STATA统计软件操作..演示教学

合集下载

Stata软件操作教程 (3)

Stata软件操作教程 (3)
generate newvar=runiform() 其中,generate为生成新变量的基本命令,newvar为新变量的名称,
runiform()是生成均匀分布于区间[0, 1)随机数的函数。需要注意的是, runiform()中没有参数,但括号却必不可少。 如果要生成位于其他区间的均匀分布,我们可以进行简单的变形。例 如,要生成均匀分布于区间[a, b)的随机数,相应的函数为: a+(b-a)* runiform() 要生成均匀分布于区间[a, b]的随机数,相应的函数为: a+int((b-a+1)* runiform()) 其中,函数int()表示取整。 生成标准正态分布的随机数的函数为:
实验基本原理
通过计算机模拟从已知分布的总体中抽取大量随机样本的 计算方法被统称为“蒙特卡罗方法”(Monte Carlo Methods)。
在计量经济学中,常使用蒙特卡罗法来确定统计量的小样 本性质。我们知道,许多统计量的精确分布没有解析解。 一种解决方法是使用大样本理论,用渐近分布来近似真实 分布。然而,现实中的样本容量常常较小。
均值为3、方差为5且服从正态分布的序列,并将新生成的变量 命名为norm。需要说明的一点是,如果不设定观测值个数,则 新变量的观测值个数会与原序列的观测值个数相同;而未打开 任何数据文件时,原观测值个数显然为0。 下面,我们看一下变量norm的描述统计量。输入命令: sum norm
如果我们要作图看一下norm的分布,可输入命令: hist norm, normal 这里,hist表示做直方图,选项normal表示画出相应的正态分布。
3 分层抽样 如果我们要令样本中包括100个女性和100个男性,可以采

Stata软件基本操作和数据分析入门(完整版讲义)

Stata软件基本操作和数据分析入门(完整版讲义)

Stata软件基本操作和数据分析入门(完整版讲义)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软件基本操作和数据分析入门(完整版讲义)

Stata软件基本操作和数据分析入门(完整版讲义)

Stata软件基本操作和数据分析入门(完整版讲义)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软件操作教程 (10)

Stata软件操作教程 (10)

下面,让我们通过例子来加深对命令的理解。 拟合前面的约束回归: cnsreg mpg price weight displ gear_ratio foreign length, c(1-5) 命令中,cnreg代表进行约束回归,mpg是被解释变量的名称,
price weight displ gear_ratio foreign length为各个解释变量的 名称,选项c(1-5)表示在1到5个约束之下进行回归。
利用nerlove的数据,我们分别用大样本理论和小样本
理论进行回归分析,以比较二者的不同,从而使用户 更加深刻地理解这两个理论。
三、实验操作指导 1 模型的建立
2 使用小样本理论进行回归 首先,我们假设数据符合小样本理论严格的假设,所
以可以直接运用小样本理论进行回归。使用use命令打 开数据后,在命令窗口中输入回归命令如下: regress lntc lnq lnpl lnpk lnpf 这个命令的含义就是以lntc作为因变量,以lnq、lnpl、 lnpk、lnpf作为自变量建立线性回归模型。之后,我 们就可以得到如图6.7所示的小样本理论下的回归结果 了。
实验6-3:约束回归
一、实验基本原理
二、实验内容和实验数据
本实验中,我们将利用与实验6-1相同的数据,即本书
附带光盘data文件夹下的“usaauto.dta”文件中的数 据,来研究回归系数存在约束的情况下,价格、汽车 重量等因素对每加仑汽油所行驶的路程的影响。我们 将介绍如何定义约束、列出已定义的约束、取消已定 义的约束、以及在定义好约束后如何进行约束回归。
2 利用最小二乘法进行模型的估计 对模型进行回归的仍然是采用命令方式进行操作,命
令的基本格式如下: regress depvar [indepvar] [if] [in] [weight] [,options] 其中regress代表“回归”的基本命令语句,depvar代 表被解释变量(或称因变量)的名称,indepvar代表 解释变量(或称自变量)的名称,if代表条件语句,in 代表范围语句,weight代表权重语句,options代表其 他选项。

stata操作介绍之基础部分一讲述ppt课件

stata操作介绍之基础部分一讲述ppt课件
Stata 菜单栏简介
包含八项下拉菜单:文件、编辑、数据、绘图、统计分析、用户、窗口及帮助。
“雪亮工程"是以区(县)、乡(镇) 、村( 社区) 三级综 治中心 为指挥 平台、 以综治 信息化 为支撑 、以网 格化管 理为基 础、以 公共安 全视频 监控联 网应用 为重点 的“群 众性治 安防控 工程” 。
1.10 Stata文件格式
• Stata常用的文件格式:
文件类型
扩展名
数据文件
.dta
命令程序文件
.do
运行程序文件
.ado
帮助文件
.hlp
说明
stata使用的数据
一系列命令的集合
用于完成用户提交的数据处理与统 计分析任务的程序文件
与相应的.ado文件有相同的文件名, 形成一堆文件,并提供在线帮助
“雪亮工程"是以区(县)、乡(镇) 、村( 社区) 三级综 治中心 为指挥 平台、 以综治 信息化 为支撑 、以网 格化管 理为基 础、以 公共安 全视频 监控联 网应用 为重点 的“群 众性治 安防控 工程” 。
命令回顾 窗口
结果窗口
命令窗口
变量 名
窗口
“雪亮工程"是以区(县)、乡(镇) 、村( 社区) 三级综 治中心 为指挥 平台、 以综治 信息化 为支撑 、以网 格化管 理为基 础、以 公共安 全视频 监控联 网应用 为重点 的“群 众性治 安防控 工程” 。
1.4 Stata与其他软件的区别
“雪亮工程"是以区(县)、乡(镇) 、村( 社区) 三级综 治中心 为指挥 平台、 以综治 信息化 为支撑 、以网 格化管 理为基 础、以 公共安 全视频 监控联 网应用 为重点 的“群 众性治 安防控 工程” 。

Stata 简介及基本操作ppt课件

Stata 简介及基本操作ppt课件

精选版课件ppt
12
此时,可以点击 Save 图标(也可以点击菜单“File”→ “Save”),将数据存为Stata 格式的文件(扩展名为dta), 比如wanger_law.dta。
这样,以后就可以用Stata 直接打开这个数据集了(不 需要再从Excel 表中粘贴过来)。
打开的方式有两种。可以点击Open 图标(也可以点击 菜单“File”→“Open”),然后寻找要打开的dta 文件的位 置。
kernel = epanechnikov, bandwidth = 6128.97
精选版课件ppt
17
如果想删除满足“year ≥2001”条件的观测值,则可 使用命令: . drop if year>=2001
反之,如果只想保留满足“year≥2001”条件的观测值, 而删去所有其他观测值: . keep if year>=2001
精选版课件ppt
18
5.考察变量的统计特征 如果想看变量 gov、gcons和gdp的统计特征,可输入命令:
Max 76299.93 44396.9 340506.9
满足条件的统计: . summarize gov gcons gdp if year>2000
如果不指明变量,则将显示数据集中所有变量的统计指标。 summarize
如果要显示内存中某些变量之间的相关系数,可输入命令: . correlate gov gcons pop gdp
. clear 这样,内存中所有的当前数据都被清空,然后可以再打
开另外一个数据集。
精选版课件ppt
14
2.变量的标签 在变量窗口,每个变量的“名字”(Name)旁边显示了
其“标签”(label)。但目前的标签过于简略,缺乏变量的 解 释信息。

《STATA简易操作》课件

《STATA简易操作》课件
收集生存时间数据和潜在影响因素。
使用Stata进行生存分析,包括数据导 入、选择合适的生存分析模型、参数 估计和结果解释。
分析生存曲线和风险函数,探究影响 因素对生存时间的影响。
进行模型假设检验和模型比较。
案例三:面板数据分析
总结词:利用面板数据分析方
法,探究个体、时间和其他变
量的交互作用。
01
详细描述
绘制折线图
折线图用于展示随时间变化的数据 趋势。
VS
在Stata中,可以通过输入“line yvar xvar”命令来绘制折线图。其中 yvar代表要展示的数据变量,xvar代 表时间变量。还可以通过添加选项来 修改线条样式、标记等。
05
Stata实战案例
案例一:线性回归分析
总结词:通过线性回归分析,探究自变量与因 变量之间的关系。
01
确定研究问题,选择合适的自变量和因变 量。
03
02
详细描述
04
使用Stata进行线性回归分析,包括数据 导入、模型设定、参数估计和结果解释。
分析模型的拟合优度,如判定系数、调整 判定系数等。
05
06
检验模型的假设条件,如线性关系、误差 项独立同分布等。
案例二:生存分析
总结词:利用生存分析方法,研究生 存时间与影响因素之间的关系。 详细描述
多元回归
探讨多个自变量对因变量的影响,以 及交互项和平方项的设定。
面板数据分析
面板数据介绍
阐述面板数据的概念、特点及其在经济学中 的应用。
固定效应与随机效应模型
比较两种模型的适用场景和结果解释。
面板数据的单位根与协整检验
介绍用于检验数据稳定性和长期关系的检验 方法。

Stata实验指导、统计分析与应用chap07PPT课件

Stata实验指导、统计分析与应用chap07PPT课件
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。
14
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
20
(2)计算相关系数的命令语句为: pwcorr [varlist] [if] [in] [weight] [,
pwcorr_options] 在这个命令语句中,pwcorr是计算相关系数的命令,
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。
(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。
11
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。
(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பைடு நூலகம் 存在严重的多重共线性。
  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

变量的生成与处理
注意事项:
不要使用新变量取代旧变量; 充分了解原始变量的分布以及每个数值代表的含义; 遵循不重不漏; 将原始变量和新变量的取值进行对比,检查是否有误
;注意原始变量的缺失值。
使用gen…replace命令生成新变量;
gen…replace if共同使用形成分组变量
recode v , gen(nv)
增加存储空间(set mem 40m) 清空存储空间(clear,相当于drop all)。
Stata数据的读入
数据的读入:
可直接读入下列尾缀形式的数 据.dta/.txt/.raw/.xls;
读入文件中的部分变量:use a b c using“文件 路径和名称”;
读入文件中的部分样本:use “文件路径和名称” in X/Y(X、Y表示个案序号);
若使用update选项,还会有:
4=观察值来自于主要数据和使用数据,且主要数据的 缺失值得到更新,
5=观察值来自于主要数据和使用数据,且两个数据的 数值不匹配。
数据的转换(reshape)
数据的结构:
宽数据(wide format) 长数据(long format)
菜单:
Data-Create or change variables-Other variable transformation commands-Convert data between wide & long。
读入文件中某些特征的样本:use“文件路径和 名称”if 条件句;
数据库的描述
描述数据的基本情况:describe, d
describe, simple:只展示变量名; describe,short:报告变量总体情况; describe,detail:输出全部变量的全部信息; describe a b c:描述部分变量的情况。
认格式是float,前三种只保留整数,占空间最大到 最小的顺序是double, float, lompress为压缩所有变量; Compress yr*为压缩共同前缀的变量; Compress a-c为压缩从a到c之间的所有变量。
数据库的描述
描述变量取值的基本命令参数:
inspect。
显示数据:
browse直接进入数据的浏览窗口; list最好指定变量,否则会输出数据中所有变量
的分布。
数据排序:
sort。 例:比较城乡孩子的性别bysort urban: inspect
girl或者sort urban然后by urban: inspect girl.
recode v v的取值=nv的取值 *=其他取值(*表示所有其他没有列出 的数值),gen(新变量名)
recode yrsch 0=0 11=1 12=2 13=3 14=4 15=5 16=6 21=7 *=.,gen (edu)
变量的生成与处理
生成分类变量:
egen 新变量命=cut(旧变量名),at(取值的下限) eg:egen agegrp1=cut(age),at(0,7,13,16,20)
gen numobs=count(personid), by(personid year)
数据的合并(纵向)
纵向合并:
作用:增加样本量 命令:append 菜单:Data-Combine datasets-Append datasets; 程序:append using“文件路径和名称”;
关键变量名,save“文件路径和名称”,replace; 再看主要数据,use“文件路径和名称”,sort关键变量
名; 最后,合并数据:merge 关键变量名 using “文件路径
和名称”,keep(变量)。
数据的合并
(系统变量)
关于系统变量:_merge,它的取值限于
1=观察值仅来自主要数据,使用数据没有匹配的样本, 2=观察值仅来自使用数据,主要数据没有匹配的样本, 3=观察值来自于主要数据和使用数据。
append using“文件路径和名称”,keep 变量名。
数据的合并(横向)
横向合并
作用:增加变量(merge)。 菜单:Data-Combine datasets-Merge two datasets或Data-
Combine datasets-Merge multiple datasets 程序:先看使用数据:use “文件路径和名称”,sort
按照变量b的分类生成均值变量:
egen a_mean=mean(a),by (b)
生成一个变量b和c的行均值变量(avg),忽略缺 失值:
egen avg=rmean(b c)
生成标准数值:
egen zweight=std(weight)
计算每一年观察的样本,从而了解在每年的调查 中,有多少相同的样本(或相同的个体):
STATA统计软件操作..
Stata数据的读入
log文件。
创建文件:log using “文件路径和名称”,其后带 append表示在原有文件的基础上增加新内容,其后 带replace表示取代原记录文件;
暂停:log off; 再次开始:log on; 关闭:log close。
数据的存储空间:
变量编码本:
codebook。 codebook+变量名:描述变量特征。
Stata数据类型及特点
与数据类型对应的是数据库中变量的存储类型 (storage type):。
字符型:保存格式为str…,省略表示的是字符位数 数值型:保存格式有byte, int, long, float, double。默
数据转换:长——宽
程序:
reshape wide 变量名,i(观察值的标识符) j(次标识符)。 “变量名”表示一组同样内容的变量的共同的前缀,
即X_ij中的X,指定希望转换的变量名称;选项i及括号 捏的变量一起,指定观察值的标识符,或表示取值独 一无二、代表每个逻辑观察值的变量。 eg:
gsort mothid-age; by mothid:gen order=_n; reshape wide kidid age girl yob,i(mothid) (order)。
相关文档
最新文档