随机数这一块我一般用的少，也就是在连续做几百次安慰剂检验的时候套在循环里用到过，不过还是讲一讲，以供参考。先放我加工过的官方文档：

set seed #   // # is any number between 0 and  2,147,483,647
gen x = runiform(a, b)
其中set seed 表示设置一个种子数，这个种子数方便下次找出同一组随机数（也就是让你的结果可验证），这个种子数可以是0到2147483647里的随意一个。设定好种子数之后，我们就生成一个变量x，x在（a,b）区间内均匀分布，也就是说（a,b）区间内每个数被选中的概率相等。举一个具体的例子：
 
set seed 1078
g x = runiform(1, 1028)
这里我在1到1028间取了一组随机数生成了变量x，x的个数与我数据集的长度一样。但这里生成的随机数可能是小数，如果需要整数可以再写：
 
replace x = ceil(x)
取比每个随机数的大的最小整数，当然这里你也可以换成floor(),int(),只要能得到整数就行。
 
References
 https://www.jianshu.com/p/391575768e34
 stata runiform, set seed官方文档
                    文章目录数字的运算数据导入Stata后，我们的第一件事就是打开数据面板看一眼，在命令栏输入“bro”后按回车键或点击菜单栏下的这个图标查看数据。可以看到我的数据列中有红的和黑的，其中红的是字符串类型，黑的就是数字类型。数字类型可以进行函数运算、回归等与数学有关的进程，而字符串类型则不能。需要注意的是，两个类型都能用于加法运算，但产生结果有所不同。如，数字进行的加法运算 1 + 1结果就为2，结果仍然为字数字，但如果是字符串类型进行的加法运算’1‘ + ’1‘结果则为’11‘，结果为字符串。字符串与数字
				
STATA常用命令数据相关生成新数据删除和修改数据改变数据类型条件命令取对数命令输出相关常用回归非线性选择回归logit回归probit回归线性回归OLSHeckman 回归Tobit回归2SLS回归（工具变量法）常用检验异方差检验多重共线性检验：自相关检验：格兰杰因果检验：稳健性检验：内生性检验：
数据相关
生成新数据
利用旧数据定义新数据，注意，如果使用的旧数据为两个及以上，只要其中一个为空值，则新数据也为空值（即空值不会自动转化为0）：
gen new_valuename  =  f(val
				
文章目录描述性统计回归命令结果保存
描述性统计
描述性统计的命令我一般使用summerize，用法为summerize加上你所想要总结的变量名称，如果summerize后什么都不加，则表示描述所有变量。
sysuse auto
* 表示描述性统计所有变量 *
summarize
* 表示描述统计mpg,weight两个变量 *
summarize mpg weight
论文中数据部分一般要报告描述性统计和数据说明。描述性统计一报告均值、标准差、最大值、最小值，而数据说明则报告数据指标说明（可省略），单位及
				
目录平行性趋势检验安慰剂检验
本来打算把DID讲一讲，结果网页上一搜,讲DID的还是挺多的，另外DID相对于RD好理解得多，也没有什么需要着重解释的东西，所以就直接写写平行性趋势检验和安慰剂检验over。第一次写博客，这个专栏断断续续两个多月才完成，总体来说我还是挺满意的，哈哈哈哈。以后stata也没啥好讲的，有机会用这个博客写写数据分析的随笔（当然也要看我input怎么样）。Stata系列最后一篇，完结撒花~~
平行性趋势检验
时间趋势图
平行性趋势检验最简单粗暴的方法就是画时间趋势图，将控制组和对照组