面板数据id怎么根据城市编号

上个视频好多人问我那个桌面小组件怎么弄的，教程来了， 首先打开 apple， 搜索万能小组面，听的爱听的音乐，想起熟悉的你，快要吗？不要把你的酒局可能触及深情一刻，我想我都不属于自己， 或许自己的心情不再删除那记忆，看不见你的时候勉强等我好累。从第一眼见到你的时候就感觉很对。那么也请你给我一次机会，不要让我每天带着安慰入睡。

选择城市就能出现对应镇区的下拉菜单，像这样选择城市就可以对应镇区的二级下拉菜单。怎么制作呢？首先将数据源准备好，然后框选数据源，点击公式， 你的名称有个根据所选内容创建，只要首行把最左行给取消，然后框选城市，点击数据数据验证任何值，这里选中序列来源位置， 框选到城市，这里按确定。做好城市下拉后，在框选镇区，这里点击数据验证，点选序列来源位置，输入公式等于 eng 后弧选中成式，然后把里面的美元符号删除，点击确定。这样我们的二级下拉菜单就做好了，你学会了吗？

如何根据身份证号码前四位来判断省份？我们看啊，这个代码是网上有，我们直接是一条件，我们根据这个身份证号码，我们来判断他的省份，我们来随意演示一下，先输等号，当然使用是维度可函数双击进入以后， 我们把前四位提出来，提出来是文本，所以说我们要把变成数值，所以我们先两个减号，然后我们再使用我们的耐克 fl f t 双进入截取对象，使 air 单元格 是集四个数，然后反果号逗号维度汉，第二个参数是一个区域范围，是这个区域范围，他需要 f 四绝对引用， 然后再接着他是第几列，第二列逗号零经济匹配反股号回车就可以出来了，然后往下拉，大家可以练习一下。

今天的话我们只要讲一下如何将一份宽面板数据转化为长面板数据，宽面板数据就是咱们这种可能经常下载到的数据，就是变量和年份都在同一行，但是我们想得到的长面板可以用来做回归分析的数据，是变量在行的上面，然后 年份在裂上面，这样的话我们就需要用到一个蕊 ship 树，蕊 ship 就是改变的意思，改变它的形状的意思，浪就是转化为场面板长的意思。然后后面的话输入我们需要转化的变量， 然后再写上我们固定不变的一个量，就是我们的康锤是我们个体，他是固定不变的，然后这一页的话就是我们后面的年份，把它给提取出来之后就放在年份的上面，这样迷回车， 一回车我们把这个英文的，然后他就这样就可以进行了一个转化，我们可以看一下结果，这就是我们转化后的数据，他是非常规整的，看都是按从小到大从首字母顺序排列的 国家，然后年份，然后这他的变量值都非常的规整，这就是我们进行一个转化的步骤，如果大家喜欢的话就点个关注，谢谢。

我们今天主要来说一下，当我们去做时政性论文的时候，导师或者学校要求我们去做 state 面板数据回归的时候，我们要去做的一些板块。那么首先的话就是说我们面板数据的一个适用性，它的话比较适用于我们的金融、经济、会计、统计等等这些啊，偏经济类型的这个专业， 我这些专业的话，可能，呃做这个面板数据回归的话，他的嗯通过率会稍微高一点，那么下面的话就是做这个输了面板回归的这个主要内容。咱们这一次的这个 呃视频的话，主要是针对我们的这个说论写作的啊，主要是针对写作内容去进行的一个说明。那么我们写作内容的话主要分成这以下八个板块， 第一个描述性，第二个多重贡献性，三相关死模型啊。到第八个，那么我们针对每一个板块进行一个简单的说明。首先就是我们的描述性分析这块，我是截了一个已经发表的这个论文，那么这个文章的话，呃，我们看一下描述性分析，一般情况下他的这个模式就 下面这个图表，哎，他第一列就是咱们的变量，第二列是个数啊，就是你收集了多少组数据，然后我们一般情况下去标注的数值就是极大、极小和均值标准差，那么通过极大值、极小值还有我们的均值的话，我们大概就能知道这个变量他目前处在哪一个。呃，分级上， 比如说我们这个 to be q 值，他指的是这个企业绩效，那么我们看最小值零点七，最大值十三，他的均值在百分之，呃在二，那就说明我们所收集的这个研究对象，他整体来讲企业绩效是处在较低水平的，对吧？他二和零点七，呃，零点七和十三，哎，我们去去取他的均值的话，可能在七左右 啊，六左右，那么呃实际上他的均值在二，那他远远小于我们理论上算出来的均值。所以啊，这块的话，我们可以通过这种就是比较简单的方式去描述一下。那么标准差的话，他指代的就是我们说了我的整体他处在一个中等偏下的水平，那么各个企业之间的差异大小情况是怎么样的？我们就从通过标准差去进行一个说明，标准差 他越大，说明各个企业之间的波动程度越大，这是这个描述性分析。那么描述性分析他的目的主要就是去说一下我们整体收集了一份数据，那这个数据假如说我们是对企业去进行描述的，那我们收集了这些企业的分布情况，大致一个怎么样的一个情况？有没有一些极端值？ 比如说这个透明 q 值，我们都知道企业绩效，那如果说我有一个极大值，他是几千或者几万，那可能这块就有点问题。我们通过这样子简单的一个排布就能够看出来我数据第一个我数据有没有问题，第二个我数据的这个均值情况，他是否符合现状啊？跟现状去对比一下，如果跟现状严重不符合的话，那也说明我们的数据是有问题的。 所以这块的话就是去简单看一下数据的分布情况，看一下数据是否贴合实际情况，那么我们做描述性分析代码的话，这是一个呃简单的代码，然后第二个的话就是多重贡献性检验，这个的话，嗯，其实有一些争议，就是有些人觉得呃不应该去写这个多重贡献性，就没有必要去写，有些人他又觉得这个多重贡献性 他是呃比较有必要的，那么我们在这块的话就可以根据实际情况啊，就是说如果我们你可以看咱们学校呃历年来的一些文章，他有没有写这个都是关键性，如果没有的话，那咱们也可以不写，如果有的话我们就给他加上，或者后期导师要求加上的话，我们就给他加上。 那么这个多重贡献性的话，他的本意是想去说我所选择的这几个变量，他的多重贡献性就是他的，他们之间没有一个强相关性， 那呃啥意思呢？就是说假如说我选了 x 一到 x 七七的变量，那如果说我 x 一和 x 二它们两个的这个相关性非常强，比如说 x 一和 x 二相关性零点九几， 那那是不是就说明 x 一和 x 二他们所解释的东西啊？有百分之九十的这个信息都解释的是同一个，那我 x 一 x 二保留一个变量就可以了，对吧？那多重贡献性的话，他其实就是去呃降低因为变量和变量之间相关性太高而导致的。对，最后我们的回归结果的一些差异，那么我们通过多重贡献性检验， 我们主要是通过这个 vif 的值，如果 vif 是小于十的话，我们就认为没有严重的都是贡献性，那如果有的话，我们就得把有都是贡献性的那个值给他剃掉，然后他的代码啊，就是这个代码。 然后第三个的话就是咱们的相关性啊，相关性他的表格的话展现就是这样子，一个倒三角的形式，然后里面的这个值的话，就是我们的相关系数啊，一般是负一到一之间，那这个相关系数的话，嗯， 也是有一些问题，就有些人觉得相关系数是不是越大越好，或者啊负向的越大越好，其实这个值的话就是多少就是多少，我们主要看后面的这个显著性。当然如果你的相关性太大了，他并不是一件好事。就我刚才提到的，如果相关系数，就你的所有变量之间的相关系数，他都非常大，比如说都大约的零点八、零点九， 那么我们就可能啊变量之间存在这个严重的贡献性，哎，导致你后面的结论可能有问题。那么我们一般的这个思路就是我先做一个相关，然后我通过相关发现，哎，我的这个系数啊，我的相关系数的话，他都比较正常，就是，哎，零点几啊，零点一， 一级，二级啊，三级啊，这些其实都正常的啊，如果没有那种满天都是零点八、零点九或负的零点八、零点九，那么我们就不用做，都是贡献性。如果你满天都试的话，你就得做一下，看看要不要去提出变量， 这是相关性分析。然后这是他的一个代码啊，这个代码简单说一下，这个前面的这个的话就是他的命令，然后后面这个变量的话，就是你要做相关性的所有的变量，把他的名字给他打上去，然后销会说啊，他就会输出来这样子的一个表格。 然后接下来的话就是我们要做回归分析，那么相关性分析论初步论述了两两变量之间的一个相关性，那么我们要进一步去论证因果关系的话，是要去通过回归分析。那么面板数据和洁面数据不一样的点就在于我们在用 面板数据去做回归的时候，是要有一个检验的，就是面板数据他有三种模型，第一个模型叫做固定效益模型，第二个叫做随机效，第三个叫做混合效益模型。那么这三种模型的话，并不是说我预先一开始我就知道我要用哪一种模型，然后我就直接用，他是要根据我们的数据去进行检验，然后 得出来我的数据最适合于哪一种模型，它是这样子的一个思路。那么对于我们经济学来讲的话，我们一般情况下用到的模型最常用的就是固定效率模型， 然后对于一些比如说，呃，心理学呀啊这些这些专业的话，他可能就更常用到的随机效应模型啊，最少用到的就是咱们的混合效应啊，如果用混合的话，那其实可能就说明我们的这个面板数据他，嗯 啊，这个不太适用于啊，不太适用于去做一个面板数据了，所以在这块的话啊，有一个这个模型检验的这个图，这个图的话就是我们分别要做的检验，然后这个 f 检验的话，我们只带就你做 f 检验，可以从这两个模型里面去挑出来一个你，我们就发现这个检验他只能从凉凉里面去挑，所以 我们要从三个模型里边挑出来一个最适用于的模型，最适合的模型的话，我们至少得做两次检验。那比如说我先我一般的，我们一般的常规速度，因为咱们是固定小于模型，就是这个 f e 模型，这个是固定小于模型，然后这个 p o l 是我们的混合 r e 的话是随机 效应模型，那我们一般呃选择的是固定效应模型，所以咱们的顺序就是先做一个 f 检验，那么做 f 检验我们显著呃这个 f 检验的这个结果通过了，那么我们就说我在呃固定效应和混合效应模型里面选择了固定效应，但是随机效应我们还没有检验，所以我要再进行一个 hostman 检验， 进行下面的这个笔检验，那么下面的这个检验就能从固定和随机里去挑出来一个。当你的 f 检验和 hostman 检验同时都通过，就是 p 值小于零点零五的时候，我们就选择固定。当你 f 检验通过， hostman 检验没有通过的话，我们就选择随机啊，这是这个，然后分别呃下面的话分别就是它的两个代码， 然后这块有我们需要改的就是这个 y 指代的就是咱们的音变量， x 指代的是自变量，到时候我们要把对应的自己的 y 和 x 带入就行，下面也是一样的， y 和 x 是要变的，其余东西都不用变。下面的话就是咱们的回归分析啊，或者说啊回归分析里面我们包含一些中介机制呀，调节机制的检验，那么我们一般会把表格做成这样子的一种形式啊，做 这种形式，然后他的这个，嗯，代码的话，我们就在这边啊，一般情况下我们选择固定效应模型的话，就上面这个代码，当然这个代码的话，他他并不是说唯一的这个代码是最简单的一种代码，就我们直接一看我大家就能记住了，哎，这就是做固定效应模型的一个代码，那么如果我们想通过代码把这个输出的结果，因为他用这个代码输出的结果，嗯，非常的这个 就是不像，不像这块这么美观啊，不用你再去调整啥，你这个做出来的那个表格的话，他还需要你后期进行整理，整理成这个样子，所以啊，这个这个代码他就不是唯一的，我们还有一些其他的代码，但是比较复杂一点，他能够帮助我们去把表做成这个样子啊，这是我们大概了解一下， 这是回归分析，那么回归分析的话，我们主要就是去解释在这一块的时候，他就跟相关系数，相关分析那块不一样了，那我们通过相关分析可以简单的去描述一下边两两两之间的一个相关性，那么在回归的话，你就重点得去解释一下我们的回归系数是正的还是负的啊？是大于零还是小于零，然后解释它的显著性是 在多少的水平下显著，对吧？然后括号里的值，我们一般把它叫做呃 t 检验的值，这个值其实跟星号他们两个所代表的呃就是他们俩，他们俩所所展现的内容其实是相同的，都是在说我得到的这个回归系数他是显著的， 然后呃基本上星号和这个 t 值是呃对应关系啊主，然后如果，比如说我们自己的数据呃不太显著，然后有人把这个数据给他改了，哎，比如说，比如说这个值对吧？负的零点五六二六，那他本来是不显著的，然后我们呃可能有些人把它改成了显著，然后他下面的 t 值没有改那么一眼，那就是咱们了解 stata 的人一眼就可以看出来这两个是不对的啊。这是这个回归分析 下来的话，就是咱们的一个稳健性，检验稳健性的方法非常多。啥叫稳健性呢？就是我用另外的一种方法去验证一下我刚刚得到的这个结论是不是正确的，或者说我得到的结论是不是一个偶然性的结论。那么我们稳健性的方法的话，就比如说最常用的替换变量法，第二个的话就是改变呃 年份，就比如说你原来研究的是呃一零年到二二年，那我现在把它改成一五年到二二年，再次做上面的回归，看一下结论是否一致。那么替换变量法的话，顾名思义就是把我们某一个关键变量的量化方式给他换掉，那么咱们一般替换变量主要是替换音变量， 因为应变量是贯穿始终吗？不管你哪一个分析，他应变量都要参与，所以我们一般就把这个像这个企业绩效，他原先用的是这个 topico 值，我们就可以把它换成比如说这个企业的资产报收率啊，企业的净资产收益率啊等等这些指标。那么把这些变量换掉之后，我再一次去做上面的这个回归，看一下结论是否有差异 哦，但是要注意的是这个结论是否有差异，并不是只代到我的回归系数一定要相同，或者我的显著性一定要相同，这块指代的就是我所用两组数据做出来的结果。哎，他的正负性是否一致啊？他的显著性是否都显著，不用去管那一颗星，两颗星还是三颗星，只要他都显著就行，这是稳健性。嗯， 我们先从这个内生性检验的含义来讲，他就是说这个模型中一个或多个解释变量与误差项存在相关关系，那么说白了，这个解释变量就指的是咱们的音变量字变量，误差项指代的就是我们对音变量有影响的其他变量。那我举个例子，比如说我们去论证学习态度对对学习成绩的关系，那么 存在内生性的这个从他的含义来讲的话，就是我们的这个自变量学习态度和影响学习呃，成绩的其他变量存在相关性。如果有这种关系的话，我们就说，哎，可能会存在内生性问题， 那么呃，他并不是说，哎，他这个含义是这样子的，但是并不是说产生内生性就只有这一个原因。我们产生内生性的原因非常多，这里我们主要说 写作过程中最常遇到的第一个叫做遗漏变量。这个遗漏变量的话，其实就是在说我们文章中，因为你一篇文章研究的内容是有限的，你不可能把所有的东西都研究透，所以肯定会存在遗漏变量问题，那么你遗漏的那些变量就可能会与你的字典 有关系，就我刚才说的这个学习态度，他可能和一个我们没有研究到的，但是能够对音变量学习成绩产生影响的啊，有关系，他们俩有关系就可能会有内生性问题。 第二个的话就是互为因果，互为因果的话就是主要指咱们的呃解释变量和背解释变量，也就是字变量和音变量之间，我们理论上是认为字变量去影响音变量，就学习态度会影响我的学习成绩，但是有有很多情况哎，比如说我觉得这个例子 反过来也是可以的，就是当我的学习成绩比较高的时候，我的学习态度其实也会有一个变化，这个就是互相影响，互为因果，那么互为因果的话，他也会导致我们的内生性问题。当然还有一些其他的，我们这里就比如说一些呃存在测量误差呀等等等，我们在这块就不再去赘述，因为他呃没有办法解决啊， 就是在我们的写作过程中。然后第三个的话就是我们当我们存在内生性的时候，我们常用的最常用的办法叫做或者说呃文呃写作过程中最常用的办法叫做工具变量法，但是还有些其他的，我们这块就不过多展开。 然后我们对工具变量找寻的要求的话，有下面这两个要求，第一个的话就是要与 x 有关，第二个与 y 呃影响 y 的其他变量无关，也就与我们的残差项无关。那么这块怎么样去解释呢？就是内生性问题，我们用工具变量法去呃去检验它的时候的逻辑其实是这样子的， 是我们现在说 x， 它和我没有研究到的，但是能影响 y 的变量，它有关系，所以导致了内生性。那我现在能不能去找一个工具变量，它既能够， 嗯，跟 x 有关系，就是它既能够代替 x， 然后它又与这个影响麦的其他变量无关。那如果我能找到这个变量的话，我就可以拿这个工具变量指代我的字变量去进行回归分析，那这样子的话 就能够确保我的这个自变量就是咱们的工具变量，到时候就变成了自变量嘛，就能够确保咱们的自变量和呃残差效是没有关系的，那这样子就能够确保最终的结论他是不存在内生性的呃，但是往往呃我们工具变量的找寻的话，它的难度非常大。就是我们 如果是说论或者不是论文，甚至本科论文，如果我们要去做内生性的话，其实一般都不建议我们自己去创造这个工具变量，我们一般都是去别人的论文或者文章里面去找，比如说我还是刚才的例子，我们去验证学习态度和学习成绩等。然后现在我导师说了，这有内生性问题，你得去找一个工具变量， 我们就在织网里这两个变量作为关键词，去搜别人研究的相关文件，去看一下别人在去解决内生性问题的时候用了什么变量，我们直接照搬过来啊，当做我们的工具变量直接去进行使用就行。 下来的话就是最后一个我们的抑制性分析啊，抑制性分析的话他呃就比较简单了，他实际上就是把研究对象去分类，然后重复的进行回归分析，他实际上，呃，因为有，有时候有有些人把抑制性他叫做检验，严格来讲的话抑制性我们一般是一个分析的内容，就是我对回归分析的进一步说明，那我回归分析，假如说论证出来 这个自变量对音变量有一个显著的正向影响，那我的意志性就是我把我的研究对象给他分成呃细小的类。比如说刚才是对企业 进行分析的，那么我们把企业分成了这个江苏，把企业按照不同的省份给他分类了，分成了江苏省和浙江省，那么我对不同的省份去进行一个回归分析之后发现，哎，是不是浙江省和江苏省他们两个之间的回归结果是有差异的？那如果有差异的话，我就要去解释一下为啥这两个省之间有差异。 当然这个分类的方式的话，他并不是唯一的，也不是说固定的，我们要根据自己的研究内容，比如说你是企业，那你就可以分成国企、非国企，那如果你是研究污染相关的，你就分成污染企业和非污染企业，还有咱们的一些呃，大规模呀、小规模呀，甚至企业成立的时间等等。

比如说我在这待会见一座城市， ok， 右下角，右下角你的城市面板就是你选中你的东西的话，他的详细信息都会在你的右下角来显示，然后操作也会在这个部分显示。 现在我们选中城市，然后选择生产项目，生产项目里面就会显示你要生产的东西所要花费的生产力。然后在这个城市的面板会显示这个城市的这个各项参数， 包括一项食物生产力、科技值、金币。嗯，那么如果我们点一下的话呢，就会让这个城市的所有公民侧重于生产这项资源，比如说现在我们 侧重生产的是生产力，当然我们也可以多选，然后如果再点一下呢，就会让你的城市忽略这项这项生产的物品。 然后前期的话，如果我们站的区域很好的话，那么我们可以测评一下生产力，然后先首先会先生存一个见到这， 然后在左上角呢，这个是科技术，科技术在初始的时候你可以选择你走的科技路线， 当然前面的基本上都需要选，然后如果你不想走海的话，你就可以先不走，但是如果你的地图里面有你，就是他有大陆之间有海格子的话，那么你还是必须要选的， 但是这个可以到后期来取。然后我们看一下我们周围，我们周围这这个地形分分为很多种啊，比如说这个叫泛滥平原，上面是没法见东西的， 然后这个是普通的平原，这个是丘陵，丘陵的作用是你可以在上面加建矿山，是主要的那个生产力的来源。然后我要介绍一下，就是这个， 这些都是加成资源，这个加成资源是怎么回事呢？比如说这种是奢侈品类型的加成资源 燃料，那么当你的城市见到这个，见到就是区块，包括这个地方的时候，他就会给你的城市增加这个宜居度。宜居度是干什么的呢？ 就是呃，防止你的人民反抗，如果你的移居度不足的话，你的人民就会人口增加速度会变缓。然后城市呢也会发生暴动，但是这个暴动要很长时间啊， 这个暴动是很麻烦的，你虽然不会失去你的城市，但是会在周围随机生成三到五个敌对的野蛮人单位，而且跟你的科技是同等级的，这个就非常头疼了， 像是这个码就是战略资源，战略资源就是你生产一些单位的话，他需要你有这个东西，需要你有这个东西。 然后这种加成资源呢？比如说现在这个地方是两食物两生产力，如果呃，这个地方本身是一个矿山，没有这个石头加成资源的话，你建议做 矿山，他就会变成两十五三生产地，那么有这个石头呢，他就会变成两十五四生产地。像这个地方啊，牛，他也是作为一个家庭资源，那么就是会多加一个就是资源， 奢侈品资源。刚才已经讲过了，选址的话，你的首都选址，首先咱们要思考就是你的开头者 开拓者在这个位置，当然现在我已经没有开拓者了，所以没法给大家，大家看在这个位置会有一个那个水源显示分为四种情况。呃，第一是如果你靠在河流的话是加三个住房，如果你靠近海边的话是加一个住房，如果你 在内路的话是不接住房，如果你离城市太近，或者是离山脉这种呃，不合理的地形的话，很近的话是会减少你的住房。 比如说我的想法是什么呢？我的想法就是在内陆，因为这个地方有生产力，那么我在这个地方建了一座城之后呢，这个地方啊，我到时候就可以建一个水渠来增加我的城市的住房，也是可以的啊。 当然如果你建在河边的话也也也可以，那么你就会增加更多的住房。而我在这里面建的话，主要是因为我离这些矿山比较近，离这个奢侈品 还有这几个加成资源，战略资源都比较近，那么我选择在里面来建一座城市，后面我再来 通过水渠去增加我这个城市的住房。当然如果你见到城市的话，你是不能直接见到，你可以直接见到在这些有家庭资源的地方上面，但是会把会直接把这个家庭资源的资源删除，比如说这个石头他就没有了， 比如说这个奢侈品资源他就没有了。如果你见到雨林的话，那这个雨林也就没有了，这个森林也是一样，所以我们建的时候尽量不要建在这种地方，除非这个地方的产出它真的是非常的好。 比如说一个树林啊，他是两实物两生产力，然后你卡建在这，他变成了两实物一生产力，那么也是可以的。好，这期，嗯，相信大家对这个第一步，呃，选择首都的位置已经有 有一部分的这个了解了，那么我们下一期就来讲一个前期的发展是怎么操作。好，大家再见， respect！

同学们大家好，欢迎来到 stat 数据分析入门课程，我是车水老师，本节课我们来讲一下面板数据的处理， 主要分为三个部分，第一部分是如何声明面板数据，第二部分是面板资料的统计，第三部分呢是将非平衡面板数据处理为平衡面板数据。我们首先来看一下如何声明面板数据， 类似于声明时间序列数据的方法，我们用呃 xt set 来声明面板数据，然后后面加上呃洁面的 声明变量以及时间序列的声明变量。当然在九随塔九点零以上的版本中呢，我们也可以用 tsat 来声明面板数据，但是为了区分和啊时间序 进行区分的，我还是建议大家用 tst 这个啊命令来声明面板数据，然后后面先加啊洁面声明洁面的这个变量，后加声明时间序列的变量就可以了。 然后呢，我们再来学习一下如何将重复的样本删除，因为在这个声明面板数据的时候，我们这个洁面变量和时间系列变量，他们两个合起来是需要唯一的确定某一行的数据的。那如果说 呃，比如说在某一个时间时间下面，我对应了两个相同的这个洁面，比如说我两个相同的公司以及两个相同的年份，我同时出现在了某一个这个数据里 里面，那我用这个公司代码以及年份来声明时间序，他就是不可以的，因为这个，所以他他就识别不了了，也不能做后续的面板分析了。所以我们需要先将这个重复的样本删除，然后我们要 使用的命令呢，就是 dopecake， 这个就是重复的意思，然后照就是删除啊，然后再加洁面和时间序列这两个变量，然后后面加一个 furse 的选项就可以了。我们用 ccta 来演示一下， 我们还是先保存一下 好，我们引用一份网网络上的 pic 数据。 嗯，怎么这么慢呢？重新引用一下。 好，那我们来看一下他的 id 呢，是猪的 id， 然后位可能是时间，他的这个位可能是重量，嗯，第一行的数据呢，就代表 第一头猪在第一周的重量，第二行呢代表第二头不是第一头猪在第二周的重量， 然后呢第一头猪呢，有九周，他的重量分别是怎么样给他记录下来？然后第二头猪呢？从第一周到第九周，他的重量是怎么样给他记录下来？然后第三头猪他第一周到第九周，这样呢就是一个，呃，面板数据。面板数据的意思呢？就是 这个洁面，这个是洁面，然后这个是时间序列，然后洁面，每一个洁面和每一个时间序列他俩对应起来，就可以唯一的确定出某一个观测值。比如说一一，那我就代表第一个，嗯， 第一个个体的第一个时间，然后二二呢就代表第二个体的第二个时间，以此类推。是这样这个意思。 那我们要做面板数据处理之前呢，需要先声明面板数据，所以我们用 xt set 来声明面板数据。第一个呢就是我们他的洁面变量以及 id， 第二个是他的时间区别变量， 他就会告诉你，嗯，你这个他这个洁面的变量呢是 id， 然后时间序列的变量呢是 week， 然后他告诉你是呃非常稳健的这个平衡，也就是说这个 平衡面板数据就是从呃每一个个体第一周的第九周的数据都是有的，没有确实值， 是这个意思。然后呢，如果说有重复的样本怎么办？我们需要先用，先用这个 dope kiss， 比如说我们来，我们来，嗯，就是改造一下这个样本啊，比如说我把第一行呢变成第一头猪，第二个周 就是把这个，把第一行的这个 wake 把一改成二，那我们来 第一行，这个我们之前说过就是这个杠，嗯，那就代表就代表当前的这一行，他是一，就是代表第一行的数据呢？ 我把这个 vc 本来是一，把它改成改成二，那我们就发现就是 id 和 vc 他无法唯一的确定某一头猪了。比如说我现在说 id 是一， vc 二呢？我可能是第一行的数据，也可能是第二行的数据。那这个时候我想再声明我的面板数据 怎么可不可以呢？我们来试一下，发现他就不可以了，因为他说这个时间序列和洁洁面他们两个无法唯一的确定某一个观测值是有重复值的。那这个时候怎么办？我们需要用这个九 kkstrop 这个命令 jupics， 照意思就是将重复的这个贯彻值删掉，然后先要填啊洁面的变量，再填时间血液的变量，然后记得在后面加一个 fus 选项，也就是强制删除其中一个。好，他说删除了一个点亮，我们来看一下，就发现刚刚本来是有两个吗？现在已经删，删掉了其中一个。那我现在看一下能不能用来声明面板数据呢？ 可以的，但是跟刚刚这个结果就不一样了，这个位可能刚刚是一到九，现在也是一到九，但是这个 id 就是这个面板数据呢，说刚刚是非常本贱的平衡面板，现在呢就是非平衡面板数据了，因为第一头猪他只有 八周的数据，而不是所有的猪都是九周的数据，所以呢，现在就是非评论面板数据。好，我们再来学习一下面板资料的统计。 面板资料的基本描述呢，用 xtd describe 的意思就是 xt 前面加一个 stxt， 意思就是对面板资料的基本统计，然后面板资料的形态呢？用 xt pantry 这个 pantry， 这个呢，我们之前也学过，就是用 miss pattern 那个 命令来看一下缺失值的形态。我们现在呢，来看面板资料的形态，我们用 xt 排头，我们一个一个来看，先看 xtd， 好，他就会告诉大家呢，一共有几个 啊？洁面数据，四十八头猪有九周，然后呢，这个，嗯， n 是四十八， t 是九， n 就是洁面 t 是时间序列这个意思。然后呢， 呃，说对于这个 t 的分布，也就是说对于时间序别这个电量的分布呢，他最小值是八，最大值是九，这个八九就是这个大 t 的这个意思。 然后为什么有这么多 t 呢？就第一头猪的 t， 他是 t， 一等于八，第二头猪的 t 呢，是 t， 二就等于九，是这个意思，就是后面的猪他 t 都是九，所以呢才出来一个 ti 的分布， 然后他告诉你呢，有百分之有，这个一共有四十八头猪，有七十四十七头猪呢，他的面板形态都是一一一，意思呢就是说每一周的数据都是有的，但是其中有一头猪呢，他的面板形态呢是点点，就是代表缺失值， 意思是第一，第一周的数据是缺失，然后后面八周的数据是有的，就是这意思来，所以说 xtds 这个命令呢，就是用来来描绘这个面板数据的形态的。 好，我们再来看一下第二个命令，就是 xt pantern， x t pant 呢，他是要生成一个新的变量， x t pent， 意思就是说你要生成一个新的变量，这个变量的 呃这个变量的内容呢，就是他这个变量。如果是呃你是平衡的面板数据的话，比如说是这种，就是九个时间序列都有的话，那你的判断呢？就是呃九个一。如果你是第一个， 第一周是确实值，后面全是一的话，那，那你比如说这个第一头猪，他的判断呢就是点一一一，然后其他猪的这个判断就是形态呢，就是九个一这样子的。 所以我们用这个 xp 呢，就是来生成一个新的变量，这个新的变量呢就是来记录他的这个形态的，所以我们来生成一个新的变量，叫做呃，开就做，就做屁屁吧。然后 生成之后呢，我们来看一下这个屁屁是什么样子的， 就是呃有四百二十三个观测值呢，是呃就是九个一，也就是说他是平衡的面板数据， 其中有八个观测值呢，他是呃其中有八个观测值，他是点一一，我们来看一下这个样，类似于他意思就是说第一头猪这些是第一头猪的观测值，他的呃这个面板形态呢，就是 第一周没有值，然后面八周都有值这个意思。然后后面的这些猪呢，他的这个形态都是九个全是一，所以我们生成一个新的值呢，就是来记录他的面板形态的， 然后这个电量它有什么用呢？就是它可以帮助我们去筛选，比如说我想留下九个一全有的，那我就可以加银行命令，就是 keep a 这个 pp 等于九个一。那如果我 运行的这一条命令呢，那第一头猪的这个观测值就都被删掉了，我们只保留了这个呃权，就是每一 每一周都有竖直的这些猪的这个观测量。所以说我们平时可以用这个 xcpat 这个 命令啊，来统计面板资料，同时呢也可以用它来生成这个平衡面板数据，然后处理为平衡面板数据的方法呢？除了刚刚那种之外，还有另一种就是 s balance， 这个呢，它更简单，比如说我一共，是 啊，那个 t 呢？一共是一到九，嗯， x t 拍 balance 呢？就是，呃，我要把它处理为平衡面板，然后后面再加一个选项，我的选项呢是，比如说我要保留 从 t 到从 t， 从一到八的数据，那我后面的润值呢，就是一八。如果我只想保留二到五的数据呢，那我后面就是二五，我们来试一下，比如说我只想保留二第二周到第五周周的数据。 xc， ba balance， ranch 二五，我们来看一下 错 balance， 好，他提示呢是说二百三十九个观测值被删掉了， 我们现在来再来看一下我们的这个样板形态。 好，现在的面板形态呢，就跟刚刚的不一样了，还是有 四十八头猪，但是呢这个周只从第二周到第五周了，而且现在呢，每一个猪呢，它的形态，面板形态都是一一都是非常平衡的面板数据，不信我们可以用这个 xdbzzidv 来看一下。 现在呢是非常平衡的面板数据了，所以用这个 xp balance 呢，我们就可以一键把它生成一个呃平衡面板数据，而且可以选择我要 嗯那个面板数据的时间序列，他的范围是非常方便的。好，这就是本节课的内容，我们学习了如何声明面板数据，如何删除重复样本，以及如何统计面板资料和如何将这个非评的面板数据处理为平衡面板数据。

哈喽，大家好，今天是二零二二年一月二号，祝大家元旦快乐呀。那么今天这期视频呢，就是很多人一直催我的关 关于动态面板模型 gmm c 的操作。嗯，其实他的官方名称呢，是广义，据估计 原理就是回归，其实就是一种高级一点的回归吧。那么为什么要使用这个方法，和谁使用以及注意事项呢？ 大家可以再去搜索学习啊，学问很多，这里我就直接教大家啊，实际的比较简单的 set 操作步骤是保证新手也可以看得懂，可以做出结果来，但还是建议呢，大家在使用这个模型之前呢，一定要了解一定的呃， 基础知识，比如什么是内生变量，外生变量，工具变量是相关等各类问问题。 嗯，如果不太懂，也没有时间学，就建议使用。嗯，最小二乘法呀，或者是固定模型这类比较简单的回归。 那么废话不多说，接下来就直接跟着我一步步操作吧。嗯，首先呢，我们还是打开我们最常用的一个教学数据，也就是我卫生费用的相关面板数据。呃，仍然是实际外是因变量，然后自变量是 x 一到 x 七， 那一般我们都比较常用，取对数之后的数据进行回归。嗯，如果是小于一的数呢，我们通常会建议可以转换为百分比，千分比，那么保证数值大于一。 那么原始数据的处理方式有很多种，大家可以自行选择。那么在做回归之前呢，我们一般 都会先做一个基础的一个相关性的分析。嗯，这里我把代码放在右边，就是方便大家观看啊，我们直接复制过来，然后回车键我们就看到相关性的分析就出来了，那么这块比较简单，我就不过多讲了。嗯，接下来呢， 我就直接开始我们的动态回归啊，先安装我们要用的秘密，我们现在最常用的 gm 呢，是 xtab 二，就是这个秘密，安装秘密还是 ssc in store 好了，我们安装好了这个呢，我们就开始呃，使用具体的一个例子来给大家教学示范啊。那么我先把这个语法粘贴过来，然后给大家讲解。呃，这个都是什么？ 首先呢，前面 s t a b 二我们就不讲了，然后后面呢，请跟的是音变量外，实际我的是实际卫生费用，那你们的是什么？就先放在先放音变量外，你想放什么？取对数，呃， 拆分后的，或者是取对之后的形式啊，那你就变一下就行了。然后后面呢，就是把音变量的之后一节作为一个字变量放在模型后面，然后这两个放完，后面的 x 一到 x 呢，就是一系列的解释变量啊，比如说你的主要解释变量是 x 一，你的控制变量呢是 x x x x x x， 或者是 c 二 c 三 c 四，那你们就要把它全部都放在后面就可以了。那么这一部分呢，基本上就是固定不变的，要变也只能是变数据的形式，比如是否取对数呀，是否那个呀，那么 对号后面的都是可以调节的。嗯，那么这里呢， i 点一什么意思呢？就是 gm， 我们知道是自动控制了省份啊，也就是个体差异，如果你还想要控制时间，那就加上这个命令就可以了， 那这个也是可加可不加的。那么 gm m 和 iv 里面怎么变量怎么放呢？嗯，我这里是假设哈，假设我的 x 一是严格的外升变量， x 二是前置变量， 但是不不完全外伸，那么 x 三呢？是内伸变量，然后我们一般就会把 x 一放在这里， x 二 x 三就放在 gm 里面。那么这里具体反正放电量是多少放多少个变量，嗯，都是可以调节的。文献里面经常会把音变量的滞后一节放在 iv 里。 嗯，其他呢？非严格的外身变量就放在 gm m 里面。嗯，建议大家可以参考以往文献都是怎么放的啊？研究目的不同的可能放的面变量都是不一样的啊，这里我们我后面还会再提的。 那么后面这个参数呢， low level eq 就表示的就是呃，差分的 g m m 就是 dfres g m， 因为系统默认的是 system， 嗯，所以我们这里加入这个设置呢，就是代表我们做的是差分。然后我们按回车键 就可以看到我们就出现了啊，前面的回归结果，还有一些自相关检验和过度检验的结果，那么检验结果如何如何看呢？等我把命令讲完了，我再给大家分析。 那这是一个比较简单的一种形式，然后我们在这个形式上进行一定的更新。 嗯，接下来呢，我们经常刚才说了系统，呃，系统自带的是系统 gm， 那我们经常用的就是两部系统的 gmm， 我们只需要在后面这个参数，嗯，把它删除，更改为两部系统 gm 参数设置就是 t w o s t two stab， 然后因为两步估计比一步估计呢，就是容易呃，低估回归叙述的标准误差，所以我们一般加 too stab 就要加 robust， 呃，这两个也算是半捆在一起的感觉。然后这个，呃按回车键，我们就做的是两部系统 gmm， 我们可以看到明年输入输入之后他后面会有提示的。呃，看这里动态面板模型，两部系统 gmm， 我们可以放掉。 我上面的一个秘密啊，这里写着动态面板估计，然后一步的插分的 gmm， 那么接下来呢，我我们再在这个的基础，这个命令的基础上再进行一定的更新， 这种呢是比较常见的。嗯，那我们还可以看到。呃，这里的 gm 的变量里面呢，我们可以呃更新，比如说 gmm 的面料，我们可以设置一个之后下，嗯，通常呢会在后面， 嗯，在家里都好。一定一定要是英文输入下哈，然后 leg， 然后再括号也要是英文输入下的。呃，比如说二三这样子，那证明你的 leg ab 表示什么意思呢？就是把 x 三 xx 三呢？嗯，进行那个，然后再作为工具边上放进去，那么这里的这里的二三就是你放任何数字都可以，但必须是整数，然后那我们的二和三分别就代表最近和最远的最后接触，那么这两个接触你是可以呃 任意换的，并不代表就一定要是二和三。我就我就举个例子，然后呢在整个命令的后面呢，我们还可以加各种加各种参数，比如说我们家镂空赛的，就是我这里写了，呃， 就是不要缠住下，比如说减少工具变量的个数，我们就在这个 jm 里面，这里在这个逗号后面再加个 claps， 呃，比如说创造工具变的方式变换一些，我们就在这个后面命令的参数后面再加入这个单词就可以了。 嗯，那这里具体的各种加餐术呢？在我的知乎和 b 站里面，嗯，都有更加一个详细的一个文字介绍啊，大家可以自行的去学习，如果有什么不合适的地方，也欢迎大家批评尺寸。嗯，那么在视频里面呢，我就给大家介绍比较常见的命令形式。 那么命令讲完的接下来还有一个很重要的步骤，就是如何看结果呢？嗯，那我就以现在这个命令，呃呃，输入进去，然后给大家解释一下结果怎么看。 我们看这个命令输入进去了。嗯，我做的是两部系统的 gm 比较常见的一种形式。 那前面的就是一个简单的一个回归系数表格，那这里大家我就不过多介绍了，也就是回归系数标准 这只 p 值百分之九十五的可信区间，那一般来说，应变的之后一节，这里一般都是应该是显著的。嗯， 那接下来我们看后面的检验怎么看呢？呃，第一个就是 a r 检验， a ar 检验呢，就是一个字相关的检验，是检验脑脑动向的差分是否存在一阶和二阶字相关啊，保证这 m 的一致。估计一般而言呢，都会存在一阶相关，一阶 相关就是 a r 一，一般都必须是显著的，也就是存在呃，一届的字相关。那么二级的字相关呢，一般是应该是拒绝的， 所以最好是大于零点零五。呃，最好的情况是大于零点一，但是我们一般呢认为大于零点零五也是可以接受的，那这里如果 a r 二也 a r 二的批值也是小于零点零五，也 是啊，小于零点零五的话，我们可以检验 a r 三，那么检验 a r 三的语法呢？就是在呃刚才的这个密对， 刚才的这个命令基础上的后面再加一个呃，加一个 a r a r test， t e s t t test， 然后括号三就可以了，我们只要在这个后面再加上一个 a r。 哦，打错了， a r 太子三就可以出现 a r 三的值，你看，我们可以看到这边就出现了 a r 三的值，如果 a r 二实在是一直小于一点零五，我们可以再进行呃三阶相关，嗯，我们看一下，呃，就就要用三阶以及更高阶作为一个工具变量，所以我们在后面 再进行 a r 三 tes 就可以了。但是最好最理性的情况肯定是 a r 二，拒绝是最好的， 那么 a r 自相关检验讲完了，接下来就是呃后面的这个萨根检验和黑 n 检验，那这两个呢？都是过度检验，嗯，那么这这一种过度检验他的原甲设呢？是工具变量是有效的，那么 所以说 p 不显著，不拒绝原假设，也就是 p 只要大于零点零五才是说明工具变量是有效的。嗯， 所以说，呃，但是我们一般也是要呃萨根减压和黑 n 减，要大于零点一以上就是最好的，但是同时也不要等于一，嗯，等于一一般也是不合适的。嗯，一般我们应该是在零点一到零点二五之间最合适，但是由于一般 都很难通过，所以大于零点零五我们都算是合适的。那么至于这两个值，呃，我们是报告哪一个值呢？嗯，你可以自己选择，也可以自己领域里面的文献确定，也就是根据文献确定，那大部分时候可能都是哪个通过了，就报告哪一个吧， 我们可以看一下上面的，嗯，比如上面的这个黑色检验是通过的，然后三个检验是不通过的，那我们可以报告 a r 二和黑色检验，对吧？所以大家可以灵活的去处理。 最后呢，我想给大家说的就是，嗯，可能刚刚开始做动态面板模型的同学们经常会遇到，就是不管我们，呃，怎么调节，就是怎么调节内身边 外身变量，还有包括调节这里的工序变量啊，他的之后，他的这里的之后结束呀， 可能都做不到，可能都做不到就是满意的结果，要么就是三根检验，四检验不通过， 要么就是系数一个也不显著，然后我们拼命在网上搜索答案应该怎么解决，那么这里我就把也把我的时间经验给大家分享一下啊。 首先呢，我们就是要相信自己，只要你设定的这个模型是在一定的，呃，理论基础之上的变量也是比较正常的数值，就是文献中经常会用到的一些变量，你的动态模型就一定会成功的没有通过， 可能是你的模型设置那么暂时不适合你的数据情况，那么 gm 可以调节的地方是很多的，你都可以去试验一下， 就除了前面是比较固定的，后面这些都是可调节的，而且前面这个这种变量的形式，原始数据的形式也是可以改变的，所以你们要有一定的耐心，然后多多调试。 那另一方面可能就是因为动态模型的检验很难通过，所以很多时候哈，我们都被动的只能选择以结果为导向去调整我们的模型，就会觉得这个动态模型吧，就可能只是理论上比较成功，那么实际操作就有点鸡肋。嗯 嗯，可能听起来比较高大上，所以用的人还蛮多的。嗯，那么大家就自行体会吧。那么今天这期教学视频就到这里结束了，因为我，呃，给大家讲完了，我想出去过节了哈。呃，如果对大家有所帮助的话，呃，希望你们点赞关注 支持一下吧，然后祝大家节日快乐，谢谢大家。

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给大家操作一下用手机设置 ap 面板教程，首先把所有的设备都连接好， 面板上的按键保持默认，不要改动。把所有的面板都连接到 poe 录入器， poe 录入器的万孔连接光猫，然后电脑用网线连接 poe 录入器，连接好之后等待一分钟，我们打开设置， 打开这个 wifi 连接， ap 面板发售 wifi 第一次连接是没有密码的信号，一般是最强的那一个。 连接好之后，打开一个浏览器，在浏览器 d 栏中输入 cplogin 点 cn， 然后进入设置页面，这个是一个 qq 路由器一体机的设置页面，然后设置一下这个用户名，然后设置 wifi 密码， 再输入密码，然后点击确定。如果您宽带上的光猫自带 wifi 并可上网，这里选择动态 ip， 如果光猫不带 wifi 或者光猫直连电脑不能上网，请选择 pppv 报号， 如果选择 pppo 已不好，请一定要输入正确的宽带账号和密码，如果忘记可以向宽带公司核实。我们这里选择动态 ip， 点击下一步，再点击连接网络，然后请耐心的等待一下， 然后就提示了网络连接畅通，在这里一定要点击后面的普通配置，再点完成配置。 进入这个设置界面之后，我们点击左侧的 ap 管理，选择无线网络设置，再点击下面的云管理， 把它关闭，一九二点一六八点一点一 进入，然后再返回无线网络配置菜单。现在看到的就是我们面 板发出了 wifi 了，所有的面板在同频段都是一样的 wifi， 我们点击 wifi 信号后面的编辑按钮，这里可以编辑 wifi 的名称 加密方式，这里选择推荐在无线密码可以设置 wifi 的密码，点击确定就完成了。设置页面首先设置一下用户 名和管理密码设置，如果还有疑问，可以联系我们的在线客服帮你解决，或者拨打四零零八八六三四零零技术热线帮助您。

在创业工坊订阅完成之后，确保在内容管理器打开之后呢，我们在游戏里边就会发现这个模组在这里，如果你同时订阅了这个 ui 模组呢？你可以显示 仅在 unifor ui 里中显示，如果没定位这个魔族，可以直接让他在这个工具栏里显示。好了，我们讲一下这个魔族， 首先我们打开 uui 这个模组呢，他会集成到这个模组里边，然后在这里显示他的名字叫耐克模特毛 tito， 然后快捷键是 ctrl t 突出， 我们用不到快捷点，所以说我们就暂时先不用啊。好，第一个是添加节点，什么意思呢？就是你在修了一条路的时候，你要当加一条节点啊， 这我们看到他是一个节点，两个节点，三个节点，四个节点，五个节点，如果你有一些需求，需要增加一个节点，哎，这样变成绿色的时候就可以增加一个节点，看到吗？很简单， 这就是增加节点的一个功能。第二个功能呢是减少晚点，减少节点，同样变成绿色，可以随时减减少节点。第三个功能 是合并接点，合并接点是什么意思呢？比如说我这边还有一条路啊，还有一条路，我想让这个接点和这个接点这两个路合到一起去， 点击这个节点变成绿色，然后再点击这个节点，哎，他们就会合并到一个节点，合并到一个节点，如果说你想让这个节点靠近这个节点， 那就先点击这个，然后再点击这个啊，这个有个相互顺序，你先点哪个，哪个往另一个去靠啊，这个是很简单的一个道理，然后再下一个呢，是分离界点拆分模式啊，拆分模式是什么意思呢？ 就说我这个地方是两个节点，对吧？是两条路，你合到一个节点去，我想把它拆分开，然后点距点住这个节点，然后点住这边的线路，然后如果你想让他从这个节点分开往这边走，你点这边就往这边， 明白吗？如果说你想让他往下边走，怎么办呢？同样的道理啊，选中这个节点，选出这个道路，然后往这边来，他就往这边来，是吧？再下一个是 交叉断路模式，是什么意思呢？交叉断路模式，我们先这样剪一个节点啊，然后我们在这再修一条路啊， 在这再修一条路啊，这两条路是平行不相交的一两条路，对吧？然后我们让他形成一个路口，哎，形成一个路口这个位置呢？ 在运用这个模组的时候有一个小问题。有一个什么小问题呢？你这个 节点尽量别靠近他啊，这两个节点尽量别靠到一起，看到没？现在是两个节点基本上靠在一起了，这时候呢，你再去操作的时候，他就会显示红色不能用啊，但这时候你把这个节点给他挪一下，或者是你删除一个节点， 这底下还有一个节点，这样在确保这个十字交叉路口的位置没有节点的情况下才能才能用啊，这是一个问题。好，下一个功能 反转段落模式是什么意思呢啊？比如说我们现在这个道路上有一些这个道路上 有一些标识标线啊，或者是井盖啊，或者是呃，他的一些灯牌、路牌啊等等一些东西，你点击这个反转，他就会变，你看到没， 这个本来不在这个位置的，在这边，那就说在另一个位置，没有的位置他就会变出来，就是把地面的一些辅助物给换一个方向，这种看起来还不是很明显，再找一个看一下啊。 好，这是一个导流线，看到没？导流线，这个在追求极致造景的玩家哪能用得着看到没导流线的方向在变化啊？看到没？向左， 靠左行驶和靠右行驶，这个学会交规的都知道啊，就是这么个意思，然后在下一个功能是平滑设置斜度模式，什么意思呢？这个就是我们用的最多的了啊， 这个道路呢，他的平滑模式，嗯，我们选一个带弯度的。 哎，好，我们修了这条路，他这个啊，我们随便再调一下啊， 让他乱一点啊，哎，他是这样乱七八糟的这个坡度，然后我们想平滑一段，给他做一个水平平滑， 选择这个点变成绿色，然后再选择下一个点变成绿色，哎，点击之后他会显示这个坡度的百分比，然后我们这时候按一下回车，他会统一乘以一个百分比。当然你也可以选择 选择一段啊，其中的一段给他做一个坡道平滑，比如说我们选择，嗯，从这个点开始到这个点的平滑啊， 然后点击他就自动平滑好了，但其他他不管，他只选择只平滑，你选择这个间断里边啊，好，下一个模组，下一个功能， 下一个功能是多点均匀功能是什么意思呢？就是我们在画道路的时候， 我们这啊，这是六优，对吧？这是一个十二优，这是个九，这是个七六啊，这是个八，他这个节点的分布呢？都不是很均匀，看到没？这是六，这是九十，他不是很均匀，那我们想让他统一一个均匀度是怎么办呢？ 点击这个点和你要结束，你选择这一段，就是你要平滑，你要平均的这一段，然后按下回车，他就会平均成每一个节点之间的距离是一模一样的。这个时候呢， 嗯，你在做一些啊，特别是强迫症在做一些分隔的时候啊，会特别有用，加一个是 圆圈对齐模式，圆圈对齐模式是什么意思呢？就是我们在手动画了圆，比如说我们现在画一个圆啊，随便先画一个圆， 哎，这个圆看到没？是一个很丑的不规则这个圆，但是你要强迫症犯了之后呢，你用这个模组点击这个点，然后他就变成，然后选择所有的接点，之后按一下回车，你看他就变成了一个 正正方方的圆。还有一个功能是什么呢？就是如果你这个地方做的是一个正方形，或者是一个方形啊，你想把它变成圆的啊，也可以用这个毛肚， 哎，他就变成圆的了，明白吗？还有一个小功能呢，是什么？就是你在选择这些节点之 后，这不有一个中心点吗？中心点之后你可以拿给他挪动，按住右键不不动，可以挪动到这个位置， 这个圆圈，这个绿色的参考参考呢，就是这个整个圆的大小，然后按一下回车，这个圆就会挪到这边来啊，挪的太快了，这个树还没挪过去，等反应一会就挪过去啊，好，就是这么个情况， 这是这个模组啊，这个功能，然后在下一个是这个创建环形模式，什么意思呢？就是我们在做立交或者是节点的时候，想让这个地方， 然后这个道路做到一个圆形啊，圆形按住这个节点可以拖动这个圆的大小 啊，切成这个结角就变成啊这种圆滑样式的，在这个结角以内就变成平均分这个圆啊，这样画的话会更更顺滑更饱满一些啊。 好，然后如果特别是你在做一些，嗯，像高架道路，然后和这个地面道路相交的时候，怎么才能做一个漂漂亮亮的这个圆形啊？ 能拉到这边，你看到没？大小啊？可以根据呃挪动这个点或者是按鼠标的加减啊来去调节。这有都这上面呢都会有中文解释啊，大家可以随时看啊，不明白的可以看 哪些快捷键，然后按一下快嗯，确认键，回车键就建好了，而且它是自动平滑这个水平高度的啊，自动平滑水平高度的，这是一个模组， 这是做直角的时候啊，一些连接还有一些功能呢？是什么？还有一个功能是什么？下一个功能是什么呢？是这个 啊，创建连接模式的一个另一种连接模式，另一种连接模式呢？是我们如果对应的是呃水平连接的道路啊，或者这个夹角要大一些啊， 哎，这时候呢，选择这两个节点，一个出发节点，一个结束节点，最后就会变成了这种，然后再按 ctrl， 然后按加减号，这上面有也有解释啊，然后 再按回车，可以创建这个模组呢，还有一个另一个功能是什么？就是我们在在创建这个模组，如果他这个距离比较大，或者是可供调整的，这个空间足够的时候啊，可供调整足够的时候， 你可以单独调整一个，看到没可以单独调整一个，或者是你按加减号调整两个，一起两个同步去调整。再或者呢你在这个需要再增加一个点的地方，双击他又出来一个啊， 双击他又出来一个，这个也可以挪动，随意挪动啊，这个时候呢就根据你的自己的想想法或者是喜好来调整，然后按住 键盘的加号减号，也可以调整他的大小啊，就是那么个意思啊，再双击就取消了，再双击增加啊，这是一个功能啊，这个根据你自己的喜好或者是实际现场的实际需求再去调整啊。再有一个功能是这个创建曲线模式， 曲线模式呢？是也是也是两条平行的道路， 两条平行的道路啊，然后创建一个曲线，这个曲线不能调整啊，他只是对，嗯，对，怎么说？这个不能调整大小啊？这个只能给他平均分， 然后做出一个啊，强化症都喜欢的一个效果啊，这是一个曲线效果，这在做立交的时候呢，这三种效果你 可以交替使用，或者是选择使用啊，都可以。然后在下面呢是创建平行模式。创建平行模式是什么意思呢？比如说我们拿这一段路来说，嗯，我们选择一条道路，比如随便选一条，比如说，嗯啊，轻轨吧，带轻轨的道路啊， 然后选择这个模组，点击点，选他之后呢，然后这里有一个绿色，点击这个绿色，然后再点击下一个节点，哎，这时候他会创建一个和他平行的一个道路出来啊，然后这时候你按加号减号，可以调这个 离他的间距是多少啊？按这个大括号或者小括号可以调节高度，这是另一个模式，这个地方可以适合你修建什么？修建铁道呀，修建护岸啊等等 都可以啊。在下一个模组是这个解锁段落模式是什么意思呢？就是你比如说你在这个，呃，修建修建你这个立交的时候，我这一段 啊，这一段给他锁上，哎，这一段锁上之后呢，你就不能动了啊，你怎么调整或者怎么建啊？他都不能动了 啊。所以就是保证删不了了啊，看到没？删不了了，别，别的能删。他删不了了，就是给他锁定了，然后也可以给他解锁啊，这样解锁之后就能删了。他还有一个功能是什么呢？就是我们在这个 做一些，嗯，比如说，嗯，火车站吧。 啊，火车站不是火，嗯，不是火车站港口吧， 就是自带道路的一些港口，不行，嗯，还是火车站吧啊，自带道路的一些火车站。你原版当中也有一些自带道路的火车站，比如说这个吧， 放在路边啊，我们先放到路边，然后给他拿到一边去， 嗯，它这里边本身是有道路的，你看到没？我想把这个道路给它升级了，怎么办？我们也可以选择这个模组啊，然后点击。哎，这时候呢，你就可以解锁这里边的这个道路了啊，可以给它升级也好，或者是，呃，给它变宽，换成 你想要的道路都可以，这时候就可以升级了，看到没？然后原来是不能升级的啊，先复制一个出来 这个道，这个道路呢？你删也删不了啊，修改改不了，就是这么个情况啊，但是如果你要是给他解锁了之后，他就可以包括删除也好啊， 包括怎么调整也好，都可以了啊，就是这个模组他可以替换这一个。为什么叫他？为什么叫他神仙模组呢啊？ 为什么叫他神仙魔族这一个魔祖呢？这样是。嗯，一二三四五六七十四个功能对吧？十四个功能可以干掉谁呢？可以干掉啊，他是 thiss two， 这个魔族就是他。 this two 就是解锁段落模式用的这 一个功能，然后这个充电变形模式呢，可以修建那个就是多条平行，但是他们他不能同时修建太多条，他只能一条一条的修。嗯，他可以解锁那个同时修建多条道路那个， 然后再有一个呢，就是这些关于这个环形建造的，这些环形建造的这些就是连接的模式，可以剪可以。呃，替代额的 ms two 那个模组啊，然后关于这个加减模组还有平滑这些功能，可以替代那个特朗普头这个模组，所以这一个模组呢能替代太多的模组。 而且你在这个道路建造呀，或者是一些规划的过程当中用这个模组是挺好的啊，因为天线嘛，本身对电脑配置会有一些要求，所以说这个模组定的越少，你的游戏玩的越流畅，好吧。嗯，如果喜欢这个模组呢，大家可以去订阅， 然后如果有什么再不明白的问题呢，可以私信或者是直播的时候评论区问我吧，希望给大家带来一些帮助，感谢各位观看，再见。拜拜。