Stata实验指导、统计分析与应用chap07
使用Stata进行统计分析的方法与实例
使用Stata进行统计分析的方法与实例第一章：导言统计分析是一种基于数据的科学方法，主要用于搜集、整理、分析和解释数据，以便更好地理解和描述现象、随机事件或人类行为。
Stata是一款功能强大且广泛应用于统计学和经济学领域的统计分析软件。
本文将介绍使用Stata进行统计分析的方法和实例，并按以下章节进行详细说明。
第二章：数据导入与清洗在使用Stata进行统计分析之前，首先需要导入和清洗数据。
Stata支持多种数据导入格式，如文本文件、Excel表格和数据库等。
通过使用Stata的数据管理命令，我们可以对数据进行清洗和预处理，包括删除缺失值、处理离群值和进行变量转换等。
第三章：描述性统计分析描述性统计分析是研究对象的基本特征和总体分布的方法。
在Stata中，我们可以使用各种命令来计算和展示数据的描述性统计量，如平均值、标准差、中位数和频数分布等。
此外，可以使用图表工具来可视化数据的分布和特征，如直方图、箱线图和散点图等。
第四章：推断统计分析推断统计分析是通过抽样来推断总体参数的方法。
Stata提供了一系列统计模型和命令，用于进行参数估计、假设检验和置信区间估计等推断统计分析。
常见的推断统计方法包括回归分析、方差分析和非参数检验等。
通过Stata的命令和函数，我们可以轻松地应用这些方法，从而得出关于总体的推断结论。
第五章：多元统计分析多元统计分析是研究多个变量之间关系的方法。
Stata提供了多元统计模型和命令，用于探索和解释多个变量之间的关系。
其中包括多元线性回归分析、主成分分析和因子分析等。
通过使用Stata的多元统计分析功能，我们可以深入研究变量之间的相关性和潜在结构等。
第六章：时间序列分析时间序列分析是研究时间变化规律的方法。
在Stata中，我们可以使用时间序列模型和命令，对时间序列数据进行建模和预测分析。
其中包括平稳性检验、自回归移动平均模型和差分自回归移动平均模型等。
通过利用Stata的时间序列分析功能，我们可以分析和预测各种经济和社会现象的发展趋势。
STATA使用教程
STATA使用教程第一章：介绍 StataStata 是一款统计分析软件，广泛应用于经济学、社会科学、健康科学和医学研究等领域。
本章将介绍 Stata 软件的基本特点、适用范围和主要功能。
1.1 Stata 的特点Stata 是一款功能强大、易于使用的统计软件。
不同于其他统计软件，Stata 具有灵活性高、数据处理效率好的优点。
它支持多种数据文件格式，可以处理大规模的数据集，并且具有丰富的数据处理、统计分析和图形展示功能。
1.2 Stata 的适用范围Stata 软件适用于各类研究领域，涵盖了经济学、社会科学、医学、健康科学等多个领域。
它广泛应用于定量分析、回归分析、面板数据分析、时间序列分析等领域，可用于统计推断、数据可视化和模型建立等任务。
1.3 Stata 的主要功能Stata 软件提供了丰富的功能模块，包括数据导入导出、数据清洗、数据管理、描述性统计、推断统计、回归分析、面板数据分析、时间序列分析、图形展示等。
这些功能模块为用户提供了全面且灵活的数据分析工具。
第二章：Stata 数据处理数据处理是统计分析的前置工作，本章将介绍 Stata 软件的数据导入导出、数据清洗和数据管理等功能。
2.1 数据导入导出Stata 支持导入多种文件格式的数据，如文本文件、Excel 文件和 SAS 数据集等。
用户可以使用内置命令或者图形界面进行导入操作，导入后的数据可以存储为 Stata 数据文件（.dta 格式），方便后续的数据处理和分析。
2.2 数据清洗数据清洗是数据处理的重要环节，Stata 提供了多种数据清洗命令，如缺失值处理、异常值处理和数据类型转换等。
用户可以根据实际情况选择合适的数据清洗操作，确保数据的准确性和完整性。
2.3 数据管理数据管理是有效进行数据处理的关键，Stata 提供了许多数据管理命令，如数据排序、数据合并、数据分割和数据标记等。
这些命令可以帮助用户高效地对数据进行管理和组织，提高数据处理效率。
Stata软件基本操作和数据分析入门
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。
stata的统计学运用
stata的统计学运用
Stata可以用于各种统计学应用，包括描述统计、假设检验、
回归分析、方差分析、时间序列分析、生存分析等。
描述统计：Stata可以计算数据的均值、中位数、众数、标准差、四分位数等常见的描述统计量，并生成统计报告和图表。
假设检验：Stata可以进行各种假设检验，如t检验、方差分析、卡方检验等。
通过设定显著性水平，可以判断变量之间的差异是否具有统计学意义。
回归分析：Stata可以进行线性回归、逻辑回归、多元回归等。
通过回归分析，可以了解自变量对因变量的影响程度，得到各个变量的系数、显著性等信息。
方差分析：Stata可以进行单因素方差分析、多因素方差分析等。
通过方差分析，可以比较不同组之间的均值是否存在显著差异，用于研究因素对于观测变量的影响。
时间序列分析：Stata提供了一系列用于处理时间序列数据的
命令，可以进行趋势分析、季节性分析、平稳性检验等。
通过时间序列分析，可以了解数据的时间变化规律和趋势。
生存分析：Stata可以进行生存分析，包括Kaplan-Meier法、Cox比例风险模型等。
生存分析用于研究时间至事件发生的概率，常用于医学和流行病学研究。
总之，Stata是一个功能强大的统计软件，可以广泛应用于统计学研究和数据分析领域。
无论是数据描述、假设检验、回归分析、方差分析还是时间序列分析、生存分析等，Stata都提供了相应的工具和命令。
Stata统计分析与应用(第3版)
Stata统计分析与应用 (第3版)
演讲人
2 0 2 5 - 11 - 11
01 1 Stata概述
1 Stata概述
1.1 Stata的历史和特点
1.3 Stata命令——help、 search命令
1.2 Stata的使用界面
1.4 Stata学习资源
02 2 数据管理
2 数据管理
11.2.4 ARIMA模型 的Stata实现
11 时间 序列分析
11.3 VAR与VEC的 估计及解释
11.3.1 普通VAR模型 的估计
11.3.3 Johansen协整 检验和VEC模型的估计
11.3.2 Granger因果 分析、IRF与方差分解
11.3.4 VAR模型的 Stata实现
2 数据管理
2.6.1 in的使 用
2.6.2 if的使 用
2.6.3 by语 句的使用
2.6 使用in、if和by语句定义 数据子集
2 数据管理
2.7.1 建立新的 变量—— generate
2.7.2 更改已有 的变量—— replace
2.7.3 egen 命令
2.7 变量的相关操作
2 数据管理
11 时间 序列分析
11.4 ARCH与GARCH 的估计及解释
A
11.4.1 ARCH模型
C
11.4.2 GARCH模型
11.4.3 ARCH模型 的Stata实现
B
12 12 聚类分析
12 聚类分析
12.1 聚类分析的 基本思想与理论
12.1.1 聚类分析的基本 思想
12.1.2 聚类分析的相似 性测度
2
如何使用Stata进行统计学分析
如何使用Stata进行统计学分析Stata是一种流行的统计学软件，广泛应用于各个领域的数据分析和统计学研究。
本文将介绍如何使用Stata进行统计学分析，并按照不同的主题进行划分章节。
第一章：Stata基础操作在开始使用Stata进行统计学分析之前，首先需要了解一些基础操作。
包括数据导入和导出、数据清洗、变量定义等。
Stata支持各种数据文件格式的导入，例如Excel、CSV等，通过使用`import`命令可以将数据导入到Stata中。
此外，Stata还提供了丰富的数据清洗功能，如缺失值处理、异常值处理等。
在数据准备工作完成后，可以使用`generate`命令定义变量，并使用`list`命令查看数据集的内容。
第二章：描述性统计分析描述性统计分析是了解数据的基本特征和分布情况的重要手段。
在Stata中，可以使用`summarize`命令计算变量的均值、方差、最大值、最小值等统计量。
此外，还可以使用`tabulate`命令生成频数表和列联表，用以统计分类变量的分布情况和不同变量之间的关联。
第三章：统计图形绘制统计图形是数据可视化的重要工具，有助于更直观地理解数据的特点和模式。
Stata提供了多种绘图命令，例如`histogram`命令用于绘制直方图、`scatter`命令用于绘制散点图、`boxplot`命令用于绘制箱线图等。
通过适当选择和组合这些绘图命令，可以呈现出丰富的数据图形，有助于揭示数据背后的规律。
第四章：参数估计与假设检验参数估计和假设检验是统计学分析的核心内容。
Stata提供了多种统计分析命令，如`ttest`命令用于独立样本t检验、`regress`命令用于回归分析、`anova`命令用于方差分析等。
这些命令可以根据用户提供的数据和分析需求，进行相应的估计和检验，并输出相应的统计结果和解释。
第五章：相关分析和回归分析相关分析和回归分析是统计学中常用的分析方法，用于探究变量之间的关系和预测模型的建立。
教你如何使用Stata进行统计分析和建模
教你如何使用Stata进行统计分析和建模Stata是一款广泛使用的统计软件，它在数据处理、统计分析和建模等方面具有强大的功能。
本文将介绍如何使用Stata进行统计分析和建模，包括数据导入、数据整理和清洗、描述性统计分析、假设检验、回归分析等内容。
一、数据导入在使用Stata进行统计分析和建模之前，首先需要将数据导入Stata软件中。
Stata支持多种数据格式，包括Excel、CSV、SPSS等格式。
通过点击菜单栏中的"File"选项，选择"Import Data"命令，可以将数据导入Stata软件中。
二、数据整理和清洗当数据导入Stata之后，需要对数据进行整理和清洗，以便进行后续的统计分析和建模。
数据整理包括选择所需变量、变量重命名、变量标签设置等操作。
数据清洗则包括缺失值处理、异常值处理等。
三、描述性统计分析描述性统计分析是对数据进行概括的过程，可以使用Stata的各种命令来完成。
常用的描述性统计分析包括计算均值、中位数、标准差、最小值、最大值以及绘制直方图、散点图等。
四、假设检验在进行统计分析和建模时，常常需要进行假设检验，以验证研究假设的合理性。
Stata提供了多种假设检验的方法，如t检验、方差分析、卡方检验等。
通过运用这些方法，可以对不同群体之间的差异进行检验。
五、回归分析回归分析是一种通过建立数学模型来研究因变量与自变量之间关系的统计方法。
在Stata软件中，可以使用regress命令进行普通最小二乘回归分析。
此外，Stata还支持逐步回归、多元回归分析等其他回归分析方法。
六、模型诊断与验证在进行回归分析时，需要对模型进行诊断和验证，以确保模型的有效性和可靠性。
Stata提供了多个命令，如estat命令用于检验模型的方差齐性和正态性假设，predict命令用于保存残差和拟合值，以供进一步的分析和验证。
七、模型应用和预测通过回归分析建立的模型，可以应用于实际问题的预测和决策。
stata统计分析与应用笔记汇总
第一章：Stata概述：help和search都是查找文件的命令但help用于查找精确的命令，search是模糊查找。
还可使用help|contents 来分类查找第二章：数据管理：2.1变量和变量的取值：1.变量的命名：不能以数字开头，区分大小写，不能命名为系统变量名2.变量的取值类型：（1)字符型：字符变量存储格式是str⋕，str表示格式⋕表示该变量的存储最多可容纳的字符数（2）数值型数据：存储格式：byte.int.long.float.double.Stata默认将数字存储为浮点数据，而将计算结果存为双浮点数据。
（3）缺失数据：一般仅用“.”表示3．变量的显示：（1）数值变量的显示格式：a.普通格式有%w.dg, %w.dgc（g表示普通，w表示整个显示所占的字符数，d表示显示的数字中小数点后的位数,c是要求Stata给出带逗号“,”数字显示格式如12345显示为12，345）b．固定格式有%w.df, %w.dfc（f表示固定）c.科学指数法格式：%w.de, (e表示科学计数)（2）字符变量的显示格式：仅有一种%⋕s，%是提示符，#表示显示字符数，s表示字符变量显示格式,默认右对齐，后加“-”可改为左对齐。
（3）使用format命令变量显示格式：format varlist %fmt 或者 format %fmt varlist 4.变量的标签（1）添加数据集的标签使用： label data [“lable”]（2）添加变量的标签使用：label variable varname [“lable”]（3）label为变量数值添加标签的语法有两部分，先定义数值标签：label define lblname#“lable” [#“lable”](lblname是标签名称) 然后将定义好的数值标签添加到变量上:label values varlist [lblnamel.]2.2创建一个新的数据集1.关于数据集操作的基本命令（1）browse 和edit 命令：browse 用于打开数据浏览器，edit命令用于打开数据编辑器Edit [varlist] [if] [in]browse [varlist] [if] [in](if和in 用于选择需要的子集)（2）rename:rename old_varname new_varname（3）save命令：save [filename] [,save_options]（[,save_options]可以指nolabel(不保存设定标签),replace（允许新文件覆盖原文件）,all主要用于编程（4）describe:用于产生一个对数据集的简明总结格式：describe [varlist] [,memory_options]（命令选项：simple,short,detail,fullnames）（5）list:用于显示变量的数值，其后可以跟需要显示的变量名称语法：list [varlist] [if] [in] [,options](命令选项包括：noobs(不显示观测值的数值)，clean,separator,sepby,nolabel)（6）codebook:用于详尽地描述变量的内容，包括变量名称、标签、赋值。
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二、实验数据和实验内容
根据统计资料得到了某市旅游业的相关数据，变量主
要包括：Y=旅游收入（单位：万元），X1=某市旅游 人数（单位：人），X2=城镇居民人均旅游支出（单 位：元），X3=农村居民人均旅游支出（单位：元）， X4=公路里程（单位：公里），X5=铁路里程（单位： 公里）。完整的数据在本书附带光盘的data文件夹的 “lvyou.dta”工作文件中。
在这个公式中，e代表残差序列，n代表样本数量， K代表解释变量的个数。通过这个目标函数可以看出， 第一项是对拟合优度的奖励，即尽可能地使残差平方 和变小，第二项是对解释变量个数增多的惩罚，因为 目标函数是解释变量个数的增函数。 （2）贝叶斯信息准则，又称为BIC准则，其基本思想 是通过选择解释变量的个数，使得如下目标函数最小。
项 n(#)的功能是指定BIC准则中的n值，一般使用默认值。 例如，利用wage1的数据，获得模型
的AIC和BIC值，应该输入以下命令： use c:\data\wage1.dta, clear reg lwage educ exper tenure estat ic 第一个命令表示打开数据文件wage1，第二个命令语句 是对模型进行回归估计，第三个命令就是进行信息准则 值的计算，计算结果如图7.5所示，AIC值为635.10，BIC 值为652.16。
这里不再赘述这些命令语句的含义，调整之后的检验
结果如图7.4所示，可以发现此时检验的p值为0.5404， 无法拒绝原假设，即认为模型不再存在遗漏变量。
实验7-2解释变量个数的选择
一、实验基本原理
好的经济理论的标准通常是希望通过更为简洁的模型来更
加精确地描述复杂的经济现象，但是这两个目标通常是矛 盾的，因为通过增加解释变量的个数可以提高模型的精确 程度，但是同时也牺牲了模型的简洁性。因此，在现实的 经济研究过程中，通常使用信息准则来确定解释变量的个 数，较为常用的信息准则有两个： （1）赤池信息准则，又称为AIC准则，其基本思想是通过 选择解释变量的个数，使得如下目标函数最小。
实验7-3多重共线性与逐步回归法
一、实验基本原理
多重共线性问题在多元线性回归分析中是很常见的，其导致的
直接后果是方程回归系数估计的标准误差变大，系数估计值的 精度降低等。多重共线性的问题对于Stata软件来说并不显著， 因为Stata会自动剔除完全的多重共线性，但是出于知识的完整 性，这里还是介绍一下Stata对于多重共线性的识别和处理方法。 多重共线性的诊断方法主要有： （1）直观上说：当模型的拟合优度非常高且通过F检验，但多 数解释变量都不显著，甚至解释变量系数符号相反时，可能存 在多重共线性。 （2）对由解释变量所组成的序列组进行相关分析时，如果有些 变量之间的相关系数很高，则也反映出可能存在多重共线性。 （3）使用命令estat vif，对膨胀因子进行计算，经验上当VIF的 均值 >=2且VIF的最大值接近或者超过10时，通常认为有较为严 重的多重共线性。
varlist为将要计算相关系数的变量，if为条件语句，in 为范围语句，weight为权重语句，options选项如表7.1 所示。
在本实验中，可以通过计算变量X1、X2、X3、X4和
X5之间的相关系数来判断模型是否存在多重共线性， 所使用的命令为： pwcorr X1 X2 X3 X4 X5 这个命令语句显示的相关系数矩阵如图7.9所示，通过 观察可以得到解释变量X1与X2、X4、X5之间，X2与 X3、X4、X5之间，以及X4与X5之间的相关系数非常 高，因此可以认为解释变量之间存在较为严重的多重 共线性。
例如，利用wage1的数据，检验模型
是否遗漏了重要的解释变量，应该输入以下命令： use c:\data\wage1.dta,clear reg lwage educ exper tenure linktest 第一个命令表示打开数据文件wage1，第二个命令语句 是对模型进行回归估计，第三个命令就是进行遗漏变 量的Link检验，检验结果如图7.1所示。 从第二个表格中，可以看到hatsq项的p值为0.018，拒 绝了hatsq系数为零的假设，即说明被解释变量lwage 的拟合值的平方项具有解释能力，所以可以得出结论 原模型可能遗漏了重要的解释变量。
2.多重共线性检验
多重共线性的检验通常采取两种方法，一种是计算膨
胀因子，一种是计算变量之间的相关系数，下面将会 详细介绍。 （1）计算膨胀因子的命令为： estat vif [, uncentered] 在这个命令语句中，estat vif是计算膨胀因子的命令语 句，uncentered选项通常使用在没有常数项的模型中。
在这个公式中，e代表残差序列，n代表样本数量，K
代表解释变量的个数。通过这个目标函数可以看出， BIC准则与AIC准则的唯一区别就是K的权重不同，一 般来说ln(n)>2，所以BIC更加注重模型的简洁性。
二、实验数据和实验内容：
根据统计资料得到了美国工资的横截面数据，变
量主要包括：wage=工资，educ=受教育年限， exper=工作经验年限，tenure=任职年限，lwage= 工资的对数值。完整的数据在本书附带光盘的 data文件夹的“wage1.dta”工作文件中。
利用wage1的数据，来确定以下两个模型：
模型
和模型 哪个更为合理（其中educ2和exper2分别为educ和 exper的平方项）。
三、实验操作指导
使用信息准则，对模型进行检验的命令如下： estat ic [, n(#)] 在这个命令语句中，estat ic是进行检验的命令语句，选
在图7.3中，第一个图表仍然是回归结果，第二部分则
是Ramsey检验的结果，不难发现Ramsey检验的原假 设是模型不存在遗漏变量，检验的p值为0.0048，拒绝 原假设，即认为原模型存在遗漏变量。
为了进一步验证添加重要变量是否会改变Ramsey检验
的结果，我们采取Link检验中的方法，生成受教育年 限educ和工作经验年限exper的平方项，重新进行回归 并进行检验，这时输入的命令如下： gen educ2=educ^2 gen exper2=exper^2 reg lwage educ exper tenure educ2 exper2 estat ovtest
当确认模型存在多重共线性时，通常有两种解决方法
消除其影响：一种是收集更多的数据，增大样本容量； 另一种是通过逐步回归，改进模型的形式。在现实研 究过程中，增大样本容量的操作不易执行，所以逐步 回归法应用更为广泛。
逐步回归法的基本原理是：先分别拟合被解释变量对
于每一个解释变量的一元回归，并将各回归方程的拟 合优度按照大小顺序排列，然后将拟合优度最大的解 释变量作为基础变量，然后逐渐将其他解释变量加入 模型中并同时观测t检验值的变化，如果t检验显著则 保留该变量，否则去除，不断重复此过程直到加入所 有显著的解释变量。
exper=工作经验年限，tenure=任职年限，lwage= 工资的对数值。完整的数据在本书附带光盘的 data文件夹的“wage1.dta”工作文件中。
利用wage1的数据，分别利用Link方法和Ramsey方 法检验模型
是否遗漏了重要的解释变量。
三、实验操作指导
1.使用Link方法检验遗漏变量
为了对比分析，我们仍然采取Link检验中的方法，生
成受教育年限educ和工作经验年限exper的平方项，建 立新的模型 重新对其进行回归并计算，这时输入的命令如下： gen educ2=educ^2 gen exper2=exper^2 reg lwage educ exper tenure educ2 exper2 estat ic 这里不再赘述这些命令语句的含义，调整之后的计算 结果如图7.6所示，可以发现此时计算的AIC值为 583.66，BIC值为609.25。 通过这两个模型信息准则值的对比分析，可以得出结 论，第二个模型的信息准则值更小，所以此模型优于 第一个模型。
为了进一步验证添加重要变量是否会改变Link检验的
结果，我们生成受教育年限educ和工作经验年限exper 的平方项，重新进行回归并进行检验，这时输入的命 令如下： gen educ2=educ^2 gen exper2=exper^2 reg lwage educ exper tenure educ2 exper2 linktest 第一个命令语句的作用是生成变量educ2，使其值为 变量educ的平方；第二个命令语句的作用是生成变量 exper2，使其值为变量exper的平方；第三个命令语句 的作用是对进行回归估计;第四个命令就是进行遗漏变 量的Link检验，检验结果如图7.2所示。
主要内容：
1、遗漏变量的检验
2、解释变量个数的选择
3、多重共线性与逐步回归法
4、极端数据的诊断与处理
5、虚拟变量的处理
6、经济结构变动的Chow检验
实验7-1遗漏变量的检验
一、实验基本原理
二、实验数据和实验内容
根据统计资料得到了美国工资的横截面数据，变 量主要包括：wage=工资，educ=受教育年限，
是否遗漏了重要的解释变量，应该输入以下命令： use c:\data\wage1.dta,clear reg lwage educ exper tenure estat ovtest
在这组命令语句中，第一个命令的功能是 Nhomakorabea开数据文
件，第二个命令是对模型进行回归估计，第三个命令 就是进行遗漏变量的Ramsey检验，检验结果如图7.3所 示。
在本实验中，在回归之后输入此命令，就可得到如图
7.8所示的膨胀因子数值。结果显示该模型的膨胀因子 的平均值为14.50，远远大于经验值2，膨胀因子最大 值为20.06，远远大于经验值10，所以可以认为该模型 存在严重的多重共线性。