樓主: 資料狂人
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[學科前沿] Stata網絡資源和優質圖書精選匯總   [分享]

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資料狂人 在職認證  發表于 2018-1-3 08:56:46 |只看作者 |倒序

尋求幫助與網絡資源

  • 有多種途徑可以獲得 Stata 的幫助,主要的途徑有三個:手冊、Stata 自帶幫助和網絡幫助。
  • 對于多數人而言,Stata 手冊總有些可望不可及的感覺,但事實上 Stata 幫助中的英文表述都極其簡潔明了,范例都很經典,解讀也都比較到位,基本上可以挪用到論文的解釋中去。
  • 平時用的最多的還是 help 和 findit 命令:前者屬于查詢,后者則是模糊查詢。help 的作用在于幫助我們了解一個命令的選項功能和具體用法;而findit 則用于搜索關鍵詞,幫我快速找到解決特定問題或估計某類模型的命令。
  • 網上有大量的 Stata 公開課程和學者們公布的 Stata 程序和數據,在本文中都做了細致的篩選和梳理。

獲取幫助的命令


      顯示出Stata所有幫助內容的目錄結構。
      如果輸入具體的命令,則只顯示該命令的幫助,如                                                                                           

  • 也可以通過菜單式的點選方式獲得幫助:  在彈出的對話框中輸入:summarize,然后回車,得到與whelp summarize同樣的結果。
         使用幫助的小竅門:先看命令描述(Description)部分,然后直接看幫助文件后面的命令示例                         (Examples),將命令示例復制到命令窗口,執行,看看執行結果,體會命令的用法。

  • 網絡幫助可以采用或者命令獲得,如:     

  • 這兩條命令等價,均為尋找多期政策沖擊的雙重差分命令ddid。由于ddid不是Stata內置命令,所以需要通過這兩個命令搜索并下載安裝后才能使用。

提問前請認真閱讀如下資料

Stata 官網資源


Stata 論壇


主要 Stata 在線課程


數據 (Data)


Stata書籍

1. Stata 入門

  • 經典入門參考:A Gentle Introduction to Stata(出版年份:2016,版本信息:第五版)
  • 回顧 Stata 歷史:Thirty Years with Stata: ARetrospective(出版年份:2015,版本信息:版)
  • 理解 Stata 的一些建議:One Hundred Nineteen Stata Tips(出版年份:2014,版本信息:第三版)


2. Stata 數據分析

  • 數據分析入門: Data Analysis Using Stata(出版年份:2012,版本信息:第三版)
  • 數據分析策略:The Workflow of Data Analysis Using Stata(出版年份:2009,版本信息:版)
  • 數據管理: Data Management Using Stata(出版年份:2010,版本信息:版)
  • Meta分析:Meta-Analysis in Stata: An Updated Collection fromthe Stata Journal(出版年份:2016,版本信息:第二版)
  • 數據分析和可重復性:An Introduction to Stata for Health Researchers(出版年份:2014,版本信息:第四版)


3. Stata 繪圖

  • 繪圖入門指南:A Visual Guide to Stata Graphics(出版年份:2012,版本信息:第三版)
  • 繪圖進階:Speaking Stata Graphics(出版年份:2014,版本信息:版)

4. Stata 程序

  • Stata 程序介紹:An Introduction to StataProgramming(出版年份:2016,版本信息:第二版)

5. Stata 復雜模型系類

  • 結構方程:Discovering Structural Equation Modeling Using Stata(出版年份:2013,版本信息:修訂版)
  • 離散選擇模型:Regression Models for Categorical Dependent Variables Using Stata(出版年份:2014,版本信息:第三版)
  • 時間序列分析:Introduction to Time Series Using Stata(出版年份:2013,版本信息:版)
  • 回歸模型的解釋和可視化:Interpreting and Visualizing Regression Models Using Stata(出版年份:2012,版本信息:版)
  • 生存分析:An Introduction to Survival Analysis Using Stata(出版年份:2016,版本信息:第三版)
  • 廣義線性混合模型:Multilevel and Longitudinal Modeling Using Stata(出版年份:2012,版本信息:第三版)
  • 生存分析進階:Flexible Parametric Survival Analysis Using Stata: Beyond the CoxModel(出版年份:2011,版本信息:版)
  • 似然估計:Maximum Likelihood Estimation with Stata(出版年份:2010,版本信息:第四版)
  • 貝葉斯分析:Bayesian Analysis with Stata(出版年份:2014,版本信息:版)
  • 廣義線性模型:Generalized Linear Models and Extensions(出版年份:2012,版本信息:第三版)

6. Stata 與學科聯系

  • 在計量經濟學中應用: An Introduction to Modern Econometrics Using Stata(出版年份:2006,版本信息:修訂版)
  • 在金融計量中應用(主要是時間序列):Financial Econometrics Using Stata(出版年份:2016,版本信息:版)
  • 在行為科學中應用: Stata for the Behavioral Sciences(出版年份:2015,版本信息:版)
  • 在微觀計量經濟學中應用:Microeconometrics Using Stata(出版年份:2010,版本信息:版)
  • 在健康計量經濟學中應用(如分析衛生保健數據):Health Econometrics Using Stata(出版年份:2017,版本信息:版)

資料轉載自微信公眾號:stata連享會
著作權歸作者所有。商業轉載請聯系作者獲得授權,非商業轉載請注明出處。


Stata暑期特訓_2019年7月

時間

初級:2019年7月17-19日 (三天)

高級:2019年7月21-23日 (三天)

論文:2019年7月24-26日 (三天)

地點:北京市海淀區國際文化大廈
安排:上午9:00-12:00;下午2:00-5:00;答疑5:00-5:30
費用(
食宿自理,提供交通住宿指南):

初級:3800元/ 3200元 (學生價僅限全日制本科生及碩士在讀)

高級:4200元/ 3600元 (僅限全日制本科生和碩士研究生在讀)

論文:4200元/ 3600元 (僅限全日制本科生和碩士研究生在讀)

組合優惠價(食宿自理,提供交通住宿指南):

初級+高級:7000元/ 6200元(學生價僅限全日制本科生及碩士在讀)

初級+論文:7000元/ 6200元(學生價僅限全日制本科生及碩士在讀)

高級+論文:7400元/ 6600元(學生價僅限全日制本科生及碩士在讀)

初高級+論文:11200元/ 9800元(學生價僅限全日制本科生及碩士在讀)

報名鏈接:

初級:http://www.peixun.net/main.php?mod=buy&cid=307

高級:http://www.peixun.net/main.php?mod=buy&cid=308

論文:http://www.peixun.net/main.php?mod=buy&cid=1135

同時報名2個課程及全程班:http://www.peixun.net/main.php?mod=buy&cid=1224


講師介紹:  

初級班+高級班+論文班(第2-3天)

連玉君 ,中山大學嶺南學院副教授,博士生導師。已在《China Economic Review》、《經濟研究》、《管理世界》、《經濟學(季刊)》等期刊發表論文60余篇。目前已完成 Panel VAR、Panel Threshold、Two-tier Stochastic Frontier等計量模型的Stata實現程序,并編寫過幾十個小程序,如winsor2, bdiff, ua等。連玉君老師團隊一直積極分享Stata應用中的點點滴滴,開設了 [Stata連享會-簡書],[Stata連享會-知乎] 兩個專欄,并定期在微信公眾號 (StataChina) 中發布精彩推文。

論文班(第1天)

劉瑞明,復旦大學經濟學博士,中國人民大學國家發展與戰略研究院教授、博導。主要研究轉型經濟學、發展經濟學、產業經濟學,在《經濟研究》、《管理世界》、《經濟學季刊》、《世界經濟》、《中國工業經濟》等期刊發表論文  40 余篇,主持國家自然科學基金面上項目、教育部人文社科規劃項目等多項課題,獲得“全國優秀博士論文提名獎”、“第六屆黃達-蒙代爾經濟學獎”、“教育部博士研究生學術新人獎”、“首屆譚崇臺發展經濟學獎”等多項學術榮譽。


初級班課程導引:    

實證分析中,最傷神和耗時的事情莫過于研究設計和數據處理。在以往的授課中,很多同學和老師都是在聽完了高級班的課程以后,又返回頭來聽初級班的內容。他們有一個共同的感觸就是,沒有一個扎實的基礎,以及對計量經濟學和Stata整體架構的認識,后續的學習成本會越來越高。

在初級班中,我力求將三天的課程設置成一個比較完整的體系,目的有二:

其一,希望大家經過三天的學習(尚需另外花費1-2個月的時間演練吸收),能對基本的統計和計量分析方法有所掌握,能讀懂多數期刊論文中使用的分析方法;

其二,希望諸位能建立起Stata的基本架構,熟知Stata能做什么、如何做?以期為后續學習打下寬厚扎實的基礎。

翻閱Top期刊上的論文,你會發現多數論文并沒有使用非常復雜的方法,關鍵在于論文的想法或視角比較獨特,并使用了恰當的方法來論證。這里的關鍵在于研究設計,而這在目前的計量教科書中鮮有涉及。為此,本次研討班突出兩個特點:一方面,我會努力把基礎知識講解透徹,進度上不求快;另一方面,我在每個專題中都會提供了2-3篇比較經典的論文,展示這些方法的合理應用。

在內容的安排上,基本上遵循了由淺入深,循序漸進的思路。

1-3依序介紹Stata的基本用法、數據處理和程序編寫,學習這些內容無需太多的計量經濟學基礎,但對于提高實證分析能力和分析效率,大有裨益。4-5介紹文獻中使用頻率最高的線性回歸模型,包括OLS的原理、結果的解釋,以及虛擬變量和交乘項的使用等。對于這些內容的深刻理解和熟練掌握,構成了后續,多種主流實證模型的基礎,例如,目前文獻中廣泛使用的固定效應模型 (FE),倍分法 (DID),斷點回歸設計 (RDD)等方法,本質上就是在傳統線性模型基礎上,增加一些虛擬變量或交乘項,配合巧妙的研究設計,來實現對不可觀測的個體效應的控制,以及對政策效應的估計。6介紹固定效應模型 (FE),是第4講和第5講內容的延伸和應用,也是目前解決遺漏變量和內生性問題比較常用的方法。

具體說明如下:

1-2中,筆者會以一篇文章為實例,說明Stata的基本語法結構,并對數據處理過程中的關鍵問題進行介紹,如離群值的處理、文字變量的處理等。就我個人的經驗而言,數據處理能力的高低直接決定實證分析的效率,而對于離群值的處理是否妥善會直接影響全文結果的穩健性,是多數人不夠重視但卻至關重要的問題。

3中介紹Stata編程的基礎知識。但凡提及寫程序,很多人都會產生恐懼心理,其實,一旦掌握了最基本的原理和語法格式,Stata中的程序設定并沒有想象的那么困難。更為重要的是,對于多數人而言,由于并不需要寫完整的ado文檔,因此只需要學會最基本的條件語句和循環語句即可,難度又會進一步降低。

45介紹實證分析中的模型設定和結果解釋問題。很多人會覺得OLS過于簡單,但Top期刊中使用最多的仍然是OLS,如何合理的構建模型、解釋結果便成為實證分析中必須掌握的。我精選了大家經常面臨的幾個專題并結合論文進行講解,包括:虛擬變量的使用、交叉項的使用和解釋、分組回歸的合理設定和假設檢驗,還有在經濟學和金融學中相對較新的R2貢獻度分析。

第6講介紹了目前廣泛應用的面板數據模型。由于面板資料的獲取越來越方便,目前多數研究中使用的都是面板數據。在講解這些模型的基本思想和估計方法的過程中,筆者會將重點放在模型含義和應用范圍上來。例如,對于同一筆數據而言,何時采用OLS進行估計,何時采用FE估計?不同的方法之間有何差異和關聯?結果背后的經濟含義如何解讀?


初級班課程大綱:

Stata初級201907.png


高級班課程導引:

Stata高級班包括6個專題,重點講述各類面板模型以及一些新近發展的內生性處理方法。主要涉及如下幾個方面的內容:

(1)面板模型:動態面板模型、面板VAR模型和面板門檻模型(第2講和第3講),前者在刻畫變量之間的動態關系,以及政策沖擊方面非常有用;而后者則在近年中分析結構變化方面得到了廣泛的應用。

(2)內生性問題,包括傳統的IV估計和GMM估計 (第1講),這構成了第2講(動態面板模型和面板VAR) 的理論基礎;處理效應模型和傾向得分匹配分析(第5講);斷點回歸分析(RDD, 第6講)。作為上述模型的分析基礎之一,在第4講中,將介紹Logit模型;

課程的特色和詳情介紹如下:

其一,介紹了幾個應用日益廣泛的面板模型。時至今日,多數領域使用的都是面板數據,也對相關的模型提出了越來越高的要求。在第2講中,我將介紹專門用來分析變量自身以及多個變量之間動態關系的動態面板數據模型和面板VAR模型。這兩類模型在經濟增長、公司金融、國際貿易、勞動經濟學等領域都得到了廣泛應用。此外,在實證分析中,經常要處理結構變化問題,目前主要使用交叉項和分組回歸等方式,但這兩種設定方法都需要預先知道或假設結構變化點,使其合理性頗受質疑。而3中介紹的面板門檻模型則基于“讓數據說話”的原則,自動搜索結構變化點,從而克服了上述方法的局限。

其二,介紹一些處理內生性問題的主流方法。顯然,內生性問題是困擾我們這個時代的學者的一個普遍而棘手的問題。為此,高級班將通過三個專題全面深入地介紹了內生性問題。第5講介紹兩類處理由于自我選擇偏誤導致的內生性問題的模型。一是處理效應模型,主要應對解釋變量中所包含的0/1內生變量;二是傾向得分匹配分析方法,主要通過多維配對的方式來解決自我選擇偏誤。翻閱最近2年發表于《經濟研究》、《管理世界》、《經濟學(季刊)》等期刊的文章,這兩類模型在處理內生性問題方面得到了日益廣泛的應用。第6講介紹的斷點回歸分析 (RDD)被認為是目前最為干凈的政策評價方法之一。RDD的基本思想很樸素:如果某項政策有效,那么相對于那些與政策失之交臂的人而言(控制組),由于運氣稍好而受惠于政策的人(控制組),在收入、幸福感等方面會有明顯的提升(Jump),而提升的幅度就可以用來評估政策作用效果。RDD在經濟學、政治學和社會學研究中都得到了很好的應用。

作為上述模型的基礎,第4講介紹Logit模型。一方面,Logit模型是研究很多0/1選擇問題的主要方法;另一方面,在諸多解決內生性問題的模型中(如Heckman選擇模型、PSM、DID、RDD等),Logit都是非常關鍵的環節。

相對于初級班,高級班的內容在難度上,雖然難度有所增加,但思路和架構更為清楚。在學習方法上,高級班與初級班有所不同。初級班的主要目的在于打下扎實的基礎,建立一個完整的學習架構,而在高級班中,我則建議大家重點學習與自己研究方向密切相關的方法,通過廣泛閱讀文獻來掌握這些方法在不同場景下的應用條件和變通方法。


高級班課程大綱:

Stata高級201907.png


論文班課程導引:

在過去幾期的培訓結束后,我們都會收集學員的建議。大家都非常迫切地希望能夠精講一些經典論文的實證分析過程,對自己在初級和高級班的所學有一個整體的認知。對于已經開始嘗試獨立開展研究工作的學員而言,大家明顯的感覺到,研究設計是最棘手的問題。在之前有導師指導或帶領的情況下,研究主題和研究內容都是預先給定的,事實上的,完成一篇論文相當于在做一個命題作文。而一旦開始獨立門戶,最大的挑戰是找到合適的研究題目,做一個可靠的研究設計。這也是實證分析工作中最難的部分。

在本次的學術論文班中,來自中國人民大學的劉瑞明老師和中山大學的連玉君老師將基于個人經驗的分享,與大家共同探討上述問題的解決方法。

在第1講中,劉瑞明老師將與大家分享實證研究和論文寫作的經驗。主要內容包括:論文的選題、構思、寫作、修改和投稿等。在第2講中,劉瑞明老師將與大家共同解讀兩篇經典論文,剖析作者的研究思路、研究設計,以及對結果的解釋。在第3-6講中,連玉君老師將詳細講解,并用Stata重現一些經典論文的實證分析過程,以便幫助大家把理論和實踐結合起來。在此基礎上,我們通過Google學術進一步追蹤后續相關文獻,以便掌握如何從現有的文獻出發,拓展出新的研究主題。

我們會提供重現每篇論文所需的所有數據和程序文件,以便保證各位可以在聽課后反芻,并將這些論文中的分析方法遷移到你的研究中去。

精講并重現經典論文,有如下幾個方面的好處:

首先,我們挑選的這些論文都是在相關領域中頗具影響的論文,對后續研究產生了重要的啟發。重現這些論文,并進一步發散性的閱讀文獻,也助于我們找到新的研究主題。

其次,這些論文的研究設計都非常出色,我們可以借鑒并在博采眾長的基礎上,不斷改進自己的研究設計思路和方法。只有去拆解和重現這些論文,才能夠感受到作者在寫作過程中的思考過程,從而從實質上提高我們自身的分析和研究能力。

最后,這些論文中涵蓋了目前實證分析中的主流方法,更為重要的是,每一篇文章中通常會綜合使用多種分析方法,這對于我們理解和靈活應用初級班和高級班所學的計量方法大有裨益。

下面對課程中涉及的主要論文作簡要介紹,以便各位了解此次課程的重點所在。

第一講中,劉瑞明老師將根據個人研究經歷和評審經驗,分享論文寫作和項目申請的經驗與教訓。內容涉及從研究最初的idea產生到最終發表的所有環節,仔細剖析一個普通學者(學生)在入門階段所遇到的種種困惑,給出恰當的解決方案。重點講解如何從身邊挖掘新穎有趣的重要話題、如何述評文獻、如何選擇恰當的識別策略、如何構建模型闡述問題、如何選擇投稿策略等,此外,從評審人的角度分析初學者在寫作和投稿中的若干常見誤區,并提出規避策略。

第二講是第一講的姊妹篇,將通過對Acemoglu et al. (2001)、Alesina and Fuchs-Schündeln (2007)、Nunn and Qian (2011)、Bai and Jia (2016) 等經典文獻的解剖,透析經典文獻如何將絕妙的想法、宏大的敘事、精巧的識別、嚴謹的分析、精彩的辯護、優美的語言熔于一爐,最終成就經典。同時,參考經典文獻的標準,羅列出普通學者寫作時常見的若干問題,對這些問題深入解析,使得聽眾能夠迅速規避“陷阱”,實現文章質量的提升。

第三講講授3篇論文:葉德珠等(2012, 經濟研究)、Ye et al. (2015, SIR)、Richarson (2006, RAS)。前兩篇分別研究了“文化和消費”以及“文化和幸福感”,而第三篇則是會計領域的一篇非常有名的文章,重點研究了自由現金流導致的過度投資問題。表面上,這三篇文章的關系似乎非常松散。事實上,第一篇借鑒了第三篇的研究思路,后者采用OLS回歸的殘差來衡量過度投資,而前者則采用OLS的殘差來衡量過度消費。從第一篇到第二篇,我們則轉換了研究的視角。在研究文化的文獻中,最棘手的問題在于:文化有多個維度的衡量指標,如何評價他們的相對重要性?為此,我們采用了「相對重要性分析(dominance analysis)」,將模型的總R2分解為每個變量的R2貢獻度。這一方法使得我們可以衡量每一個文化維度的相對重要性。

第四講中,我將通過一篇經典論文來介紹“遷移à創新”這一思維模式的重要性。Faulkender and Wang(2006, JF)是現金持有領域中承前啟后的一篇論文。一方面,這篇論文借鑒了Fama and French(1998) 提出的債務市場價值的估算模型,將其遷移到現金持有市場價值的估算上來。另一方面,這篇文章的估算模型成為后續多個領域的主要方法。從這篇文章開始,大家不再僅僅專注現金持有的決定因素,而是以現金持有為切入點,將研究話題拓展到了公司治理、兼并收購、交叉上市等諸多領域。從計量方法角度而言,這篇文章就是在線性回歸模型的基礎上,巧妙的使用交叉項來反映新區有市場價值的異質性,但作者巧妙而深刻的解讀能力讓我們嘆為觀止。

第五講第六講的兩篇論文,分別介紹了政策評價領域中的兩種最重要的研究方法:倍分法 (DID) 和合成控制法 (SCM)。

對于DID,無論是從模型設定還是估計方法角度來看,它都非常簡單。然而,在實際應用過程中,我們會面臨幾個棘手的問題:其一,DID分析的基礎——共同趨勢假設如何檢驗?其二,在實際分析中,各個實驗對象受到政策沖擊的時點往往不一致,此時如何評價政策效果?

Beck, Levine, and LevKov (2010, JF)為我們提供了上述兩類問題的解決方法。作者采用綜合使用面板數據模型、圖形展示等方式,檢驗了共同趨勢假設,并非常直觀的呈現了政策沖擊的效果。更為重要的是,作者不但從總體上估算了美國放松銀行業管制這一政策沖擊對收入分配的影響,同時還進一步探討了這一政策效果得以發生的各種渠道和機制。

在政策評價領域,長期存在著一個空白地帶:有些政策只針對某一個省或某一個州實施,此時DID,PSM等方法都不再適用,因為我們只有一個孤零零的實驗對象!Abadie, Diamond, and Hainmueller (2010, JASA) 提出的合成控制法,很好的解決了這類問題。他們研究了「加州」于1989年實施的禁煙法案的政策效果。其基本思想是,使用其他38個未實施禁煙法案的州的加權平均來虛構一個「合成加州」,進而對比分析「加州」和「合成加州」在1989年之后香煙消費量的差異,這就是政策效果!作者還進一步的使用的組合檢驗,以及「安慰劑檢驗」來確定這一結果的統計顯著性。

需要特別強調的是,雖然論文班的學習并不要求扎實的計量基礎,但卻要求大家要足夠努力。最基本的要求是,在開課之前,要認真研讀每一篇論文,了解其研究背景、研究思路、計量方法和主要結論。在開課前,我會要求大家在線提交每篇論文的讀書筆記。上課過程中,我會隨機抽取學員來回答一些問題。同時,也建議大家在開課前務必掌握文獻的檢索方法,學會使用百度學術、谷歌學術和Endnote等文獻管理軟件,這有助于追蹤我們講解的每篇論文的后續進展,以便發掘新的研究主題。

雖然這些論文的研究主題與諸位所在領域可能會有比較大的差異,但是,大道至簡,從這些論文中主要是學習計量方法的合理應用和研究設計的思想。


論文班課程大綱:

Stata論文201907.png


優惠信息:

1. 無論報初級班還是高級班,繳費成功后都享受如下優惠:

√ (a) 贈送與所報課程同等級的Stata視頻教程。即報初級班送初級班視頻,報高級班送高級班視頻,報全程送【初級+高級+論文攻略】視頻;

√ (b) 5折優惠購買未贈送的其他專題的Stata視頻;

2. 現場班老學員9折優惠;

3. 連老師之前的Stata現場班學員可以8折優惠參加;

4. 同一單位三人以上同時報名9折優惠;

5.同一單位六人以上同時報名8折優惠;

6. 購買過連老師全套Stata視頻的學員可以9折優惠參加;

7. 優惠2, 3, 4, 5, 6不疊加。

8. 組合優惠與折扣優惠不疊加。

PS:根據繳費順序安排現場座位。


報名流程:

1. 點擊對應課程報名鏈接,網上提交報名信息;

2. 電話確認,訂單繳費;

3. 繳費確認,開課前一周發送軟件準備,電子版講義;
4. 現場領取發票及邀請函。

PS:如報名兩個班級請提交報名信息后聯系QQ:28819897142881989714修改價格~


聯系方式:

魏老師

QQ:28819897142881989714
Mail:vip@pinggu.org
Tel: 010-68478566


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stata SPSS
沙發
陳信研究員 發表于 2018-1-3 09:08:32 |只看作者

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很不錯,感謝分享
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藤椅
chengganglee 發表于 2018-1-3 09:17:00 |只看作者

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支持一下!
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板凳
weinamaleny 在職認證  發表于 2018-1-3 09:17:47 |只看作者

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本帖最后由 weinamaleny 于 2018-1-3 09:27 編輯

歡迎大家報名參加
板書↓
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報紙
ccmchy 在職認證  企業認證  發表于 2018-1-3 09:39:56 |只看作者

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thanks
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地板
ntf198602 發表于 2018-1-3 09:41:18 |只看作者

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感謝樓主
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7
auirzxp 學生認證  發表于 2018-1-3 09:49:02 |只看作者

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8
Crsky7 發表于 2018-1-3 09:50:22 |只看作者

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Stata網絡資源和優質圖書精選匯總
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9
karst 發表于 2018-1-3 10:00:40 |只看作者

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謝謝老板
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10
天請 發表于 2018-1-3 10:21:22 |只看作者

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