机效应模型

（一）数据处理

输入数据

●tsset code year 该命令是将数据定义为“面板”形式

●xtdes 该命令是了解面板数据结构

●summarize sq cpi unem g se5 ln 各变量的描述性统计（统计分析） ●gen lag_y=L.y /////// 产生一个滞后一期的新变量

gen F_y=F.y /////// 产生一个超前项的新变量

gen D_y=D.y /////// 产生一个一阶差分的新变量

gen D2_y=D2.y /////// 产生一个二阶差分的新变量

（二）模型的筛选和检验

●1、检验个体效应（混合效应还是固定效应）（原假设：使用OLS 混合模型） ●xtreg sq cpi unem g se5 ln,fe

对于固定效应模型而言，回归结果中最后一行汇报的F 统计量便在于检验所有的个体效应整体上显着。在我们这个例子中发现F 统计量的概率为0.0000，检验结果表明固定效应模型优于混合OLS 模型。

●2、检验时间效应（混合效应还是随机效应）（检验方法：LM 统计量）

（原假设：使用OLS 混合模型）

●qui xtreg sq cpi unem g se5 ln,re (加上“qui ”之后第一幅图将不会呈现) xttest0

可以看出，LM 检验得到的P 值为0.0000，表明随机效应非常显着。可见，随机效应

模型也优于混合OLS模型。

●3、检验固定效应模型or随机效应模型（检验方法：Hausman检验）

原假设：使用随机效应模型（个体效应与解释变量无关）

通过上面分析，可以发现当模型加入了个体效应的时候，将显着优于截距项为常数假设条件下的混合OLS模型。但是无法明确区分FE or RE的优劣，这需要进行接下来的检验，如下：

Step1：估计固定效应模型，存储估计结果

Step2：估计随机效应模型，存储估计结果

Step3：进行Hausman检验

●qui xtreg sq cpi unem g se5 ln,fe

est store fe

qui xtreg sq cpi unem g se5 ln,re

est store re

hausman fe (或者更优的是hausman fe,sigmamore/ sigmaless) 可以看出，hausman检验的P值为0.0000，拒绝了原假设，认为随机效应模型的基本假设得不到满足。此时，需要采用工具变量法和是使用固定效应模型。

（三）静态面板数据模型估计

●1、固定效应模型估计

●xtreg sq cpi unem g se5 ln,fe (如下图所示)

其中选项fe表明我们采用的是固定效应模型，表头部分的前两行呈现了模型的估计方法、界面变量的名称（id）、以及估计中使用的样本数目和个体的数目。第3行到第5行列示了模型的拟合优度、分为组内、组间和样本总体三个层面，通常情况下，关注的是组内（within），第6行和第7行分别列示了针对模型中所有非常数变量执行联合检验得到的F统计量和相应的P值，可以看出，参数整体上相当显着。

需要注意的是，表中最后一行列示了检验固定效应是否显着的F统计量和相应的P 值。显然，本例中固定效应非常显着。

●2、随机效应模型估计

若假设本例的样本是从一个很大的母体中随机抽取的，且αi与解释变量均不相关，则我们可以将αi视为随机干扰项的一部分。此时，设定随机效应模型更为合适。

●xtreg sq cpi unem g se5 ln,re (如下图所示)

●3、时间固定效应（以上分析主要针对的是个体效应）

如果希望进一步在上述模型中加入时间效应，可以采用时间虚拟变量来实现。首先，我们需要定义一下T-1个时间虚拟变量。

●tab year ,gen(dumt) (tab命令用于列示变量year的组类别，选项gen（dumt）用于生产一个以dumt开头的年度虚拟变量)

drop dumt1 （作用在于去掉第一个虚拟变量以避免完全共线性）

若在固定效应模型中加入时间虚拟变量，则估计模型的命令为：

●xtreg sq cpi unem g se5 ln dumt*,fe

（四）异方差和自相关检验

●1、异方差检验（组间异方差）本节主要针对的是固定效应模型进行处理

（1）检验

原假设：同方差需要检验模型中是否存在组间异方差,需要使用xttest3命令。

●qui xtreg sq cpi unem g se5 ln,fe

xttest3

显然，原假设被拒绝。此时，需要进一步以获得参数的GLS估计量，命令为xtgls：

●xtgls sq cpi unem g se5 ln,panels(heteroskedastic)

其中，组间异方差通过panels（）选项来设定。上述结果是采用两步获得，即，先采用OLS估计不考虑异方差的模型，进而利用其残差计算。。。，并最终得到FGLS估计量。

●2、序列相关检验

对于T较大的面板而言，αi往往无法完全反映时序相关性，此时εit便可能存在序列相关，在多数情况下被设定为AR(1)过程。

原假设：序列不存在相关性。

（1） FE 模型的序列相关检验

对于固定效应模型，可以采用Wooldridge 检验法，命令为xtserial:

●xtserial sq cpi unem g se5 ln

可以发现，这里的P=0.0000，我们可以在1%的显着性水平下爱拒绝不存在序列相关的原假设。考虑到样本，该检验的最后一步是用~e it 对~1-t e

i ，进行OLS 回归，因此，输入以下命

令得到8858.0~=θ。检验该值是否显着异于-0.5，因为在原假设下（不相关）5.0-~=θ

，

可见本例中不相等，拒绝原假设，说明存在序列相关。

●mat list e(b)

（2） RE 模型的序列相关检验

对于RE 模型，可以采用xttest1命令来执行检验：

●qui xtreg sq cpi unem g se5 ln dumt*,re

xttest1

这里汇报了4个统计量，分别用于检验RE 模型中随机效应（单尾和双尾）、序列相关以及二者的联合显着性，检验结果表明存在随机效应和序列相关，而且对随机效应和序列相关的联合检验也非常显着。

（3） 稳健型估计

上述结果表明，无论是FE 还是RE 模型，干扰项中都存在显着的序列相关。为此，我们进一步采用xtregar 命令来估计模型，首先考虑固定效应模型：

●xtregar sq cpi unem g se5 ln dumt*,fe lbi

●3、“异方差—序列相关”稳健型标准误

虽然上述估计方法在估计方差-协方差矩阵时考虑了异方差和序列相关的影响，但都未将两者联立在一起考虑，要获得“异方差-序列相关”稳健型标准误，只需在xtreg 命

令中附加vce(robust)或者vce(cluster)选项即可。例如，对于FE模型，我们可以执行如下命令：

●xtreg sq cpi unem g se5 ln,fe vce(robust)

与之前未经处理的估计结果相比，附加命令vce(robust)选项时的结果，虽然系数的估计值未发生变化，但此时得到的标准误明显增大了，致使得到的估计结果更加保守。对于面板数据模型而言，STATA在计算所谓的“robust”标准误时，是以个体为单位调整标准误的。因此，我们得到的“robust”标准误其实是同时调整了异方差和序列相关后的标准误。换言之，上述结果与设定vce(cluster)选项的结果完全相同。

●4、截面相关检验原假设：截面之间不存在着相关性

（1）FE模型检验

对于FE模型，可以利用xttest2命令来检验截面相关性：

●qui xtreg sq cpi unem g se5 ln,fe

xttest2(该命令主要针对的是大T小N类型的面板数据，在本例中无法使用，故图标略去。)

（2）RE模型检验

对于RE模型，可以利用xtcsd命令来检验截面相关性：

●qui xtreg sq cpi unem g se5 ln,re

xtcsd,pesaran (下面命令是另一个检验指标)

xtcsd,frees

可以看出，两种不同的检验方法均显示面板数据存在着截面相关性。

●5、“异方差—序列相关—截面相关”稳健型标准误

（1）FE模型估计

对于FE模型，在确认上述存在着截面相关的情况下，我们可以采用Hoechle(2007)编写的xtscc命令获取Driscoll and Kraay(1998)提出的“异方差—序列相关—截面相关”

稳健型标准误：

●xtscc sq cpi unem g se5 ln,fe

这里，xtscc命令会自动选择的滞后阶数为2，系数估计值和Within-R2与xtreg,fe 的结果完全相同，但标准误存在着较大差异。可见，在本例中，截面相关对统计推断有较大的影响。

若读者有跟高的方法来确定自相关的滞后阶数，则可以通过lag( )选项设定。当然，在多数情况下，这很难做到。不过我们可以通过附加lag(0)来估计仅考虑异方差和截面相关的稳健型标准误，命令如下：

●xtscc sq cpi unem g se5 ln,fe lag(0)

（2）RE模型估计(略，待补充)

二、动态面板数据的STATA处理命令

（一）差分GMM

xtabond lnwi cd lngdp land doc fir lnroad lnpop fina

xtabond lnwi cd lngdp land doc fir lnroad lnpop fina,lag(2) twostep

（二）系统GMM

xtdpdsys lnwi cd lngdp land doc fir lnroad lnpop fina

xtdpdsys lnwi cd lngdp land doc fir lnroad lnpop fina, twostep

（三）内生性检验

●estat sargan

（四）序列相关检验

●estat abond

三、门槛（门限回归）面板模型的STATA处理命令

xtthres y, thres(q) dthres(x) bs1(30) bs2(30) bs3(20)

各个门槛的置信区间图：

xttr_graph 第一轮搜索第一个门槛

xttr_graph,m(22) 第二轮搜索第二个门槛

xttr_graph,m(21) 第二轮搜索第一个门槛

xttr_graph,m(3)

呈现估计结果：

local q1=e(rhat21) 取出门槛值

local q2=e(rhat22)

gen d1=(q＜=’q1’) 生成虚拟变量

gen d2=(q＞’q2’)

gen xd1=x*d1

gen xd2=x*d2

xtreg y x xd1 xd2,fe 常规标准误

est store fe

xtreg y x xd1 xd2,fe robust 稳健型估计

est store fe_ robust

local m”fe fe_ robust”

esttab ‘m’,mtitle(‘m’) nogap s(r2 r2_w N F)///star(*0.1 **0.05 ***0.01) 1.检验：是否存在门槛效应

混合面板：

reg is lfr lfr2 hc open psra tp gr,vce(cluster sf)

固定效应、随机效应模型

xtreg is lfr lfr2 hc open psra tp gr,fe

est store fe

xtreg is lfr lfr2 hc open psra tp gr,re

est store re

hausman fe

两步系统GMM模型

xtdpdsys rlt plf1 nai efd op ew ig ,lags(1) maxldep(2) twostep artests(2) 注：rlt为被解释变量，“plf1 nai efd op ew ig”为解释变量和控制变量；

maxldep(2)表示使用被解释变量的两个滞后值为工具变量；pre（）表示以某一个变量为

前定解释变量；endogenous（）表示以某一个变量为内生解释变量。

自相关检验：estat abond

萨甘检验：estat sargan

差分GMM模型

Xtabond rlt plf1 nai efd op ew ig ,lags(1) twostep artests(2)

内生：该解释变量的取值是（一定程度上）由模型决定的。内生变量将违背解释变量与误差项不相关的经典假设，因而内生性问题是计量模型的大敌，可能造成系数估计值的非一致性和偏误；

外生：该解释变量的取值是（完全）由模型以外的因素决定的。外生解释变量与误差项完全无关，不论是当期，还是滞后期。

前定：该解释变量的取值与当期误差项无关，但可能与滞后期误差项相关。

Linux数据库命令

一、总结一下： 1.linux下启动mysql的命令： mysqladmin start /ect/init.d/mysql start (前面为mysql的安装路径) 2.linux下重启mysql的命令： mysqladmin restart /ect/init.d/mysql restart (前面为mysql的安装路径) 3.linux下关闭mysql的命令： mysqladmin shutdown /ect/init.d/mysql shutdown (前面为mysql的安装路径) 4.连接本机上的mysql： 进入目录mysql\bin，再键入命令mysql -uroot -p，回车后提示输入密码。 退出mysql命令：exit（回车） 5.修改mysql密码： mysqladmin -u用户名-p旧密码password 新密码 或进入mysql命令行SET PASSWORD FOR root=PASSWORD("root"); 6.增加新用户。（注意：mysql环境中的命令后面都带一个分号作为命令结束符） grant select on 数据库.* to 用户名@登录主机identified by "密码" 如增加一个用户test密码为123，让他可以在任何主机上登录，并对所有数据库有查询、插入、修改、删除的权限。首先用以root用户连入mysql，然后键入以下命令： grant select,insert,update,delete on *.* to " Identified by "123"; 二、有关mysql数据库方面的操作 必须首先登录到mysql中，有关操作都是在mysql的提示符下进行，而且每个命令以分号结束 1、显示数据库列表。 show databases; 2、显示库中的数据表： use mysql；／／打开库 show tables; 3、显示数据表的结构： describe 表名; 4、建库： create database 库名; 5、建表： use 库名；

STATA面板数据模型操作命令要点

STATA 面板数据模型估计命令一览表 一、静态面板数据的STATA 处理命令 εαβit ++=x y it i it 固定效应模型 μβit +=x y it it ε αμit +=it it 随机效应模型 （一）数据处理 输入数据 ●tsset code year 该命令是将数据定义为“面板”形式 ●xtdes 该命令是了解面板数据结构 ●summarize sq cpi unem g se5 ln 各变量的描述性统计（统计分析） ●gen lag_y=L.y /////// 产生一个滞后一期的新变量

gen F_y=F.y /////// 产生一个超前项的新变量 gen D_y=D.y /////// 产生一个一阶差分的新变量 gen D2_y=D2.y /////// 产生一个二阶差分的新变量 （二）模型的筛选和检验 ●1、检验个体效应（混合效应还是固定效应）（原假设：使用OLS混合模型）●xtreg sq cpi unem g se5 ln,fe 对于固定效应模型而言，回归结果中最后一行汇报的F统计量便在于检验所有的个体效应整体上显著。在我们这个例子中发现F统计量的概率为0.0000，检验结果表明固定效应模型优于混合OLS模型。 ●2、检验时间效应（混合效应还是随机效应）（检验方法：LM统计量） （原假设：使用OLS混合模型） ●qui xtreg sq cpi unem g se5 ln,re (加上“qui”之后第一幅图将不会呈现) xttest0

可以看出，LM检验得到的P值为0.0000，表明随机效应非常显著。可见，随机效应模型也优于混合OLS模型。 ●3、检验固定效应模型or随机效应模型（检验方法：Hausman检验） 原假设：使用随机效应模型（个体效应与解释变量无关） 通过上面分析，可以发现当模型加入了个体效应的时候，将显著优于截距项为常数假设条件下的混合OLS模型。但是无法明确区分FE or RE的优劣，这需要进行接下来的检验，如下： Step1：估计固定效应模型，存储估计结果 Step2：估计随机效应模型，存储估计结果 Step3：进行Hausman检验 ●qui xtreg sq cpi unem g se5 ln,fe est store fe qui xtreg sq cpi unem g se5 ln,re est store re hausman fe (或者更优的是hausman fe,sigmamore/ sigmaless) 可以看出，hausman检验的P值为0.0000，拒绝了原假设，认为随机效应模型的基本假设得不到满足。此时，需要采用工具变量法和是使用固定效应模型。

linux数据库操作

一.linux下启动mysql的命令： 1. mysqladmin start 2. /ect/init.d/mysql start (前面为mysql的安装路径) 二.linux下重启mysql的命令： 1.mysqladmin restart 2./ect/init.d/mysql restart (前面为mysql的安装路径) 三.linux下关闭mysql的命令： 1.mysqladmin shutdown 2./ect/init.d/mysql shutdown (前面为mysql的安装路径) 四.连接本机上的mysql： 1.进入目录mysql\bin，再键入命令mysql -uroot -p，回车后提 示输入密码。 2.退出mysql命令：exit（回车） 五.修改mysql密码： 1.mysqladmin -u用户名-p旧密码password 新密码 2.或进入mysql命令行SET PASSWORD FOR root=PASSWORD ("root"); 六.增加新用户。（注意：mysql环境中的命令后面都带一个分号作为命令结束符）

1.grant select on 数据库.* to 用户名@登录主机identified by "密码" 2.如增加一个用户test密码为123，让他可以在任何主机上登录，并 对所有数据库有查询、插入、修改、删除的权限。首先用以root用 户连入mysql，然后键入以下命令： 3.grant select,insert,update,delete on *.* to " Identified by "123"; 七、有关mysql数据库方面的操作 必须首先登录到mysql中，有关操作都是在mysql的提示符下进行， 而且每个命令以分号结束 1、显示数据库列表。 show databases; 2、显示库中的数据表： use mysql；／／打开库 show tables; 3、显示数据表的结构： describe 表名; 4、建库是设置好字符编码： create database 库名 character set utf-8; 5、建表： use 库名； create table 表名(字段设定列表)； 6、删库和删表: drop database 库名; drop table 表名；

数据库操作命令

三、启动\关闭数据库 启动和关闭oracle有很多种方法。 这里只给出3种方法： ●Sql*plus ●OEM控制台 ●Windows 控制台 1.以sql*plus为例： a.准备 首先我们用sql*plus来连接到Oracle Sqlplus /nolog 是以不连接数据库的方式启动sql*plus Connect /as sysdba 是以DBA身份连接到oracle b.启动

启动还是比较简单的 Startup就OK了。 不过oracle启动模式有3种： ●Startup nomount （nomount模式）启动实例不加载数据库。 ●Startup mount （mount模式）启动实例加载数据库但不打开数据库 ●Startup （open 模式）启动实例加载并打开数据库，就是我们上面所用 的命令 Nomount模式中oracle仅为实例创建各种内存结构和服务进程，不会打开任何数据库文件，所以说： 1）创建新数据库 2）重建控制文件 这2种操作都必须在这个模式下进行。 Mount模式中oracle只装载数据库但不打开数据库，所以说： 1)重命名数据文件 2)添加、删除和重命名重做日子文件

3)执行数据库完全恢复操作 4)改变数据库的归档模式 这4种操作都必须在这个模式下进行 Open模式（就是我们上面的startup不带任何参数的）呵呵就不多说了，正常启动。 当然这3种模式之间可以转换： Alter database mount(nomount模式)—〉alter database open(mount 模式)—〉（open模式） 当然还有其它一些情况，在我们open模式下可以将数据库设置为非受限状态和受限状态 在受限状态下，只有DBA才能访问数据库，所以说： 1）执行数据导入导出 2）使用sql*loader提取外部数据 3）需要暂时拒绝普通用户访问数据库 4）进行数据库移植或者升级操作 这4种操作都必须在这个状态下进行

第9章-面板数据模型理论

5.2 面板数据模型理论 5.2.1 面板数据模型及类型。 面板数据（panel data ）也称时间序列截面数据（time series and cross section data ）或混合数据（pool data ）。面板数据是同时在时间和截面空间上取得的二维数据。面板数据从横截面（cross section ）上看，是由若干个体（entity, unit, individual ）在某一时刻构成的截面观测值，从纵剖面（longitudinal section ）上看是一个时间序列。 面板数据用双下标变量表示。例如： it y , N i ,,2,1 ;T t ,,2,1 其中，N 表示面板数据中含有的个体数。T 表示时间序列的时期数。若固定t 不变，?i y ),,2,1(N i 是横截面上的N 个随机变量；若固定i 不变，t y ?,),,2,1(T t 是纵剖面 上的一个时间序列。对于面板数据来说，如果从横截面上看，每个变量都有观测值，从纵剖面上看，每一期都有观测值，则称此面板数据为平衡面板数据（balanced panel data ）。若在面板数据中丢失若干个观测值，则称此面板数据为非平衡面板数据（unbalanced panel data ）。 面板数据模型是建立在面板数据之上、用于分析变量之间相互关系的计量经济模型。面板数据模型的解析表达式为： it it it it it x y T j N i ,2,1;,2,1 其中，it y 为被解释变量；it 表示截距项，),,,(21k it it it it x x x x 为k 1维解释变量向量；' 21),,,(k it it it it 为1 k 维参数向量；i 表示不同的个体；t 表示不同的时间；it 为 随机扰动项，满足经典计量经济模型的基本假设),0(~2 IIDN it 。 面板数据模型通常分为三类。即混合模型、固定效应模型和随机效应模型。 ⑴ 混合模型。 如果一个面板数据模型定义为： it it it x y T j N i ,2,1;,2,1 则称此模型为混合模型。混合模型的特点是无论对任何个体和截面，回归系数 和 都是相同的 ⑵ 固定效应模型。 固定效应模型分为3种类型，即个体固定效应模型（entity fixed effects regression model ）、时间固定效应模型（time fixed effects regression model ）和时间个体固定效应模型（time and entity fixed effects regression model ）。 ① 个体固定效应模型。 个体固定效应模型就是对于不同的个体有不同截距的模型。如果对于不同的时间序

C#对SQL数据库操作总结

C#对SQL数据库操作总结 要对数据库进行查增删改操作，先要连接数据库，然后通过command类中相应方法或Dataset数据集中相应方法来完成对数据库的有关操作 一、创建数据库连接(SqlConnection类） 步骤：(1)定义连接字符串 (2)创建SqlConnection 对象 1. 两种用户登录连接字串（Windwos用户，SQL数据库用户） string connString = "Data Source=HP;Initial Catalog=Xk;Integrated Security=True";//windows 用户连接数据库字符串string connString ="Data Source=HP;Initial Catalog=xk;User ID=SA；PassWord=";//SQL用户连接字符串 2.创建SqlConnection 对象 方法一： SqlConnection conn = new SqlConnection(connString); //带连接字符串实例化SqlConnection 方法二： SqlConnection conn = new SqlConnection(); //实例化SqlConnection conn.ConnectionString=connString; //把连接字符串赋给conn对象的ConnectionString属性 3.打开连接 conn.open(); 4.关闭连接 conn.close();

5．创建连接例子： string connString = "Data Source=HP;Initial Catalog=Xk;Integrated Security=True";//windows 用户连接数据库字符串SqlConnection conn = new SqlConnection(connString); //带连接字符串实例化SqlConnection conn.open(); 二、Sqlcommand类操作数据库 使用Command步骤： (1)创建数据库连接 (2)定义SQL 语句 (3)创建Command 对象 (4)执行命令 1、command类的构造方法 command类的常用构造方法有下面三种，使用不同的构造方法，创建对象的内容也有所不同 构造方法说明 SqlCommand() 不带参数的构造函数 SqlCommand(string commandText) 带命令字串的构造函数 SqlCommand(string commandText,SqlConnection mySqlConnection) 带命令字串及连接字串的构造函数

SQLSERVER操作命令

SQLSERVER数据库操作 ******操作前，请确定SQL的服务已经开启******** 一：登录进入sql数据库 1、开始---所有程序---Microsoft SQL Server 2005---SQL Server Management Studio Express 2、此时出现“连接到服务器”的对话框， “服务器名称”设置为SQL数据库所在机器的IP地址 “身份验证”设置为SQL Server身份验证或者Windows 身份验证 填写登录名和密码后，点击“连接”按钮，即可进入到SQL数据库操作界面。 二：新建数据库 登录进去后，右击“数据库”，选择—“新建数据库” 设置数据库名称，在下面的选项卡中还可以设置数据库的初始大小，自动增长，路径。 点击确定，一个数据库就建好了。 三：如何备份的数据库文件。 登录进入后，右击相应的需要备份数据库----选择“任务” 目标下的备份到，点击“添加”按钮可以设置备份数据库保存的路径。 四：如何还原备份的数据库文件。（以本地机器为例子） 1、设置服务器名称，点击右边的下拉框的三角，选择“浏览更多…”。 此时出现查找服务器对话框，选择“本地服务器”---点开“数据库引擎”前面 的三角---选中出现的服务器名称—确定。 （注：可以在“网络服务器”选项卡中设置网络服务器） 2、设置身份验证，选择为“windows身份验证” 3、点击连接按钮，进入数据库管理页面 4、右击“数据库”，选择“还原数据库”，出现还原数据库的对话框 还原的目标----目标数据库，这里设置数据库的名字 还原的源----选择“源设备”，在弹出的对话框中点击“添加”按钮，找到所备 份的数据库文件，确定。 5、此时，在还原数据库对话框中会出现所还原的数据库的信息。在前面选中所需还 原的数据库。确定。 6、为刚刚还原的数据库设置相应的用户。 a点开“安全性”---右击“登录名”---新建登录名 b 设置登录名（假如为admin），并设置为SQL Server身份验证，输入密码，去除 “强制实施密码策略”前的勾。 C 找到导入的数据库，右击此数据库----选择“属性”，在选择页中，点击“文件” 设置所有者，点击右边的按钮，选择“浏览”，找到相应的用户（如admin）。确 定。。 7、此时重新以admin的身份进入，就可操作相应的数据库。

数据库文件操作命令

数据库文件及记录命令 ADD TABLE 在当前数据库中添加一个自由表 APPEND 在表的末尾添加一个或多个新记录 APPEND FROM ARRAY 由数组添加记录到表中 APPEND FROM 从一个文件中读入记录，追加到当前表的尾部 APPEND GENERAL 从文件中导入OLE对象并将其放入通用字段中 APPEND MEMO 将文本文件的内容复制到备注字段中 APPEND PROCEDURES 将文本文件中的存储过程追加到当前数据库中 A VERAGE 计算数值表达式或字段的算术平均值 BLANK 清除当前记录中所有字段的数据 BROWSE 打开浏览窗口，显示当前或选定表的记录 CALCULATE 对表中的字段或包含字段的表达式进行财务和统计操作CHANGE 显示要编辑的字段 CLOSE 关闭各种类型的文件 CLOSE MEMO 关闭一个或多个备注编辑窗口 COMPILE DATABASE 编译数据库中的存储过程 CONTINUE 继续执行先前的LOCATE命令 COPY MEMO 复制当前记录中的指定备注字段的内容到文本文件 COPY PROCEDURES 将当前数据库中’的存储过程复制到文本文件 COPY STRUCTURE 用当前选择的表结构创建一个新的空自由表 COPY STRUCTURE EXTENDED 创建新表，它的字段包含当前选定表的结构信息COPY TO ARRAY 将当前选定表中的数据复制到数组

COPY TO 用当前选定表的内容创建新文件 COUNT 统计表中记录数目 CREATE 生成一个新的VisualFoxPro表 CREATE CONNECTION 创建一个命名连接并把它存储在当前数据库中 CREATE DATABASE 创建并打开一个数据库 CREATE TRIGGER 创建表的删除、插入或更新触发器 CREATE VIEW 从VisualFoxPro环境创建视图文件 DELETE 给要删除的记录做标记 DELETE CONNECTION 从当前数据库中删除一个命名连接 DELETE DATABASE 从磁盘上删除数据库 DELETE TRIGGER 从当前数据库的表中删除“删除”、“插入”或“更新”触发器│ DELETE VIEW 从当前数据库中删除一个SQL视图 DISPLAY 在VisualFoxPro主窗口或用户自定义窗口中显示与当前表有关的信息DISPLAY CONNECTIONS 显示当前数据库中与命名连接有关的信息 DISPLAY DATABASE 显示有关当前数据库的信息，或当前数据库中的字段、命名连接、表或视图的信息 DISPLAY MEMORY 显示内存变量和数组的当前内容 DISPLAY PROCEDURES 显示当前数据库中存储过程的名称 DISPLAY STRUCTURE 显示一个表文件的结构 DISPLAY TABLES 显示包含在当前数据库中所有的表和表的信息 DISPLAY VIEWS 显示当前数据库中关于SQL视图的信息以及SQL视图是否基于本地或远程表的信息 DROP TABLE 把一个表从数据库中移出，并从磁盘中删除它 DROP VIEW 从当前数据库中删除指定的SQL视图

学习数据库的心得

学习数据库的心得各位读友大家好，此文档由网络收集而来，欢迎您下载，谢谢 篇一：SQL学习心得 SQL数据库学习心得 经过一个学期的数据库课程的学习，我基本上掌握了创建数据库以及对数据库的操作的基础知识。学习了SQL 数据库中的增、删、改、查等功能，数据库这门课涉及到以前的知识不多，是一门从头学起的课程，即使基础不是很好，只要认真听讲、复习功课，还是一门比较容易掌握的课。 正是由于这门课和以前关系不大，很多知识也从未接触过，因此对于这门课的学习方法就是：理论课上认真听老师讲理论知识，上机课上仔细看老师的演示过程、在电脑上按照老师的演示步骤自己做，遇到自己无法做出来的过程（步骤）请教老师或者同学。 在第一章基础篇里：开篇任务一是

对通讯录程序的主要功能做一个简单的介绍，并根据这些功能使用SQL Server2005设计了对应的数据库AddressList及数据表，并建立数据表之间的关系；了解了通讯录程序数据库AddressList包含的三个表以及表的相关属性。由于我在本学期初参加数学建模竞赛，耽误了几节课程，导致任务一的内容不会做。而C#数据库中的内容一环扣一环，后面的任务往往是在前面的任务基础上做的，所以一步跟不上，步步跟不上。在老师讲后面的任务时而我前面的任务既不太会做，又没有做完，导致在学习上很吃力。之后的任务都是在任务一的基础上的延伸，学习数据库的编写、功能等。在学习数据库和数据表创建和修改时，了解到表是建立关系数据库的基本结构，用来存储数据具有已定义的属性，在表的操作过程中，有查看表信息、查看表属性、修改表中的数据、删除表中 的数据及修改表和删除表的操作。

VF6.0数据库常用命令

VF6.0常用命令 一、基本命令 APPEND 在表的末尾添加一个或多个新记录APPEND FROM 从一个文件中读入记录，追加到当前表的尾部 AVERAGE 计算数值表达式或字段的算术平均值BROWSE 打开浏览窗口，显示当前或选定表的记录CHANGE 显示要编辑的字段 CLOSE 关闭各种类型的文件 COPY STRUCTURE 用当前选择的表结构创建一个新的空自由表 COPY TO ARRAY 将当前选定表中的数据复制到数组COPY TO 用当前选定表的内容创建新文件 COUNT 统计表中记录数目 CREATE 生成一个新的VisualFoxPro表 CREATE DATABASE 创建并打开一个数据库 DELETE 给要删除的记录做标记 DELETE DATABASE 从磁盘上删除数据库 DELETE VIEW 从当前数据库中删除一个SQL视图DISPLAY 在VisualFoxPro主窗口或用户自定义窗口中显示与当前表有关的信息 DISPLAY DATABASE 显示有关当前数据库的信息，或

当前数据库中的字段、命名连接、表或视图的信息DISPLAY MEMORY 显示内存变量和数组的当前内容DISPLAY STRUCTURE 显示一个表文件的结构DISPLAY VIEWS 显示当前数据库中关于SQL视图的信息以及SQL视图是否基于本地或远程表的信息DROP TABLE 把一个表从数据库中移出，并从磁盘中删除它 DROP VIEW 从当前数据库中删除指定的SQL视图FIND 查找记录 GO|GOTO 将记录指针移动到指定记录上 INSERT 插入记录 JOIN 将两个数据库文件合并 LIST 连续显示表或环境信息 LIST DATABASE 连续显示有关当前数据库的信息LOCATE 按顺序搜索表从而找到满足指定逻辑表达式的第一个记录 MODIFY DATABASE 打开数据库设计器，让你能够交互地修改当前数据库 MODIFY STRUCTURE 显示表设计器 MODIFY VIEW 显示视图设计器 OPEN DATABASE 打开一个数据库 PACK 从当前表中永久删除标有删除标记的记录

数据库学习笔记

数据库学习笔记 图形化界（Navicate Premium）面操作数据库 1、工具---->命令行操作 2、选中某个表对象--->右击---->逆向表到模型---生成各表的关系模型 3、选中某个表对象-->右击-->对象信息--->DDL查看创建表的信息 Sql语言集数据定义语言，数据操纵语言，数据查询语言，数据控制语言于一体，可以完成数据库生命周期中的全部工作。 数据定义语言：完成创建，修改或删除数据库中的各种对象有create，drop，alter的命令。 数据查询语言：按各种条件查询数据库中的数据有select及其相关命令。 数据操纵语言：对已经从在的数据库对其进行数据的插入，删除和修改有insert，update，delete命令。 数据库控制语言：用于授权或收回访问数据库的某种特权，控制数据操纵事物的发生时间及效果，对数据库进行监视。有grant，revoke，commit，rollback等命令。 一、数据库操作 1、启动数据库：net start mysql 2、关闭数据库：net stop mysql 3、打开数据库：mysql -u root -p123 4、显示所有数据库：show databases;

5、创建数据库：create database mydb1; 6、删除数据库：drop database mydb1; 二、单表操作： 1、选择并使用数据库：use mydb1 2、创建表：（宠物表） 宠物表：id名字、主人、种类，性别、出生和死亡日期。create table pet( id int primary key, name varchar(20), owner varchar(20), species varchar(20), sex char(1), birth date, death date ); 3、插入数据： insert into pet values(1,’ergou’,’zx’,’dog’,’f’,’2013-09-06’ null); 4、查询所有内容 select * from pet; 5、删除一条数据： delete from pet where id=1;

Oracle数据库操作命令

Oracle数据库操作命令 1.登录数据库： SQL Window 与Command Window Sqlplus system/密码@orcl 2.关闭数据库： Sqlplus/as sysdba Shutdown immediate 3.启动数据库： Sqlplus/as sysdba(已登录时可不用再写) Startup 4.查看参数 ①查看数据库：show parameter db_name; ②查看实例：show parameter instance; ③查看实例名：show parameter instance_name; ④查看Oracle数据库中当前用户所拥有的表： select table_name from user_tables; ⑤查看Oracle数据库中当前用户所能访问的表： Select user，table_name from all_tables; ⑥查看Oracle数据库中本用户下所有的列： Select table_name,column_name from user_tab_columns; Oracle表空间： 5.在数据库orcl中，创建表空间的命令： Create tablespace 表空间名datafile ‘C:\表空间名.dbf’ size 20M; 6.为表空间中添加数据文件命令格式： Alter tablespace 表空间名add datafile ‘D:\表空间名.dbf’ size 100M; 7.创建表空间后，在数据字典中获得其相关信息（查看表空间的数据文件）： Select tablespace_name,file_name from dba_data_files; 8.创建表空间时，还可指定数据文件自动扩展机制(指定每次增长尺寸为5M) Create tablespace 表空间名datafile ‘C:\表空间名.dbf’ size 20M autoextend on next 5M; 允许物理文件无限制增长存在一定风险，此时可在创建时设定表空间的最大大小(如500M) Create tablespace 表空间名datafile ‘C:\表空间名.dbf’ size 20M autoextend on next 5M maxsize 500M; 9.修改数据库的默认表空间： Alter database default tablespace 表空间名； 查看某用户的缺省表空间： Select username,default_tablespace from dba_users where username=’用户名’； 修改某用户的缺省表空间： Alter user 用户名default tablespace 表空间名； 10.创建数据库用户： Create users 用户名identified by 密码default tablespace 表空间名; 修改用户的密码：

数据库常用命令

oracle常用命令 命令解释 $Ps –ef|grep oracle 查看oracle进程是否启动 $ sqlplus "/as sysdba" 以sysdba角色登陆oracle数据库 SQL>startup 显示当前系统中已登录的人员。 SQL>shutdown immediate 关闭数据库 SQL>select * from v$version; 查看oracle数据库版本 SQL>select name from v$database; 查看数据库SID SQL>truncate table table_name 快速清空一个表 SQL>select * from all_users;查看数据库中所有用户 SQL>alter tablespacename offline;将表空间offline SQL> alter tablespacename online ;将表空间online $oerr ora 2236 查错误 alert_{ORACLE_SID}.log 数据库告警日志文件 *.TRC 数据库跟踪文件 Oracle说明 1、数文件：SPFILE不能直接阅读是二进制文件，需要转为文本 2、oracle数据库后，可以查看数据库状态是否open，如果open会显示open字样 SQL> select status, instance_role from v$instance; 3、PFILE：SQL> connect / as sysdba 从spfile创建pfile：SQL> create pfile from spfile; 从pfile创建spfile：CREA TE SPFILE FROM PFILE='/home/oracle/admin/pfile/init.ora'; 4、names是客户端或应用程序需要连接数据库时必须配置的，使用$tnsping service_aliasname可以测试出tns配置的是否正确 5、要文件listener.ora、Tnsnames.ora、Sqlnet.ora，这三个位置在$ORACLE_HOME/network/admin目录下。 6、库启动时要先启动listener Network配置：监听程序lsnrctl

EViews面板数据模型估计教程

EViews 6.0 beta在面板数据模型估计中的应用 来自免费的minixi 1、进入工作目录cd d:\nklx3，在指定的路径下工作是一个良好的习惯 2、建立面板数据工作文件workfile （1）最好不要选择EViews默认的blanaced panel 类型 Moren_panel （2）按照要求建立简单的满足时期周期和长度要求的时期型工作文件

3、建立pool对象 （1）新建对象 （2）选择新建对象类型并命名 （3）为新建pool对象设置截面单元的表示名称，在此提示下（Cross Section Identifiers: (Enter identifiers below this line )输入截面单元名称。，建议采用汉语拼音，例如29个省市区的汉语拼音，建议在拼音名前加一个下划线“_”，如图

关闭建立的pool对象，它就出现在当前工作文件中。 4、在pool对象中建立面板数据序列 双击pool对象，打开pool对象窗口，在菜单view的下拉项中选择spreedsheet （展开表） 在打开的序列列表窗口中输入你要建立的序列名称，如果是面板数据序列必须在序列名后添加“?”。例如，输入GDP?，在GDP后的?的作用是各个截面单元的占位符，生成了29个省市区的GDP的序列名，即GDP后接截面单元名，再在接时期，就表示出面板数据的3维数据结构（1变量2截面单元3时期）了。

请看工作文件窗口中的序列名。展开表（类似excel）中等待你输入、贴入数据。 （1）打开编辑（edit）窗口

（2）贴入数据 （3）关闭pool窗口，赶快存盘见好就收6、在pool窗口对各个序列进行单位根检验 选择单位根检验 设置单位根检验

数据库(SQL)操作命令大全

下列语句部分是Mssql语句，不可以在access中使用。 SQL分类： DDL—数据定义语言(CREATE，ALTER，DROP，DECLARE) DML—数据操纵语言(SELECT，DELETE，UPDATE，INSERT) DCL—数据控制语言(GRANT，REVOKE，COMMIT，ROLLBACK) 首先,简要介绍基础语句： 1、说明：创建数据库 CREATE DATABASE database-name 2、说明：删除数据库 drop database dbname 3、说明：备份sql server --- 创建备份数据的device USE master EXEC sp_addumpdevice 'disk', 'testBack', 'c:\mssql7backup\MyNwind_1.dat' --- 开始备份 BACKUP DATABASE pubs TO testBack 4、说明：创建新表 create table tabname(col1 type1 [not null] [primary key],col2 type2 [not null],..) 根据已有的表创建新表： A：create table tab_new like tab_old (使用旧表创建新表) B：create table tab_new as select col1,col2… from tab_old definition only 5、说明：删除新表drop table tabname 6、说明：增加一个列 Alter table tabname add column col type 注：列增加后将不能删除。DB2中列加上后数据类型也不能改变，唯一能改变的是增加varchar类型的长度。 7、说明：添加主键：Alter table tabname add primary key(col) 说明：删除主键：Alter table tabname drop primary key(col) 8、说明：创建索引：create [unique] index idxname on tabname(col….) 删除索引：drop index idxname 注：索引是不可更改的，想更改必须删除重新建。 9、说明：创建视图：create view viewname as select statement 删除视图：drop view viewname 10、说明：几个简单的基本的sql语句 选择：select * from table1 where 范围 插入：insert into table1(field1,field2) values(value1,value2) 删除：delete from table1 where 范围 更新：update table1 set field1=value1 where 范围 查找：select * from table1 where field1 like ?%value1%? ---like的语法很精妙，查资料! 排序：select * from table1 order by field1,field2 [desc] 总数：select count * as totalcount from table1 求和：select sum(field1) as sumvalue from table1

5分钟速学stata面板数据回归(初学者超实用!)

5分钟速学stata面板数据回归（超实用！） 第一步：编辑数据。 面板数据的回归，比如该回归模型为：Y it=β0+β1X1it+β2X2it+β3X3it+εt，在stata中进行回归，需要先将各个变量的数据逐个编辑好，该模型中共有Y X1 X2 X3三个变量，那么先从Y的数据开始编辑，将变量Y的面板数据编辑到stata软件中，较方便的做法是，将excel的数据直接复制到stata软件的数据编辑框中，而excel中的数据需要如下图编辑： 从数据的第二行开始选中20个样本数据，如图：

直接复制粘贴至stata中的data editor中，如图: 第二步：格式调整。 首先，请将代表样本的var1Y变量数据是选20个省份5年的数据为样本，那么口令为rename var1 province 。例如：本例中的Y变量数据编辑接下来需要输入口令为reshape long var,i(province) 其中，var代表的是所有的年份（var2,var3,var4,var5,var6），转化后格式如图： 转化成功后，继续重命名，其中_j这里代表原始表中的年份，var代表该变量的名称

例如，我们编辑的是Y变量的数据，所以口令3和口令4的输入如下： 口令3：rename _j year 口令4：rename var taxi （注：taxi就是Y变量，我们用taxi表示Y） 命名完，数据编辑框如下图所示。 第三步：排序。 例如，本例中的Y变量（taxi），是20个省份和5年的面板数据， 那么口令4为sort province year （虽意思是将province按升序排列，然后再根据排好的province数列排year这一列升序排列。然很多时候在执行sort之前，数据已经符合排序要求了，但为以防万一，请务必执行此操作） 第三步：保存。

foxpro数据库命令总结

foxpro数据库命令总结 2010-12-13 20:54:50| 分类：软件URL | 标签：|字号大中小订阅 数据库和数据表典型及重点操作方式 create datebase <数据库名> 建立数据库 modi datebase <数据库名> 修改数据库 crea <数据表> 建立数据表 modify structure 修改数据表结构 use <数据表名> 打开数据表 append [blank] 追加数据 list stru 显示数据表结构 skip [<数值表达式>] 记录指针的相对定位 insert blank 插入空白记录 delete [<范围>] [for<条件>] 对记录作删除标记 recall [范围>] [for<条件>] 取消删除标记即恢复记录 browse [fields<字段名表>] [nodelete] [nomodify][partition <数值表达式>] 浏览修改数据 replase范围>] <字段名1> with <表达式> [for <条件>] 记录的替换 count [<范围>] [for<条件>] [to <内存变量>] 记录个数计算 sum [<范围>] [<数值型表达式>] [for <条件>] [to <内存变量表>] 库字段的求和 edit for <条件> 纵向编辑或修改 brow noappe noedit 不能向数据库中添加记录 brow nodelete nomodify既不能加上也不能去掉记录的删除标记 brow lock <数值表达式> 数据库中前面的几个字段被锁定 brow partition <数值表达式> [redit ledit]将浏览窗口分成两个窗口 brow font '宋体' ,18 part 30 redit 改变字体大小分割纵横两个窗口 calc sum(数学),sum(foxpro) to a1,a2 统计数学和数据库的总和 (提示:限制性的短语用在命令动词后时,不分前后顺序) ●copy stru to <数据库文件名> [fields <字段名表>] 数据库结构的复制copy to <文件名> sdf for <条件> [fiel <字段名表>] 生成文本 ●移除备注文件的数据 Delete record 4 Pack memo ●appe from <未打开的库文件> [for <条件>] [fiel <字段名表>]合并（链接）到当前数据库的末尾 ●index on <索引表达式> to <索引文件名> [for <条件>] 索引文件的建立 loca [<范围>] [for <条件>] 数据库的查询 ●按钮隐藏与显示： if this.caption="追加记录" https://www.sodocs.net/doc/fb16481426.html,mand2.visible=.t. this.caption="继续追加"

数据库命令大全

1.创建数据库函数create database 数据库名//括号里填的属性：（name= ，filename=‘’，size= ，maxsize= ） on（），（） log on （），（） 例题： create database student on(name=a,filename='e:\a.mdf',size=40) log on(name=a1,filename='e:\a1.ndf'), //注意红色标记的不同处 (name=a2,filename='e:\a2.ldf') 2.创建表函数 create table 表名 identity primary key （列名数据类型是否为空是否自动增长是否约束//primary key 为主键约束，有且只能有一个 列名数据类型是否为空是否自动增长是否约束） 3.修改类的函数： update（修改数据） alter（修改对象） modify（修改属性） 删除类函数：delete（删除数据） remove（删除对象的构成要素） drop（删除对象） 4.alter函数的应用 remove函数则： remove file 文件名 alter database 数据库名 add file（） add log file （） alter database 数据库名 modify file（name=文件名，size=，maxsize=，。。。） 5.增加文件组命令 alter database 数据库名 alterdatabase 数据库名 add filegroup 文件组名 add file（）（） to filegrope 文件组名 6.换默认文件组命令 alter database 数据库名 modify filegroup 要换成的文件组名 default 主文件设置为默认文件组时要在文件组两边加一个中括号[]