为了利用统计学的许多内置函数来分析时间序列数据，必须将集合中的数据声明为时间序列。由于时间序列在时间上是有序的，它们相对于其他观测值的位置必须保持一致。毕竟正是它们的时间关系使得这类数据的分析不同于横截面分析。
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时序统计（Time Series in Stata）代写
如果我们现在所拥有的数据，如果还没有确定收集观察数据的时间，那么可以为其添加一个。这使得历史时期的识别更加容易，并且大大提高了图形的信息内容。因此首先要做的是将这些信息添加到数据集，然后使用日期来将观测结果标识为时间序列，并指示分离单个观测结果的时间周期 (例如，每天、每月、每季、每年)。
在分析数据的时间依赖性时，这是至关重要的信息，下面是进一步解释。
- 在了解文本中的具体示例之前，应该说明Stata如何处理日期和时间。
- 基本上，Stata将每个时间段视为整数。
- 整数记录了从商定的基数 (对于Stata来说是1960年) 经过的时间单位的数量 (不管你打算如何定义它们)。
一旦将数据变为时间序列，Stata就会打印出关于时间序列的重要信息。其中会标识出时间变量的名称、它涵盖的日期和时间增量或时间段，这些内容都是贯穿于观察之间的。在生成日期时仔细检查，以确保那些创建匹配所需要的内容。
Stata命令用于将数据集中的变量打印到屏幕上。在这种情况下，它与In 1/5和96/98一起使用以限制观察结果。打印的变量使用Stata的另一个一元操作符。Stata包括特殊的一元运算符，可以使提取时间序列数据的滞后和差异非常容易和有效。大家需要去熟知操作符的具体含义极其使用技巧。
时序统计还可以用于其他特殊领域：数据可视化（data visualization）， 电源时序器（power timer）, 大数据预测模型（big data prediction model）等都需要这部分的专业知识。如有代写需求，欢迎同学们联系AcademicPhD，我们期待为你服务！
