우리나라 지역별 확진자 현황을 Stata로 그려보았다. 지역별로 확진자 10명이 나온 시점을 기점으로 하여 정규화 시켰다. 그림이 명확하게 보여주듯이 다른 지역은 대체적으로 안정세로 접어들고 있지만 서울과 경기도는 여전히 달리고 있는 중이다. 한 가지 특이사항은 인천도 뒤늦게 달리기에 뛰어 들었다. 동태적인 변화를 살펴보기 위해 아래와 같은 그림을 다시 그려보았다. 가로축은 규모이고, 세로축은 변화량이다. 두 변수다 로그-변환을 했고, 세로축은 4기 이동평균을 이용하였다. 그림을 살펴보면, 위의 그림과 유사한 결과를 얻을 수 있는데, 대구와 경북은 상당히 높은 확진자수까지 같은나, 신규 확진자 규모는 대단히 빠르게 줄어들고 있다. 이와 같은 패턴은 국가간 비교 중 중국/한국이 보여주고 있는 패턴과 동일하..
Stata의 Chuck Huber가 만들어 놓은 존스홉킨스대학의 깃헙 자료를 읽어들여 자료를 정리하고, 최근 covid19 관련 확진자를 시각화하는 do 파일을 작성하였습니다. 먼저, Chuck 의 파일을 이용해 Github 자료를 불러들입시다. local URL = "https://raw.githubusercontent.com/CSSEGISandData/COVID-19/master/csse_covid_19_data/csse_covid_19_daily_reports/" forvalues month = 1/12 { forvalues day = 1/31 { local month = string(`month', "%02.0f") local day = string(`day', "%02.0f") l..
https://youtu.be/-BGK7U_-9lA
https://youtu.be/hE7V5huBfUM
https://youtu.be/qdl0ne0JdWU
Stata에서 변수이름으로 숫자를 쓸 수가 없다. R에서는 가능하다. 그래서 첨부된 파일과 같이 연도가 가로로 되어 있는 자료는 다루기 어렵다. 그래서 아래와 같이 long-form 으로 전환할 수 있다. clear import excel using fertility.xlsx, clear foreach j of var B-T { local name = strtoname(`j'[1]) capture rename `j' `name' } drop in 1 rename A region rename _* fer* reshape long fer, i(region) j(year) destring fer, replace egen id = group(region) order id year xtset id year xtl..