Mit 400.000 Beobachtungen in der Hauptdatei und 300 in der Referenzdatei dauert es ca. 1,5 Minuten. Ich kann das nicht mit doppelten Beobachtungen in der Hauptdatei testen, weil der Mangel an RAM meinen Computer zum Crawling bringt. Die Strategie beinhaltet die Schaffung von so vielen Variablen wie nötig, um die Referenz-Breiten und Längengrade zu halten (2714 1084 in der OPs Fall Stata IC und up kann dies behandeln. Siehe Hilfe Grenzen). Dies erfordert einige Neugestaltung und Anhängen. Dann prüfen wir auf die Beobachtungen der großen Datendatei, die die Bedingungen erfüllen. Die Funktion inrange () impliziert, dass die Minima und Maxima vorher angepasst werden müssen, um die OPs strengen Ungleichungen zu erfüllen (die Funktionstests lt,). Wahrscheinlich einige Erweiterung mit expand. Die Verwendung von Korrelaten und durch (so dass Daten in langer Form) könnte die Dinge beschleunigen. Es ist jetzt nicht ganz klar für mich. Im sicher gibt es bessere Wege im einfachen Stata-Modus. Mata kann noch besser sein. (Joinby wurde auch getestet, aber wieder RAM war ein Problem.) Rechnen in Chunks anstatt für die komplette Datenbank, deutlich verbessert die RAM-Problem. Mit einer Hauptdatei mit 1,2 Millionen Beobachtungen und einer Referenzdatei mit 300 Beobachtungen macht der folgende Code die Arbeit in ca. 1,5 Minuten: Sie fragen, ob Ihre Ungleichheiten korrekt sind. Sie sind in der Tat legal, was bedeutet, dass Stata nicht beschweren wird, aber das Ergebnis ist wahrscheinlich unerwartet. Das folgende Ergebnis mag überraschen: Wie ist es der Fall, dass der Ausdruck wahr ist (d. H. 1). Stata prüft zunächst 66,11 lt 100, was wahr ist, und sieht dann 1 lt 67,93, was natürlich auch wahr ist. Der beabsichtigte Ausdruck war (und Stata wird jetzt was du willst): Du kannst dich auch auf die Funktion inrange () verlassen. Das folgende Beispiel stimmt mit der vorherigen Erläuterung überein: Stata sieht 66,11 lt 100, was wahr ist (d. h. 1) und folgt mit 1 lt 0. was falsch ist (d. h. 0). Ich würde versuchen zu vermeiden, zu bewahren und wiederherstellen die große Datei, und dies ist möglich, aber auf Kosten des Verlustes Stata-Format. Mit dem gleichen Setup wie Roberto und Dimitriy tat, Zeit es auf Ihrer Maschine. Sie könnten vermeiden, zu vermeiden und thisid und nur die einzige outfile innerhalb des Zyklus, aber es wäre weniger lesbar. Sie können dann latile mit data. csv, klar später. Wenn Sie wirklich brauchen die Stata-Dateien richtig, können Sie konvertieren, dass Schwarm von CSV-Dateien mit Zeit es auch. Ich schützte das Speichern, da einige der simulierten Datensätze leer waren. Ich denke, das war schneller als 1,5 min auf meiner Maschine, einschließlich der Umwandlung. HINWEIS: Die IDRE Statistische Beratungsgruppe wird die Website auf das WordPress CMS im Februar migrieren, um die Wartung und die Erstellung neuer Inhalte zu erleichtern. Einige unserer älteren Seiten werden entfernt oder archiviert, so dass sie nicht länger erhalten bleiben. Wir werden versuchen, die Weiterleitungen so zu halten, dass die alten URLs weiterhin so gut funktionieren, wie wir können. Willkommen beim Institut für Digitale Forschung und Bildung Hilf der Stat Consulting Group, indem du ein Geschenk schreibst Stata Class Notes Verwalten von Daten 1.0 Stata Befehle in diesem Gerät Zeige das aktuelle Verzeichnis (pwdprint Arbeitsverzeichnis) Dateien im aktuellen Verzeichnis anzeigen Halten Sie Beobachtungen, wenn Bedingung erfüllt ist Behalten Sie Variablen Oder Beobachtungen Drop-Variablen oder Beobachtungen Anhängen einer Datendatei an die aktuelle Datei Zusammenführen einer Datendatei mit der aktuellen Datei 2.0 Demonstration und Erläuterung Beispiel 2.1 - Abbruch von Daten Angenommen, wir sind Studierende, die an unserer Ehrenarbeit arbeiten und wir wollen nur eine Teilmenge der hs1-Daten analysieren Datei. In der Tat, wir studieren quotgood readersquot und wollen einfach nur auf die Studenten, die eine Lese-Score von 60 und höher hatte konzentrieren. Das folgende zeigt, wie wir die hs1-Datendatei nehmen können und einen separaten Ordner namens Ehrungen machen und eine Kopie unserer Daten speichern können, die nur die Schüler mit Lese-Scores von 60 oder höher hat. Beispiel 2.1, Fortsetzung - Halten von Variablen Angenommen, unsere Datendatei hatte viele, viele Variablen, sagen 2000 Variablen, aber wir kümmern uns nur um eine Handvoll von ihnen, id. Weiblich lesen und Schreiben . Wir können unsere Datendatei unterschätzen, um nur die Variablen wie unten gezeigt zu halten. Beispiel 2.1, Fortsetzung - Löschen von Variablen Anstatt nur eine Handvoll Variablen zu halten, ist es möglich, dass wir nur eine Handvoll Variablen in unserer Datendatei loswerden möchten. Unten zeigen wir, wie wir die Variablen ses und prog loswerden könnten. Beispiel 2.2 - Anhängen von Daten Jetzt sind wir zu unserer Masterarbeit gegangen. Wir haben einen Ordner namens Meister und wir haben eine Datei mit den Daten für die Männer (genannt hsmale) und eine Datei für die Frauen (genannt hsfemale) gegeben. Wir müssen diese Dateien zusammen kombinieren, um sie analysieren zu können, wie unten gezeigt. In diesem Beispiel fügen wir Fälle hinzu, die manchmal auch als Quatsch-Quot-Datensätze bezeichnet werden. Beispiel 2.3 - Zusammenführen von Daten Jetzt arbeiten wir an unserer Dissertation und wie bei unseren Meistern haben wir zwei Dateien erhalten. In diesem Fall haben wir eine Datei mit dem demographischen Information (hsdemo) und eine Datei mit den Testergebnissen (hestest) und wir möchten diese Dateien zusammenführen. Zuerst müssen wir jede Datendatei öffnen, sortieren und speichern. Jede Datendatei muss nach derselben Variablen sortiert werden. Als nächstes verwenden wir den Befehl merge, um die beiden Datensätze zusammenzuführen. 3.0 Für weitere Informationen Der Inhalt dieser Website sollte nicht als eine Bestätigung einer bestimmten Website, Buch oder Software-Produkt von der University of California ausgelegt werden.
No comments:
Post a Comment