GMM stata

GMM stata
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Generalized method of moments (GMM)

Stata’s new gmm command makes generalized method of moments estimation as simple as nonlinear least-squares estimation and nonlinear seemingly unrelated regression. Just specify your residual equations by using substitutable expressions, list your instruments, select a weight matrix, and obtain your results.

Here we fit a Poisson model of the number of doctor visits as a function of gender, income, and whether a person has a chronic disease or private health insurance. We have reason to believe that income is endogenous, so we use age and race as instruments.

By default, gmm uses the two-step estimator and a weight matrix that assumes the errors are independent but not identically distributed. By using the wmatrix() and vce() options, you can request weight and variance–covariance matrices appropriate for errors that are independent and identically distributed, are independent but not identically distributed, exhibit group-level clustering, or that exhibit heteroskedasticity and autocorrelation. In addition, you can obtain standard errors via the bootstrap or the jackknife.

When fitting a model by GMM, you should check to see whether the instruments you use really satisfy the orthogonality condition—i.e.,

whether they are uncorrelated with the errors. In GMM estimation, Hansen’s J statistic is the most common test statistic. In our example, whether our instruments are valid is certainly open for debate—age likely influences the number of doctor visits—and we can test their validity by using estat overid to obtain Hansen’s J statistic:

The test statistic has a χ2 distribution under the null hypothesis that the instruments are valid. The significant statistic indicates that one or more of our instruments are not valid (assuming that the model is otherwise correctly specified).

gmm’s numerical deri vative routines are very accurate, so most of the time you do not need to spend time taking analytic derivatives. However, if speed is of the essence or if you plan to fit the same model repeatedly, analytic derivatives can be a boon. gmm provides a simple way to specify derivatives. We could fit our previous model with analytic derivatives by specifying

The notation {xb:private chronic female income}is a shorthand to create a linear combination of variables; we could have specified

{xb_private}*private + {xb_chronic}*chronic + {xb_female}*female + {xb_income}*income and declared each parameter explicitly. By using the shorter notation, we need only specify the derivative with respect to the entire linear combination instead of each parameter individually. Moreover, once we declare our linear combination, we can subsequently

refer to it as xb:without having to specify the variables associated with it.

In addition to standard instruments, gmm allows you to create panel-style instruments used in dynamic and other panel models with endogenous regressors. In these models, you typically use lagged values of regressors as instruments; the number of lagged values available increases as the time dimension increases. gmm’s xtinstruments() option makes creating these instruments a snap.

For more complicated analyses, gmm allows you to write a program to evaluate your residual equations instead of using substitutable expressions. These programs are structured like those that ml, nl, and nlsur use. Here is our Poisson model fit using the moment-evaluator program version of gmm:

The programmable version of gmm is eminently flexible. You just need to tell it how many moment equations you have and the number of parameters in your model. You can optionally specify instruments and select the type of weight matrix to use and standard errors to report.

stata使用手册

STATA基本入门 前言 STATA是一个十分好用而且简单的统计软件包,透过轻松的数据输入方式,而且简单的指令,即可执行一般在计量经济学上常用的计量模型。除了计 量模型外,STATA的软件包中也可执行统计学中的估计和检定,甚至是多变量分析中的各项分析工具。因此,STATA可以说是一个相当强而有力的统计软件。 一、安装 STATA所须的内存容量不大,只有4.03MB。此外,安装也相当简单,只要在〝SETUP〞上点两下,安装完成后再分别输入”Sn”、”Code”和”Key”即可开始使用。但是安装过程中有一点必须注意的是,如下图所示,有”Intercooled”和”Small”两个选项。一般而言,为了方便日后要设定较大的内存容量来处理大笔的资料,通常选择以”Intercooled”进行安装。 以此項進行安裝 二、窗口介绍

安装完成后,点选桌面上STATA的图标,窗口画面如下图所示。为了使画 面美观,我们可以将画面拉到自己喜欢的地方,如下图所示。为了保存这个窗口画面,我们必须点选工具列上的”Prefs”下的”Save Windowing Preferences”。如此一来,以后开启STATA时都会以此窗口画面呈现。

接下来,我们依序介绍四个窗口的功用: 左上─Review:此一窗口用于记录在开启STATA后所执行过的所有指令。因 此,若欲使用重复的指令时,只要在该指令上点选两下即可执 行相同的指令;若欲使用类似的指令时,在该指令上点一下, 该指令即会出现在窗口”Stata Command”上,再进行修改即可。 此外,STATA还可以将执行过的指令储存下来,存在一个 do-file内,下次即可再执行相同的指令。 左下─Variables:此一窗口用于呈现某笔数据中的所有变量。换言之,当数据 中的变量都有其名称时,变量名称将会出现在此一窗口中。 只要数据有读进STATA中,变量名称就会出现。它的优点 是(1)确认数据输入无误;(2)只要在某变量上点选两下,该 变量即会出现在窗口”Stata Command”上。 右上─Stata Results:此一窗口用于呈现并记录指令执行后的结果。 右下─Stata Command:此一窗口用于输入所欲执行的指令。 Note:以上四个窗口都可以从”Fonts”去更改字体大小。 三、输入数据(Entering data)

让你快速上手的stata讲义

Stata简明讲义 王非 中国经济研究中心 ebwf@https://www.360docs.net/doc/405532282.html,

〇、写在前面的话 关于学习Stata的意义,大家只需知道:目前,Stata是计量经济学、特别是微观计量经济学的主流软件。因此,Stata很重要、很有用,而大家也会在使用Stata 的过程中慢慢体会到它的特点。 本讲义取名为“Stata简明讲义”,意在突出“简”和“明”两个字。虽然讲义长达五十多页,但相比Stata的完全手册来说,还不及九牛之一毛,故为“简”。实际上,完全手册中的很多内容都鲜有人(特别是计量经济学者)问津,而本讲义列出的内容则是大家经常用到的操作;所以,“简”也有“简”的好处。即便如此,掌握这份讲义也并非易事。所谓“明”,是明晰的意思。本讲义本着“手把手教”的精神,力求把每项操作都说得具体明晰,以方便初学者(特别是没有程序操作经历的初学者)尽快上手。至于本讲义在“简明”上做得怎么样,还需要各位读者来评判。 中心的一位学长邹传伟,曾经写过一份“Stata介绍”,在网上可以下载。那份讲义比较全面,但不够具体明晰。本讲义参照那份讲义,在框架上查漏补缺,并进一步地明晰化。本讲义第二部分的“do文件”和第七部分的“残差分析”的相关内容均来自于中心的沈艳老师的相关讲义,而沈老师对于本讲义的成形给予了细致的指导。本讲义附带了一些数据文件,其中“WAGE1.dta”和“WAGEPRC.dta”均来自Wooldridge的中级计量教材的数据集,而其他数据则为作者自己的杜撰。尽管从别人那里拿来了许多好东西,但本讲义的任何错误仍源于作者自己的疏忽。 本讲义是这样安排的:第一部分讲Stata的界面,第二部分讲do文件,第三部分讲怎样把数据导入Stata,第四部分专门讲help和search命令以及帮助文件的阅读方法,第五部分讲数据的描述及管理,第六部分讲如何画图,第七部分讲初步的回归分析。

主成分分析在STATA中的实现以及理论介绍

第十二章 主成分分析 主成分分分析也称作主分量分析,是霍特林(Hotelling)在1933年首先提出。主成分分析是利用降维的思想,在损失较少信息的前提下把多个指标转化为较少的综合指标。转化生成的综合指标即称为主成分,其中每个主成分都是原始变量的线性组合,且各个主成分互不相关。Stata 对主成分分析的主要容包括:主成分估计、主成分分析的恰当性(包括负偏协方差矩阵和负偏相关系数矩阵、KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)抽样充分性、复相关系数、共同度等指标测度)、主成分的旋转、预测、各种检验、碎石图、得分图、载荷图等。 p j n i b a y ij j i ij ,,2,1,,2,1,' ==+=ε 主成分的模型表达式为: p p j i i i i diag v v v v i p V V C λλλλλλλ≥≥≥=∧='' ==∧=∑ 2121),,,,(0 1 其中,a 称为得分,b 称为载荷。主成分分析主要的分析方法是对相关系数矩阵(或协方差矩阵)进行特征值分析。 Stata 中可以通过负偏相关系数矩阵、负相关系数平方和KMO 值对主成分分析的恰当性进行分析。负偏相关系数矩阵即变量之间两两偏相关系数的负数。非对角线元素则为负的偏相关系数。如果变量之间存在较强的共性,则偏相关系数比较低。因此,如果矩阵中偏相关系数较高的个数比较多,说明某一些变量与另外一些变量的相关性比较低,主成分模型可能不适用。这时,主成分分析不能得到很好的数据约化效果。 Kaiser-Meyer-Olkin 抽样充分性测度也是用于测量变量之间相关关系的强弱的重要指标,是通过比较两个变量的相关系数与偏相关系数得到的。KMO 介于0于1之间。KMO 越高,表明变量的共性越强。如果偏相关系数相对于相关系数比较高,则KMO 比较低,主成分分析不能起到很好的数据约化效果。根据Kaiser (1974),一般的判断标准如下:0.00-0.49,不能接受(unacceptable );0.50-0.59,非常差(miserable );0.60-0.69,勉强接受(mediocre );0.70-0.79,可以接受(middling );0.80-0.89,比较好(meritorious );0.90-1.00,非常好(marvelous )。 SMC 即一个变量与其他所有变量的复相关系数的平方,也就是复回归方程的可决系数。SMC 比较高表明变量的线性关系越强,共性越强,主成分分析就越合适。 成分载荷、KMO 、SMC 等指标都可以通过extat 命令进行分析。 多元方差分析是方差分析在多元中的扩展,即模型含有多个响应变量。本章介绍多元(协)方差分析以及霍特林(Hotelling)均值向量T 检验。 12.1 主成分估计 Stata 可以通过变量进行主成分分析,也可以直接通过相关系数矩阵或协方差矩阵进行。 (1)sysuse auto,clear pca trunk weight length headroom pca trunk weight length headroom, comp(2) covariance

Stata操作入门

Stata软件基本操作和数据分析入门 第一讲Stata操作入门 张文彤赵耐青 第一节概况 Stata最初由美国计算机资源中心(Computer Resource Center)研制,现在为Stata公司的产品,其最新版本为7.0版。它操作灵活、简单、易学易用,是一个非常有特色的统计分析软件,现在已越来越受到人们的重视和欢迎,并且和SAS、SPSS一起,被称为新的三大权威统计软件。 Stata最为突出的特点是短小精悍、功能强大,其最新的7.0版整个系统只有10M左右,但已经包含了全部的统计分析、数据管理和绘图等功能,尤其是他的统计分析功能极为全面,比起1G以上大小的SAS系统也毫不逊色。另外,由于Stata在分析时是将数据全部读入内存,在计算全部完成后才和磁盘交换数据,因此运算速度极快。 由于Stata的用户群始终定位于专业统计分析人员,因此他的操作方式也别具一格,在Windows席卷天下的时代,他一直坚持使用命令行/程序操作方式,拒不推出菜单操作系统。但是,Stata的命令语句极为简洁明快,而且在统计分析命令的设置上又非常有条理,它将相同类型的统计模型均归在同一个命令族下,而不同命令族又可以使用相同功能的选项,这使得用户学习时极易上手。更为令人叹服的是,Stata语句在简洁的同时又拥有着极高的灵活性,用户可以充分发挥自己的聪明才智,熟练应用各种技巧,真正做到随心所欲。

除了操作方式简洁外,Stata的用户接口在其他方面也做得非常简洁,数据格式简单,分析结果输出简洁明快,易于阅读,这一切都使得Stata成为非常适合于进行统计教学的统计软件。 Stata的另一个特点是他的许多高级统计模块均是编程人员用其宏语言写成的程序文件(ADO文件),这些文件可以自行修改、添加和下载。用户可随时到Stata网站寻找并下载最新的升级文件。事实上,Stata的这一特点使得他始终处于统计分析方法发展的最前沿,用户几乎总是能很快找到最新统计算法的Stata程序版本,而这也使得Stata自身成了几大统计软件中升级最多、最频繁的一个。 由于以上特点,Stata已经在科研、教育领域得到了广泛应用,WHO的研究人员现在也把Stata作为主要的统计分析工作软件。 第二节Stata操作入门 一、Stata的界面 图1即为Stata 7.0启动后的界面,除了Windows版本的软件都有的菜单栏、工具栏,状态栏等外,Stata的界面主要是由四个窗口构成,分述如下: 1.结果窗口:位于界面右上部,软件运行中的所有信息,如所执行的命令、执行结果和出错信息等均在这里列出。窗口中会使用不同的颜色区分不同的文本,如白色表示命令,红色表示错误信息。 2.命令窗口:位于结果窗口下方,相当于DOS软件中的命令行,此处用于键入需要执行的命令,回车后即开始执行,相应的结果则会在结果窗口中显示出来。

stata简单讲义第六讲

线性相关和回归 赵耐青 在实际研究中,经常要考察两个指标之间的关系,即:相关性。现以体重与身高的关系为例,分析两个变量之间的相关性。要求身高和体重呈双正态分布,既:在身高和体重平均数的附近的频数较多,远离身高和体重平均数的频数较少。 样本相关系数计算公式(称为Pearson 相关系数): ) () () )((2 2 YY XX XY L L L Y Y X X Y Y X X r = ----= ∑ ∑ ∑ (1) 1. 考察随机模拟相关的情况。 显示两个变量相关的散点图程序simur.ado (本教材配套程序,使用见前言)。命令为simur 样本量 总体相关系数 如显示样本量为100,ρ=0的散点图 本例命令为simur 100 0

如显示样本量为200,ρ=0.8的散点图本例命令为simur 200 0.8 如显示样本量为200,ρ=0.99的散点图本例命令为simur 200 0.99

如显示样本量为200,ρ=-0.99的散点图 本例命令为simur 200 -0.99 例1. 测得某地15名正常成年男子的身高x(cm)、体重y(kg)如试计算x和y之间的相关系数r并检验H0:ρ=0 vs H1: ρ≠0。 α=0.05

数据格式为 176.0 69.0 175.0 74.0 172.0 68.0 170.0 64.0 173.0 68.5 168.0 56.0 172.0 54.0 170.0 62.0 172.0 63.0 173.0 67.0 168.0 60.0 171.0 68.0 172.0 76.0 173.0 65.0 Stata命令pwcorr 变量1 变量2 …变量m,sig 本例命令pwcorr x y,sig pwcorr x y,sig Pearson相关系数=0.5994,P值=0.0182<0.05,因此可以认为身高与体重呈正线性相关。

主成分分析在STATA中的实现以及理论介绍

主成分分析在S T A T A中 的实现以及理论介绍 Ting Bao was revised on January 6, 20021

第十二章 主成分分析 主成分分分析也称作主分量分析,是霍特林(Hotelling)在1933年首先提出。主成分分析是利用降维的思想,在损失较少信息的前提下把多个指标转化为较少的综合指标。转化生成的综合指标即称为主成分,其中每个主成分都是原始变量的线性组合,且各个主成分互不相关。Stata 对主成分分析的主要内容包括:主成分估计、主成分分析的恰当性(包括负偏协方差矩阵和负偏相关系数矩阵、KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)抽样充分性、复相关系数、共同度等指标测度)、主成分的旋转、预测、各种检验、碎石图、得分图、载荷图等。 p j n i b a y ij j i ij ,,2,1,,2,1,' ==+=ε 主成分的模型表达式为: p p j i i i i diag v v v v i p V V C λλλλλλλ≥≥≥=∧='' ==∧=∑ 2121),,,,(0 1 其中,a 称为得分,b 称为载荷。主成分分析主要的分析方法是对相关系数矩阵(或协方差矩阵)进行特征值分析。 Stata 中可以通过负偏相关系数矩阵、负相关系数平方和KMO 值对主成分分析的恰当性进行分析。负偏相关系数矩阵即变量之间两两偏相关系数的负数。非对角线元素则为负的偏相关系数。如果变量之间存在较强的共性,则偏相关系数比较低。因此,如果矩阵中偏相关系数较高的个数比较多,说明某一些变量与另外一些变量的相关性比较低,主成分模型可能不适用。这时,主成分分析不能得到很好的数据约化效果。 Kaiser-Meyer-Olkin 抽样充分性测度也是用于测量变量之间相关关系的强弱的重要指标,是通过比较两个变量的相关系数与偏相关系数得到的。KMO 介于0于1之间。KMO 越高,表明变量的共性越强。如果偏相关系数相对于相关系数比较高,则KMO 比较低,主成分分析不能起到很好的数据约化效果。根据Kaiser (1974),一般的判断标准如下:不能接受(unacceptable );非常差(miserable );,勉强接受(mediocre );可以接受(middling );,比较好(meritorious );非常好(marvelous )。 SMC 即一个变量与其他所有变量的复相关系数的平方,也就是复回归方程的可决系数。SMC 比较高表明变量的线性关系越强,共性越强,主成分分析就越合适。 成分载荷、KMO 、SMC 等指标都可以通过extat 命令进行分析。 多元方差分析是方差分析在多元中的扩展,即模型含有多个响应变量。本章介绍多元(协)方差分析以及霍特林(Hotelling)均值向量T 检验。 主成分估计 Stata 可以通过变量进行主成分分析,也可以直接通过相关系数矩阵或协方差矩阵进行。 (1)sysuse auto,clear pca trunk weight length headroom pca trunk weight length headroom, comp(2) covariance

5分钟速学stata面板数据回归(初学者超实用!)

5分钟速学stata面板数据回归(超实用!) 第一步:编辑数据。 面板数据的回归,比如该回归模型为:Y it=β0+β1X1it+β2X2it+β3X3it+εt,在stata中进行回归,需要先将各个变量的数据逐个编辑好,该模型中共有Y X1 X2 X3三个变量,那么先从Y的数据开始编辑,将变量Y的面板数据编辑到stata软件中,较方便的做法是,将excel的数据直接复制到stata软件的数据编辑框中,而excel中的数据需要如下图编辑: 从数据的第二行开始选中20个样本数据,如图:

直接复制粘贴至stata中的data editor中,如图: 第二步:格式调整。 首先,请将代表样本的var1Y变量数据是选20个省份5年的数据为样本,那么口令为rename var1 province 。例如:本例中的Y变量数据编辑接下来需要输入口令为reshape long var,i(province) 其中,var代表的是所有的年份(var2,var3,var4,var5,var6),转化后格式如图: 转化成功后,继续重命名,其中_j这里代表原始表中的年份,var代表该变量的名称

例如,我们编辑的是Y变量的数据,所以口令3和口令4的输入如下: 口令3:rename _j year 口令4:rename var taxi (注:taxi就是Y变量,我们用taxi表示Y) 命名完,数据编辑框如下图所示。 第三步:排序。 例如,本例中的Y变量(taxi),是20个省份和5年的面板数据, 那么口令4为sort province year (虽意思是将province按升序排列,然后再根据排好的province数列排year这一列升序排列。然很多时候在执行sort之前,数据已经符合排序要求了,但为以防万一,请务必执行此操作) 第三步:保存。

主成分分析在STATA中的实现以及理论介绍

主成分分析在S T A T A 中的实现以及理论介绍 文件编码(TTU-UITID-GGBKT-POIU-WUUI-0089)

第十二章 主成分分析 主成分分分析也称作主分量分析,是霍特林(Hotelling)在1933年首先提出。主成分分析是利用降维的思想,在损失较少信息的前提下把多个指标转化为较少的综合指标。转化生成的综合指标即称为主成分,其中每个主成分都是原始变量的线性组合,且各个主成分互不相关。Stata 对主成分分析的主要内容包括:主成分估计、主成分分析的恰当性(包括负偏协方差矩阵和负偏相关系数矩阵、KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)抽样充分性、复相关系数、共同度等指标测度)、主成分的旋转、预测、各种检验、碎石图、得分图、载荷图等。 p j n i b a y ij j i ij ,,2,1,,2,1,' ==+=ε 主成分的模型表达式为: p p j i i i i diag v v v v i p V V C λλλλλλλ≥≥≥=∧='' ==∧=∑ 2121),,,,(0 1 其中,a 称为得分,b 称为载荷。主成分分析主要的分析方法是对相关系数矩阵(或协方差矩阵)进行特征值分析。

Stata中可以通过负偏相关系数矩阵、负相关系数平方和KMO值对主成分分析的恰当性进行分析。负偏相关系数矩阵即变量之间两两偏相关系数的负数。非对角线元素则为负的偏相关系数。如果变量之间存在较强的共性,则偏相关系数比较低。因此,如果矩阵中偏相关系数较高的个数比较多,说明某一些变量与另外一些变量的相关性比较低,主成分模型可能不适用。这时,主成分分析不能得到很好的数据约化效果。 Kaiser-Meyer-Olkin抽样充分性测度也是用于测量变量之间相关关系的强弱的重要指标,是通过比较两个变量的相关系数与偏相关系数得到的。KMO介于0于1之间。KMO越高,表明变量的共性越强。如果偏相关系数相对于相关系数比较高,则KMO比较低,主成分分析不能起到很好的数据约化效果。根据Kaiser(1974),一般的判断标准如下:不能接受(unacceptable);非常差(miserable);,勉强接受(mediocre);可以接受(middling);,比较好(meritorious);非常好(marvelous)。 SMC即一个变量与其他所有变量的复相关系数的平方,也就是复回归方程的可决系数。SMC比较高表明变量的线性关系越强,共性越强,主成分分析就越合适。

STATA简介

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编辑本段 级统计部分 ) 都是用 Stata 自己的语言编写的 Stata 其统计分析能力远远超过了 SPSS ,在许多方面也超过了 SAS !由于 Stata 在分析时是将数据全部读入内存,在计算全部完成后才和磁盘交换数据,因此计算速度极快(一般来说, SAS 的运算速度要比 SPSS 至少快一个数量级,而 Stata 的某些模块和执行同样功能的 SAS 模块比,其速度又比 SAS 快将近一个数量级!) Stata 也是采用命令行方式来操作,但使用上远比 SAS 简单。其生存数据分析、纵向数据(重复测量数据)分析等模块的功能甚至超过了 SAS 。用 Stata 绘制的统计图形相当精美,很有特色。 STATA 的功能列表 数据管理 (Data management) 资料转换、分组处理、附加档案、 ODBC 、行 - 列转换、数据标记、字符串函数…等 基本统计 (Basic statistics) 直交表、相关性、 t- 检定、变异数相等性检定、比例检定、信赖区间…等 线性模式 (Linear models) 稳健 Huber/White/sandwich 变异估计 , 三阶最小平方法、类非相关回归、齐次多项式回归、 GLS 广义型线性模式 (Generalized linear models) 十连结函数、使用者 - 定义连结、 ML 及 IRLS 估计、 九变异数估计、七残差…等 二元、计数及有限应变量 (Binary, count, and limited dependent variables) 罗吉斯特、 probit 、卜松回归、 tobit 、 truncated 回归、条件罗吉斯特、多项式逻辑、巢状逻辑、负二项、 zero-inflated 模型、 Heckman 选择模式、边际影响 Panel 数据 / 交叉 - 组合时间序列 (Panel data/cross-sectional time-series) 随机及固定影响之回归、 GEE 、随机及固定 - 影响之 卜松及负二项分配、随机 - 影响、工具变量回归、 AR(1) 干扰回归 无母数方法 (Nonparametric methods) 多变量方法 (Multivariate methods) 因素分析、多变量回归、 anonical 相关系数 模型检定及事后估计量支持分析 (Model testing and post-estimation support) Wald 检定、 LR 检定、 线性及非线性组合、非线性限制检定、边际影响、修正平均数 Hausman 检定 群集分析 (Cluster analysis) 加权平均 , 质量中心及中位数联结、 kmeans 、 kmedians 、 dendrograms 、停止规则、使用者扩充 图形 (Graphics) 直线图、散布图、条状图、圆饼图、 hi-lo 图、 回归诊断图… 调查方法 (Survey methods) 抽样权重、丛集抽样、分层、线性变异数估计量、拟 - 概似最大估计量、回归、工具变量… 生存分析 (Survival analysis) Kaplan – Meier 、 Nelson – Aalen, 、 Cox 回归 ( 弱性 ) 、参数模式 ( 弱性 ) 、危险比例测试、时间共变项

stata 介绍与命令

Introduction to Stata Getting Data Into Stata There are three ways of getting data into Stata 1.direct keyboard entry using the Stata EDITOR 2.read raw data (ASCII files) directly into a Stata dataset (Stata can import tab or comma delimited data or data in fixed column format) https://www.360docs.net/doc/405532282.html,e a data transfer program such as DBMScopy or Stat/Transfer (we use Stat/Transfer) which can convert data from almost any common program (database, spreadsheet or statistical package) into Stata and vice versa Typing Commands vs Using Menus vs Batch Files There are three ways that you can run Stata. 1.choose commands from the drop-down menus 2.type commands in to the “Command” box 3.type a set of commands into a small file (called a -do- file) and then run the whole set of commands at once. Ultimately, you want to use -do- files for all of your research work because it is the only way that you can exactly reproduce any analyses that you have done. To move you in this direction, we will primarily use the “Command” box (ie type in commands), but if you are stuck, you can use the menus.

stata处理面板数据及修正命令集合

步骤一:导入数据 原始表如下, 数据请以时间(1998,1999,2000,2001??)为横轴,样本名(北京,天津,河北??)为纵轴 将中文地名替换为数字。 注意:表中不能有中文字符,否则会出现错误。面板数据中不能有空值。 去除年份的一行,将其余部分复制到stata的data editor中,或保存为csv格式。 打开stata,调用数据。 方法一:直接复制到data editor中。 方法二:使用口令:insheet using??文件路径 调用例如:insheet using? C:\STUDY\paper\taxi.csv 其中csv格式可用excel的“另存为”导出 步骤二:调整格式 首先请将代表样本的var1重命名 口令:rename var1?样本名 例如:rename var1 province ?也可直接在var1处双击,在弹出的窗口中修改: 接下来将数据转化为面板数据的格式 口令:reshape long var, i(样本名) 例如:reshape long var, i(province) 其中var代表的是所有的年份(var2,var3,var4??) 转化成功后继续重命名,其中_j 这里代表原始表中的年份,var代表该变量的名称 口令例如: rename _j year rename var taxi

也可直接在需要修改的名称处双击,在弹出的窗口中修改 步骤三:排序 口令:sort?变量名 例如:sort province year 意思为将province按升序排列,然后再根据排好的province数列排year这一列 最后,保存。 至此,一个变量的前期数据处理就完成了,请如法炮制的处理所有的变量,也就是说每个变量都做一个dta文件。在处理新变量前请使用 口令:clear 将stata重置 步骤四:合并数据 任意打开一个处理过的变量的dta文件作为基础表(推荐使用因变量的dta文件,这里使用so2作为因变量) 口令:?merge?样本名时间?using?文件路径 例如:merge province year using C:\STUDY\paper\taxi.dta ?意思是将taxi的数据添加到so2的数据表中 然后使用 口令:tab _merge 然后使用 口令:drop _merge 将数据表中的_merge一列去掉, 接着重新使用 口令:sort?样本名时间 例如:sort province year 为新生成的表排序。 如法炮制,将所有的变量都添加到基础表中,

stata简单讲义第五讲

Stata软件基本操作和数据分析入门 第五讲多组平均水平的比较 赵耐青 一、复习和补充两组比较的统计检验 1. 配对设计资料(又称为Dependent Samples) a)对于小样本的情况下,如果配对的差值资料服从正态分布,用配对t检验 (ttest 差值变量=0) b)大样本的情况下,可以用配对t检验 c)小样本的情况下,并且配对差值呈偏态分布,则用配对符号秩检验(signrank 差值变量=0) 2. 成组设计(Two Independent Samples) a)如果方差齐性并且大样本情况下,可以用成组t检验(ttest 效应指标变 量,by(分组变量)) b)如果方差齐性并且两组资料分别呈正态分布,可以用成组t检验 c)(Ranksum test)

二、多组比较 1. 完全随机分组设计(要求各组资料之间相互独立) a)方差齐性并且独立以及每一组资料都服从正态分布(小样本时要求),则采用 完全随机设计的方差分析方法(即:单因素方差分析,One Way ANOV A)进 行分析。 b)方差不齐或小样本情况下资料偏态,则用Kruskal Wallis 检验(H检验) 例5.1 为研究胃癌与胃粘膜细胞中DNA含量(A.U)的关系,某医师测得数据如下,试问四 组人群的胃粘膜细胞中平均DNA含量是否相同? 组别group DNA含量(A.U) 浅表型胃炎 1 9.81 12.73 12.29 12.53 12.95 9.53 12.6 8.9 12.27 14.26 10.68 肠化生 2 14.61 17.54 15.1 17 13.39 15.32 13.74 18.24 13.81 12.63 14.53 16.17早期胃癌 3 23.26 20.8 20.6 23.5 17.85 21.91 22.13 22.04 19.53 18.41 21.48 20.24

stata 1 数据录入

数据录入 在Stata中读入数据可以有三种方式:直接从键盘输入、打开已有数据文件和拷贝、粘贴方式交互数据。 (1)从键盘输入数据 在Stata中可以使用命令行方式直接建立数据集,首先使用input命令制定相应的变量名称,然后一次录入数据,最后使用end语句表明数据录入结束。 例1 在某实验中得到如下数据,请在Stata中建立数据集。 观测数据 X 1 3 5 7 9 Y 2 4 6 8 10 解:此处需要建立两个变量X、Y,分别录入相应数值,Stata中的操作如下,其中划线部分为操作者输入部分。 . drop _all . input x y x y 1. 1 2 2. 3 4 3. 5 6 4. 7 8 5. 9 10 6. end (2)用stata的数据编辑工具 ①进入数据编辑器 进入stata界面,在命令栏键入edit或在stata的window下拉菜单中单击data editor或点击编辑图标(注意:是浏览图标,点击后只能浏览,不能编辑)即可进入stata数据编辑器。(stata界面如下图)

②数据编辑 在空白处输入数据。注:键入数据后要按Enter 在第一列输入数据后,Stata第一列自动命名为var1;在第二列输入数据后,第二列自动命名为var2……依次类推。在输入数据后,双击纵格顶端的变量名栏(如:Var1或Var2处),可以更改变量名,并可以在label栏中注释变量名的 含义,点击4所示)。仍沿用上例,双击观察值所在列顶端的变量名栏,更改变量名为x,并在label栏中注明“7岁男童身高(cm)”。数据输 入完毕后,单击即可退出编辑器。 ○3指令解释 Preserve:保存已经输入的数据,相当于Word里的Save功能。 Rrstore:撤销所有未保存的数据。 Sort:按某一列数据排序。(注:需先选中某列数据) 《:将某列数据移到左边一列。 》:将某列数据移到右边一列。 Hide:隐藏某列数据。(注:需先选中某列数据) Delete:删除数据。 (3)从Excel中导出数据 首先将EXCEL中的A1-6~D1-6全部24个单元格选中,并复制;然后切换到Stata,选择菜单Window Data Editor,打开数据编辑窗口;点右键选择Paste,相应的数据就会被直接粘贴如数据编辑窗口中,并且变量名、记录数、变量格式等均会被自动正确设置。

STATA面板数据模型操作命令

STATA 面板数据模型估计命令一览表 一、静态面板数据的STATA 处理命令 εαβit ++=x y it i it 固定效应模型 μβit +=x y it it εαμit +=it it 随机效应模型 (一)数据处理 输入数据 ●tsset code year 该命令是将数据定义为“面板”形式 ●xtdes 该命令是了解面板数据结构 ●summarize sq cpi unem g se5 ln 各变量的描述性统计(统计分析) ●gen lag_y=L.y /////// 产生一个滞后一期的新变量

gen F_y=F.y /////// 产生一个超前项的新变量 gen D_y=D.y /////// 产生一个一阶差分的新变量 gen D2_y=D2.y /////// 产生一个二阶差分的新变量 (二)模型的筛选和检验 ●1、检验个体效应(混合效应还是固定效应)(原假设:使用OLS混合模型)●xtreg sq cpi unem g se5 ln,fe 对于固定效应模型而言,回归结果中最后一行汇报的F统计量便在于检验所有的个体效应整体上显著。在我们这个例子中发现F统计量的概率为0.0000,检验结果表明固定效应模型优于混合OLS模型。 ●2、检验时间效应(混合效应还是随机效应)(检验方法:LM统计量) (原假设:使用OLS混合模型) ●qui xtreg sq cpi unem g se5 ln,re (加上“qui”之后第一幅图将不会呈现) xttest0

可以看出,LM检验得到的P值为0.0000,表明随机效应非常显著。可见,随机效应模型也优于混合OLS模型。 ●3、检验固定效应模型or随机效应模型(检验方法:Hausman检验) 原假设:使用随机效应模型(个体效应与解释变量无关) 通过上面分析,可以发现当模型加入了个体效应的时候,将显著优于截距项为常数假设条件下的混合OLS模型。但是无法明确区分FE or RE的优劣,这需要进行接下来的检验,如下: Step1:估计固定效应模型,存储估计结果 Step2:估计随机效应模型,存储估计结果 Step3:进行Hausman检验 ●qui xtreg sq cpi unem g se5 ln,fe est store fe qui xtreg sq cpi unem g se5 ln,re est store re hausman fe (或者更优的是hausman fe,sigmamore/ sigmaless) 可以看出,hausman检验的P值为0.0000,拒绝了原假设,认为随机效应模型的基本假设得不到满足。此时,需要采用工具变量法和是使用固定效应模型。

Stata入门之整体介绍

Stata入门介绍 . Stata入门介绍 转载,原作者不详。 (1) Stata要在使用中熟练的,大家应该多加练习。 (2) Stata的很多细节,这里不会涉及,只是选取相对重要的部分加以解释,大家在使用Stata 过程中留心积累。作为入门性质的介绍,本文只选取和中级计量经济学作业相关的内容和一些 处理数据所使用的基本命令。对于更高深的内容,请大家参看STATA manual.” 界面 当我们把stata装好以后,首先需要了解的是它的界面。打开Stata后我们便可以看到它常用的四个窗口:Stata Results; Review; Variables; Stata Command。我们所有的运行结果都会在Stata Results界面中显示;而命令的输入则在Stata Command窗口;Review窗口记录我们使用过的命令;最后Variables窗口显示存在于当前数据库中的所有变量的名称。可以直接点击 Review窗口来重新输入已使用过的命令,我们所需变量可以通过点击Varaibles窗口来得到,这些都可以简便我们的操作。 Stata 命令 Stata软件功能强大,体现在它提供了丰富的命令,可以实现许多功能。每一个stata命令都相应的命令格式。我们在这里介绍常用的一些命令的功能和相应的格式,大家在使用stata的过程中会不断积累命令的相关知识。 需要对命令的帮助时可以用help命令查询。例如了解命令:“reg”,就可以在Stata Command 窗口输入“help reg”,也可以在Help选项下content中查找我们需要的相关命令。用help 查询,则窗口会显示关于该命令的详尽说明。更直接的办法是看Examples中的范例是如何使用该命令,阅读一些相关的说明并加以模仿。 重要习惯 我们使用stata进行回归分析时,需要养成一些好的习惯。在进行一些数据量很大,过程复杂 的分析时尤其重要。 (1)使用日志(log)。它可以帮助我们记录stata的运行结果。 格式:log using c:\stata8\logfiles\10.21.5_30.log (注意:我们需要先建好文件夹c:\stata8\logfiles) 关闭log的命令为“log close”。 格式: log close 那么“10.21.5_30.log”文件就记录了从“log using”命令到“log close”命令之间stata

V131-STATA全套数据资料+讲义-Chen_QJ_修改说明1

《资本-劳动替代弹性与地区经济增长》 修改说明 对审稿意见1的答复 非常感谢贵刊审稿人在百忙之中审阅拙作,并提出了一些宝贵的修改意见。参考这些意见,我们对文章初稿进行了如下几个方面的修改: (1)对文中部分公式的推导过程进行了更为细致的说明,统一放置于附录1。 (2)对文中所使用的估计方法——可行性一般化非线性最小二乘法(FGNLS)的具体实现过程,尤其是相关参数初始值的设定方法进行了更为细致的说明,请见正文和附录2。 (3)其它一些细节上的调整和完善。包括:对部分表述不妥之处的修改;增加了6条参考文献;对实证结果进行了更为细致的讨论,突出了本文结论所隐含的政策含义等。 下面,我们针对审稿人提出的问题给出详细答复。 审稿意见:本文估算了我国不同省份的资本-劳动替代弹性,并进一步考察了资本-劳动替代弹性对经济增长的影响。论文考察的问题具有较为重要的理论和现实意义,但文章仍存在较多的问题,建议作者进一步修正和完善。 下面我们具体指出本文存在的问题,如有不妥之处也请谅解。 1.本文第三部分替代弹性与经济增长率关系的理论分析中存在的问题较多,这里得不到作者想要的结论,本部分存在的问题如下: (1)在新古典增长框架下,经济增长率是外生给定的,经济增长率取决于人口增长率与技术进步率。在本的框架下,均衡状态人均产出的增长率等于零,而与资本-劳动替代弹性无关,因此得不到本文的结论。 (2)文中方程(1)后资本边际生产率括号外的指数有误,请仔细核实; (3)文中方程(3)前的推导有误,得不到文中方程(3)的结论; (4)同样的,也得不到文中方程(4)的结论。 答复:本文以新古典生产函数为基础来推导经济增长率和替代弹性的关系,分析中采用索洛基本方程,但并没有分析经济处于稳态时替代弹性对经济增长率的影响。此外,Klump and de La Grandville(2000)的理论分析研究表明,当经济处于稳态时,具有较高替代弹性的经济体的人均产出水平的增长率将更高,所以,即使在新古典框架下,替代弹性将影响稳态时的经济增长率。在替代弹性大于1的条件下,资本-劳动比趋于无穷大时,资本的边际产量大于0,因此,即使没有技术进步也能实现经济增长,即内生经济增长。 我们仔细检查了理论分析部分推导过程,发现资本边际生产率括号外的指数应为 1 1 σ- ,我

Stata面板数据分析

5分钟搞定Stata面板数据分析 简易教程 步骤一:导入数据 原始表如下, 数据请以时间(1998,1999,2000,2001??)为横轴,样本名(北京,天津,河北??)为纵轴 将中文地名替换为数字。

注意:表中不能有中文字符,否则会出现错误。面板数据中不能有空值。 去除年份的一行,将其余部分复制到stata的data editor中,或保存为csv格式。

打开stata,调用数据。 方法一:直接复制到data editor中。 方法二:使用口令:insheet using 文件路径 调用例如:insheet using C:\STUDY\paper\taxi.csv 其中csv格式可用excel的“另存为”导出 如图:

步骤二:调整格式 首先请将代表样本的var1重命名 口令:rename var1 样本名 例如:rename var1 province 也可直接在var1处双击,在弹出的窗口中修改:

接下来将数据转化为面板数据的格式 口令:reshape long var, i(样本名) 例如:reshape long var, i(province) 其中var代表的是所有的年份(var2,var3,var4??) 转化后的格式如图: 转化成功后继续重命名,其中_j 这里代表原始表中的年份,var代表该变量的名称口令例如: rename _j year rename var taxi 也可直接在需要修改的名称处双击,在弹出的窗口中修改 如图:

步骤三:排序 口令:sort 变量名 例如:sort province year 意思为将province按升序排列,然后再根据排好的province数列排year这一列如图:

Stata操作讲义知识讲解

操S义讲作atat Stata操作讲义 第一讲 Stata操作入门 第一节概况 Stata最初由美国计算机资源中心(Computer Resource Center)研制,现在为Stata公司的产品,其最新版本为7.0版。它操作灵活、简单、易学易用,是一个非常有特色的统计分析软件,现在已越来越受到人们的重视和欢迎,并且和SAS、SPSS一起,被称为新的三大权威统计软件。 Stata最为突出的特点是短小精悍、功能强大,其最新的7.0版整个系统只有10M左右,但已经包含了全部的统计分析、数据管理和绘图等功能,尤其是他的统计分析功能极为全面,比起1G以上大小的SAS系统也毫不逊色。另外,由于Stata在分析时是将数据全部读入内存,在计算全部完成后才和磁盘交换数据,因此运算速度极快。 由于Stata的用户群始终定位于专业统计分析人员,因此他的操作方式也别具一格,在Windows席卷天下的时代,他一直坚持使用命令行/程序操作方式,拒不推出菜单操作系统。但是,Stata的命令语句极为简洁明快,而且在统计分析命令的设置上又非常有条理,它将相同类型的统计模型均归在同一个命令族下,而不同命令族又可以使用相同功能的选项,这使得用户学习时极易上手。更为令人叹服的是,Stata语句在简洁的同时又拥有着极高的灵活性,用户可以充分发挥自己的聪明才智,熟练应用各种技巧,真正做到随心所欲。 除了操作方式简洁外,Stata的用户接口在其他方面也做得非常简洁,数据格式简单,分析结果输出简洁明快,易于阅读,这一切都使得Stata成为非常适合于进行统计教学的统计软件。

Stata的另一个特点是他的许多高级统计模块均是编程人员用其宏语言写成的程序文件(ADO文件),这些文件可以自行修改、添加和下载。用户可随时到Stata网站寻找并下载最新的升级文件。事实上,Stata的这一特点使得他始终处于统计分析方法发展的最前沿,用户几乎总是能很快找到最新统计算法的Stata程序版本,而这也使得Stata自身成了几大统计软件中升级最多、最频繁的一个。 由于以上特点,Stata已经在科研、教育领域得到了广泛应用,WHO的研究人员现在也把Stata作为主要的统计分析工作软件。 第二节 Stata操作入门 一、Stata的界面 图1即为Stata 7.0启动后的界面,除了Windows版本的软件都有的菜单栏、工具栏,状态栏等外,Stata的界面主要是由四个窗口构成,分述如下: 1.结果窗口 位于界面右上部,软件运行中的所有信息,如所执行的命令、执行结果和出错信息等均在这里列出。窗口中会使用不同的颜色区分不同的文本,如白色表示命令,红色表示错误信息。 2.命令窗口 位于结果窗口下方,相当于DOS软件中的命令行,此处用于键入需要执行的命令,回车后即开始执行,相应的结果则会在结果窗口中显示出来。 3.命令回顾窗口 即review窗口,位于界面左上方,所有执行过的命令会依次在该窗口中列出,单击后命令即被自动拷贝到命令窗口中;如果需要重复执行,用鼠标双击相应的命令即可。 4.变量名窗口 位于界面左下方,列出当前数据及中的所有变量名称。 除以上四个默认打开的窗口外,在Stata中还有数据编辑窗口、程序文件编辑窗口、帮助窗口、绘图窗口、Log窗口等,如果需要使用,可以用Window或Help菜单将其打开。 二、数据的录入与储存. Stata为用户提供了简捷,但是非常完善的数据接口,熟悉它的用法是使用Stata的第一步,在Stata中读入数据可以有三种方式:直接从键盘输入、打开已有数据文件和拷贝、粘贴方式交互数据。 (1)从键盘输入数据 在Stata中可以使用命令行方式直接建立数据集,首先使用input命令制定相应的变量名称,然后一次录入数据,最后使用end语句表明数据录入结束。 例1 在某实验中得到如下数据,请在Stata中建立数据集。 观测数据:X 1 3 5 7 9 ,Y 2 4 6 8 10 解:此处需要建立两个变量X、Y,分别录入相应数值,Stata中的操作如下,其中划线部分为操作者输入部分。 (2)用Stata的数据编辑工具

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