将 1 × CN 矩阵转换为 C × N 矩阵

Question

将1×CN矩阵转换为C×N矩阵最有效的方法是什么？

这是我一直面临的问题。

1. 我一直在使用巴基斯坦的微型家庭数据，并使用艾滋病模型和nlcom命令估计弹性。

    nlsur quaids @ w1 w2 w3 w4 w5 w6 w7 lnp1-lnp8 lnm [pw=weight], /* 
        */ ifgnls nequations(7) /*
        */ param(a1 a2 a3 a4 a5 a6 a7 b1 b2 b3 b4 b5 b6 b7 g11 g12 g13 g14 g15 g16 g17 g22 g23 g24 g25 g26 g27 g33 g34 g35 g36 g37 g44 g45 g46 g47 g55 g56 g57 g66 g67 g77 l1 l2 l3 l4 l5 l6 l7) nolog
   
    nlcom (eh11:[g11]_cons/m_w1 + m_w1 - 1)/*
        ..........
        */ (eh77:[g77]_cons/m_w7 + m_w7 - 1)
   

2. 然后我得到了希克斯弹性，它是 1 × 49 矩阵。

   matrix list r(b)
   

3. 我想在商品价格上涨时使用希克斯弹性来估计补偿变化，所以我必须将弹性矩阵从 1 × 49 转换为 7 × 7，但是我尝试了很多方法都无法制作这个矩阵.

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更新：

按照之前的建议，我得到了如下结果。

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matrix list Es

Es[8,8]

      c1        c2        c3         c4         c5         c6         c7         c8

r1 -.55723312 .17792396 .07480918 .08014676 -.14777629 .06792643 .14629625 .15790682

r2 .37012189 -.53367971 -.01898065 .01182084 .10687796 -.01585994 -.07652818 .15622777

r3 .43624245 -.05320763 -.62772824 .10168586 -.2441294 .18205766 -.04611322 .25128797

r4 .1708841 .01211585 .03717947 -.36135548 .09168136 .03541119 .02722708 .12727678

r5 -.14553177 .05059771 -.04122874 .04234659 -.19625015 .1456979 .01555162 .12692767

r6 .2928915 -.0328745 .13461825 .07161317 .63792299 -1.2204229 .0387352 .21100258

r7 .20829112 -.05237797 -.01125875 .01818122 .0224833 .01279014 -.24563738 .10818032

r8 .11555958 .05496079 .03152381 -.00451132 .09572484 .01315618 .02442979 -.33084368`

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然后我想生成每个家庭的补偿变量（CV_h）如下， 但我无法编写如下方程，与链接相同。（第 9 页方程 5） http://www.nber.org/papers/w8564.pdf

⊿ln(CV_h) = Σ(w'i'_h * ⊿ln(p'i'_h)) + 0.5ΣΣ(w'i'_h * Es'i''j' * ⊿ln(p'i'_h) * ⊿ln(p'j'_h))

除了按照您的建议格式化的 Es'i''j' 之外的变量已经给出。

Answer 1

一种方法是使用 Mata：

clear
set more off

// example matrix
matrix E = 1,2,3,4,5,6,7,8,9
matrix list E

// change shape
mata:
Em = st_matrix("E") // take matrix to Mata
Em = colshape(Em,3) // change shape
st_matrix("Es", Em) // take result to Stata
end

// list in Stata
matrix list Es

请参阅help mata、help mata colshape 和 help [M-4] manipulation。