1樓：Vicissitude
rangestat：計算某個變數在一定範圍內的obs的一些描述統計、回歸、相關係數或協方差，可以用by。例如這個命令可以用來做rolling-window regression。
rangerun：與rangestat類似，但是可以提供乙個自定義的program。
rangejoin：merge兩個表，但merge的條件是某個變數在某個取值範圍內，而非像merge一樣條件是兩個變數的值相等。
這個系列的命令太多了，包括gcollapse, greshape, gcontract, gisid, glevelsof, gtop, hashsort, gegen, gquantiles, gstats winsor/sum/tab/transform, gdistinct, gunique, gduplicates, gregress, givregress, gpoisson。
從名字可以看出，這些命令拓展了相應的Stata標準命令，但功能更強，尤其是速度更快（因為用C實現）。官網上提供了一些命令與Stata對應命令的速度比較。
類似的包還有ftools系列，但似乎速度不如gtools。
Attaullah Shah開發了一系列現在使用廣泛的命令，尤其適用於金融領域：
asdoc ：輸出word檔案
asrol： rolling-window statistics
asreg ：rolling-window regression and Fama-MacBeth regression
astile：portfolio-sorting
ascol：轉換頻率
asm ：構建momentum portfolio
reghdfe: 這個應該是回歸界的神器了，尤其是方便地支援multiple fixed effects和multi-way clustered standard error.
xtfmb: Fama-MacBeth regression
mdesc: 統計missing values
2樓：經濟系半路撲街坨
cmp這個命令可以重現大部分微觀計量裡常用的。更重要的是，對於maximum simulated likelihood estimation及其友好。尤其是本需要自己寫likelihood function的。
它可以跳過繁瑣的program步驟，而且速度極快！我曾經自己跑乙個多小時的結果它幾分鐘跑出來。
3樓：猗猗
matchit模糊匹配，支援多種分詞方法
rmiss2保留無缺失樣本
Tempfile生成臨時檔案
vvmatch離差匹配精確匹配，例如匹配同行業size大於80%小於120%的公司
sicff行業分類轉換
4樓：朱恩齊
-Linear regression with a large dummy-variable set，不是很難但當時確實有相見恨晚之感
5樓：時間瞬回
多維固定效應命令 reghdfe, ivreghdfe, pplmhdfe
快速轉換long,wide資料格式 sreshape模糊匹配 reclink reclink2多檔案匹配 mmerge
多變數一次做t檢驗 ttable3
輸出回歸結果支援中文 outreg2
6樓：笑看風雲
相見恨晚也就是沒見到它時走過很多彎路。最近讓我有這種感觸的兩個命令是ttable和winsor2。ttable命令可以對多個變數進行分組t檢驗並列表呈現，遇到這個命令之前，我總是要用迴圈語句把多個ttest命令的返回值提取到自己設定的矩陣中；winsor2命令可以對多個變數進行縮尾和截尾處理，可以很方便地指定百分比，還可以分組操作、替換原變數等，在此之前也需要迴圈語句加replace命令等來操作。
這兩個命令都屬於對資料的初步處理和觀察了，但它們的功能卻都是十分常用和必需的，操作的道理很簡單，但沒有它們時卻需要費一番周折來達到想要的結果。所以，初見這些命令我確實有種相見恨晚的感覺。這裡只是分享下感受，可能很多人早已知道這些命令啦，不要笑話我哦~
有哪些相見恨晚的鋼筆？
清隨 百樂elite 95s 如果鋼筆有名字，我願稱這只口紅既視感的筆為 扮嬌娥其實呢，和這個金筆相處也不短時間了，看著它曼妙的筆身逐漸布滿毛細紋，不再順滑的拔插筆帽，偶爾變粗的字跡，也甚至萌發過換乙個筆當主力的念頭，但細細把玩，又覺得它可愛，以至於愛不釋手，忘掉它所有的缺點和衰老 乍見之歡，而今久...
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有哪些動漫讓你相見恨晚？
弱水三千 殺戮天使 說來挺巧 殺天剛播的時候是準高三暑假 那時在看某細胞 然後上學了後來過年的時候看到b站上殺天掛著會員專享但是全免就看完了看完時候我這對cp也太太太太太甜了吧? 黑與白的劍舞 沒什麼相見恨晚的，我覺得我在每個年齡段看的動漫都恰到好處，初中看刀劍，巨人，喰種，看的很爽，不會覺得太膚淺...