Tomokazu NOMURA
Toggle Dark/Light/Auto mode Toggle Dark/Light/Auto mode Toggle Dark/Light/Auto mode Back to homepage

WSLでStata

はじめに

StataのLinux版はWSLでも使うことができる。Linux版はCUIで使うこともできるし,GUIも普通に動く。とくにWindows版のStataで困っていなければまったく必要ない。個人的には,シェルやRStudioからStataのコードを実行できるのが便利。Jupyter notebookでも使える。

Stataのインストール

WSLにLinux版Stataをインストールする方法は,公式ページに説明されている通り。 ただし,足りないパッケージがあって起動しないので,libtinfoとlibncursesをインストールしておく。

sudo apt install -y libtinfo5 libncurses5

上記の公式ページの通りにインストールを実行,終わったら画面に表示される指示にしたがい,(rootのままで)stinitを実行する。

/usr/local/stata17/stinit

指示にしたがいながらライセンス情報を入力すればOk。

WSLでもGUIが使える。ただし,libgtk2.0-0というパッケージが足りないのでインストールしておく。

sudo apt install libgtk2.0-0

Stataを起動するには,/usr/local/stata17/にインストールされた以下のコマンドを実行(わたしのライセンスはMPだが,全部インストールされた)。

バージョン CUI起動コマンド GUI起動コマンド
Stata BE stata xstata
Stata SE stata-se xstata-se
Stata MP stata-mp xstata-mp

/usr/local/stata17にPathを通すか,エイリアスを作成しておくと便利。あと,rootになっているついでに,Stataを起動してupdate allしておくと良い。

RStudioでStataを使う

個人的にStataのDoファイル・エディタはあまりしっくりこないので,RStudioを使っている。RStudioのターミナルでStataを起動しておいて,エディタの右下にある言語を"Shell"に設定すれば,Ctrl+EnterでDoファイルを1行実行して次の行に移動できる。

Jupyter notebookでStataを使う

PythonなどでJupyter notebookを使っているのであれば,StataもJupyter notebookで使うと良いかもしれない。

Jupyter ntoebookのインストール

たぶんAnacondaとかJupyter Labとかフルセットの環境を構築した方が良いと思うが,ここでは必要最低限でいきたい。

もしPythonのパッケージ・マネージャであるpipがインストールされていなければ,インストールする。

sudo apt install python3-pip

pipを使って,Jupyter notebookをインストール。

pip3 install notebook

~/.local/bin にインストールされるので,Pathが通っていることを確認しておく。

stata_kernelのインストール

次に,Jupyter notebookでStataを操作するためのカーネルをインストール。

pip3 install stata_kernel
python -m stata_kernel.install

(2022.9.7現在) これでインストールされたstata_kernelは,Stata 17で使う場合にグラフ表示に不具合がある。Stata 17で使う場合には,githubからstata_session.pyの最新版をダウンロードして,~/.local/lib/python3.10/site-packages/stata_kernel/session_stata.pyを置き換えればOk。逆にStata 16以前の場合には,stata_session.pyを最新版に置き換えると不具合が起きると思う。

あとは,~/ に.stata_kernel.confが作成されているので,2行目にStataのPathを設定する(たとえば,stata_path=/usr/local/stata17/stata-mp)。

Jupyter notebookを起動して,kernelをStataに設定すれば使えるはず。

jupyter-notebook

自動的にブラウザが開くはずだが,ターミナルによっては開かない場合もあるみたい。その場合は,http://localhost:8888 にアクセスすればOk。

VS Codeで使う

ブラウザで使うのも良いが,やはりVS Codeが便利。

  • python
  • jupyter

のextensionを入れれば快適な分析環境になる。