Stata实验指导、统计分析与应用
Stata实验指导、统计分析与应用chap10
精选2021版课件
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实验内容及数据来源
本书附带光盘data文件夹的“fish.dta”工作文件给出 了某一国家公园中游客捕鱼情况的数据，主要变量包 括： count=各群游客捕获的鱼的条数，persons=该群 游客的数量，child=该群游客中儿童的数量，livebait= 是否使用活饵，camper=是否露营。
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下面，我们利用“mortality.dta”的数据进行负二项 回归，命令为：
xi: nbreg deaths i.cohort, offset(logexp) nolog
其中，被解释变量为deaths，解释变量为cohort的虚 拟变量，选项offset(logexp)约束logexp的系数为1， nolog表明不显示迭代过程。
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3 零膨胀负二项回归（ZINB）的操作
仍然利用“fish.dta”的数据，我们来拟合零膨胀负二项回归，并汇报 Vuong统计量以及似然比检验。
zinb count persons livebait, inf(child camper) vuong zip
这里，被解释变量为count，解释变量为persons和livebait，决定是否 捕鱼的变量为child和camper。
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（2）计算发生率比IRR
我们重新进行前面的回归，令其汇报发生率比。输入命令： poisson injuries XYZowned, exposure(n) irr 其中，选项exposure()约束ln(n)的系数为1，irr表示结果汇报发生率比。
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（3）水平形式的泊松回归
使用Stata进行经济学和统计分析
使用Stata进行经济学和统计分析在当今的经济学研究和数据分析领域，Stata 凭借其强大的功能和易用性，成为了众多学者和研究人员的得力工具。
Stata 是一款专门用于数据管理、统计分析和绘图的软件，它为我们解决各种经济和统计问题提供了高效而可靠的途径。
Stata 的一个显著优势在于其丰富的数据管理功能。
在进行经济研究时，我们常常需要处理大量的数据，这些数据可能来自不同的来源，格式也各不相同。
Stata 能够轻松地读取和导入各种常见的数据格式，如 Excel、CSV 等，并且可以对数据进行清理、转换和合并等操作。
例如，我们可以使用｀drop` 命令删除不需要的变量，使用｀generate`命令创建新的变量，使用｀merge` 命令将多个数据集合并在一起。
通过这些操作，我们能够将原始数据整理成适合分析的形式，为后续的研究工作打下坚实的基础。
在统计分析方面，Stata 提供了广泛而全面的统计方法。
无论是描述性统计、推断统计，还是复杂的计量经济学模型，Stata 都能应对自如。
比如，我们可以使用｀summarize` 命令快速获取数据的均值、标准差、最小值和最大值等描述性统计量，从而对数据的基本特征有一个直观的了解。
对于假设检验，Stata 提供了｀ttest` 命令用于均值比较，｀chi2test` 命令用于独立性检验等。
在计量经济学领域，Stata 支持线性回归、Logit 模型、Probit 模型、面板数据模型等多种模型的估计和检验。
以线性回归为例，我们可以使用｀regress` 命令来估计回归方程，并通过查看输出结果中的系数估计值、标准误、t 值和 p 值等信息来评估模型的拟合效果和变量的显著性。
除了基本的统计分析，Stata 还在处理时间序列数据方面表现出色。
时间序列数据在经济学中非常常见，如股票价格、通货膨胀率等。
Stata 提供了一系列专门用于时间序列分析的命令和函数，如｀arima` 命令用于拟合自回归移动平均模型（ARIMA），｀forecast` 命令用于进行预测。
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统计分析与应用(第3版)
11 11 时间序列分析
11 时间序列分析
11.1 基本时间序列模型 的估计
11.3 VAR与VEC的估计及 解释
11.5 Stata操作习题
11.2 ARIMA模型的估计、单 位根与协整
11.4 ARCH与GARCH的 估计及解释
11 时间序列分析
2.8.1 encode 和decode命令
2.8.2 real函 数
2.8 数值和字符串的转换
2 数据管理
2.9.1 生成 虚拟变量
1
2.9.2 生成 分类变量
2
2.9 生成分类变量和虚拟变量
2 数据管理
2.10.1 数据的横 向合并
2.10.3 数据的交 叉合并
2.10.2 数据的纵 向合并
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
03
8.4.3 使用test命
令——进行读者指
定的检验
02
8.4.2 使用 predict命令——
计算拟合值和残差
01
8.4.1 使用regress 命令——因变量对自
变量的回归
9 非经典假设、线性方程组、
09 面板数据估计的Stata实现
9 非经典假设、线性方程组、 面板数据估计的Stata实现
Stata实验指导、统计分析与应用chap05
这个命令语句是在缺失样本的具体数据，只通过样本的统
例如，在检验砖的抗断强度的例子中，假设并不知道
方差为1.21，而进行检验其均值为32.5，这时就需要用 到ttest命令了，具体命令如下： ttest kdqd=32.5 这时就可以得到如图5.2所示的检验结果，在结果图中， 可以看到表格中显示了样本的特性，主要包括样本容 量、样本均值、标准误差、标准差、置信区间。表格 下面是进行的t检验的内容，其中最重的的指标是 “Ha: mean != 32.5”的部分，不难发现检验得到的p 值为0.0302，所以应当拒绝原假设，即不能认为这批 砖的平均抗断强度为32.5。
标准差是否为1.1。
三、实验操作指导
1.正态分布、方差已知的均值检验 在这种情形下，由于Stata没有提供直接的命令进行检验，所
以需要用户自行构建正态分布的统计量进行检验，命令语句 为： quietly summarize
scalar crit=invnormal(1-0.05/2) scalar p=(1-normal(abs(z)))/2 scalar list z crit p 在这一组命令语句中，第一个命令语句是为了求出样本的均 值的大小，并且不显示计算的结果；第二个命令语句是输入 了正态分布统计量的计算公式，目的是为了算出正态分布统 计量的大小；第三个命令语句是为了求出置信度为95%的正 太分布临界值的大小；第四个命令语句输入了p值的计算公式， 是为了求出p值的大小；第五个命令语句是为了列出这些统计 量的大小，以便进行判断。
例如，利用english.dta数据库中的数据，分析两个班
的英语成绩方差是否相等，所使用到的命令为： sdtest score1==score2 执行这一命令，可得到如图5.6所示的结果，这个图中 的表格展示了数据的情况，包括两个变量及其总体的 样本容量、均值、标准误、标准差、置信区间的信息。 在表格的下方展示了方差检验的结果，从中不难看出， 检验的p值为0.3362，不能拒绝原假设，即认为两个班 英语成绩的方差相等。
应用stata做统计分析
1)Describe 数据的简要描述d2)List 将所有数据列在result里面l3)Summarize 分析统计指标su4)correlate 统计各个变量之间的相关系数cor5)graph twoway connected math score,yaxis(1)||connected english score,yaxis(2) title(“”)横坐标表示score 左y轴表示数学右y轴表示英语6)browse chinese math if score>640只显示总分大于640的数学和语文的成绩7)edit math ability score 只显示数学基本能力和总分，可以进行编辑8)gen any=uniform() 新建一个随机变量，从0-19)list math chinese english in 60/70 列出其中60-70个观测值的数学语文和英语10)replace any=100*any 将ANY这个变量的值*100，然后取代原来的变量11)sample 10 仅剩下随即的10%，sample 30，count随机的剩下30个观测值12)gsort –math 按数学从高到低排序13)gsort name 将观测值的姓名顺序排序14)gsort –name 姓名逆序排序15)help gesort 排序的帮助16)tabulate math if score>600 在result窗口中显示总分600以上的数学得频数百分比及累计百分比17)edit math score 在编辑器窗口中只显示数学和总分18)list in 4在result窗口中只显示第4个观测值19)list in 10/20列出第10-20个观测值20)sum if score>660 只对总分大于660的观测值进行统计分析21)sun if place !=”canada”对字符串的除外统计22)sum if score>600&score<65023)list if score>620|(math>=140&english>=135)列出其中的总分大于620 或者数学大于140和英语大于135 的观测值24)help datafun寻找日期的命令25)help strfun字符串函数26)dispay 作为统计显示的计算器使用27)sum math ,display r(mean),gen mathdev=math-r(menn),sum math mathdev28)help egen生成函数的扩展29)tabulate class,gen (class) 在编辑窗口新生成16个变量，class26-41，并且以0-1 表示30)list class class10-class14 在result 中只显示10-14班的内容31)sum math if class!=28 对数学进行求统计量，然后排出28班32)replace score2=1 if score >=600&score<.主要针对缺失值的运算因为缺失值.被认为是非常大的数。
Stata实验指导、统计分析与应用chap07PPT课件
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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
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（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。
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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。
stata实验报告
stata实验报告Stata实验报告引言：Stata是一种统计分析软件，广泛应用于社会科学、经济学、医学研究等领域。
本实验报告旨在介绍使用Stata进行数据分析的一般步骤，并通过一个实际案例来展示其应用。
一、数据收集与准备在进行Stata数据分析之前，首先需要收集和准备好所需的数据。
数据的来源可以是实地调查、公共数据库或者实验室实验等。
在收集数据时，要确保数据的准确性和完整性，并进行必要的数据清洗和变量定义。
二、数据描述与可视化在开始数据分析之前，我们需要对数据进行描述和可视化。
通过使用Stata提供的统计函数和图表功能，我们可以对数据进行基本统计分析和可视化展示。
例如，我们可以计算数据的平均值、标准差、频数等，并绘制直方图、散点图等图表来展示数据的分布和关系。
三、假设检验与回归分析在确定数据的基本特征后，我们可以进行假设检验和回归分析来探索数据之间的关系。
假设检验可以帮助我们判断某个变量是否对另一个变量产生显著影响，而回归分析可以帮助我们建立模型并预测变量之间的关系。
在Stata中，可以使用t检验、方差分析、卡方检验等方法进行假设检验。
同时，Stata还提供了多种回归分析方法，包括线性回归、逻辑回归、多项式回归等。
通过这些方法，我们可以得到变量之间的显著性水平、回归系数和拟合优度等信息。
四、因果推断与实证研究除了描述和预测数据之外，Stata还可以用于因果推断和实证研究。
通过使用实验、自然实验或者倾向得分匹配等方法，我们可以评估某个政策或干预措施对特定变量的影响。
在Stata中，可以使用处理效应模型、差分差分模型等方法进行因果推断。
这些方法可以帮助我们控制其他可能的干扰因素，并得到准确的因果效应估计。
五、结果解释与报告撰写在完成数据分析后，我们需要对结果进行解释和报告撰写。
在解释结果时，应注意结果的可靠性和有效性，并结合理论和实证研究来进行解释。
在撰写报告时，要注意结构清晰、逻辑严谨，并使用恰当的图表和表格来展示结果。
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1.2 Stata窗口及基本操作
1.2.3Stata语法和命令
熟练地掌握Stata的基本语法和命令，是熟练应用Stata
做统计或计量分析的基础。首先，介绍一下Stata的基 本命令语句的格式，具体形式如下： [by varlist:] command [varlist] [=exp] [if exp] [in range] [weight] [using filename] [, options] 基本命令语句中，[]中的内容表示可以省略的部分， 因此我们可以看出，只有command是必不可少的，其 他部分的内容用户可以根据自己的需要进行选择。
1.2 Stata窗口及基本操作
1.2.2Stata帮助系统 Stata为用户提供了强大的帮助系统，新用户可以通过
帮助系统的应用，更好地利用Stata完成自己所需要的 功能和操作。Stata的帮助系统主要由Stata手册、Stata 自带帮助和网络帮助三个方面组成。 （一）Stata手册是一本学习Stata使用的权威书籍，它 按字母顺序排列出了Stata所有相关的命令。 （二）Stata自带帮助系统是使用最方便，也是最常用 的方法。其语法格式为：help [所要查询命令] （三）Stata的网络帮助系统更为强大，用户可以在网 上查找Stata还没有内置化的命令，实现自行安装。
1.3Stata主要功能模块介绍
Stata软件具有数据处理、绘图、统计分析、回归分析和编
程处理这五大主要功能，其相互配合，可以完成系统完整 的数据分析和处理任务。 1.3.1数据处理 用户得到第一手数据之后要做的就是对数据进行基本的处 理，主要包括数据的读入、类型的转换、压缩等，此外还 可以对数据进行基本的描述分析，包括频数分布、离散趋 势、集中趋势的分析等等。以上内容将在第二章中具体讲 述。 1.3.2绘图 绘图是进行数据分析的又一种重要的分析工具，Stata提供 了强大的绘图功能，主要包括散点图、线图、条形图、直 方图、饼图、箱线图、函数图等图形的绘制和相应设定， 这些内容将会在第三章中具体讲述。
主要内容
1.Stata软件简介
2.Stata窗口及基本操作
3. Stata主要功能模块介绍
1.1Stata软件简介
Stata软件是现今较为流行的统计计量分析软件，具有
强大的数据处理和分析功能，它是由Stata公司在1985 年研制开发成功之后面市的，到现在已经有25年的历 史了。虽然现在最新的版本为2009年刚推出的 stata11.0，但是鉴于11.0的版本还基本没有在中国推广 和使用，所以本书所介绍的功能主要是通过Stata10.0 来实现的。 Stata10.0在安装时主要有四种版本，包括：Small（小 型版）、IC（标准版）、SE（特殊版）和MP（多处 理器版）。用户可以在安装过程中自主进行选择，一 般而言，SE版已经能实现Stata的所有功能，MP版与 SE版相比，功能一致，但是运算速度更快。
1.3Stata主要功能模块介绍
1.3.3统计分析 Stata具有强大的统计分析功能，本书中将要介绍的内容主要有
方差分析（包括单因素方差分析、双因素与多因素方差分析、 协方差分析等）和假设检验（包括单个总体均值的检验、两个 总体均值的检验、总体方差的假设检验、拟合优度的检验等）， 以上这些内容将会在第四、五两章中具体讲述。 1.3.4回归与建模分析 回归与建模分析是本书的主体内容，也是应用Stata做经济计量 分析的重中之重，主要包括基本回归分析、模型的设定与修正、 离散被解释变量模型、计数模型、受限因变量模型、时间序列 分析、面板数据分析、系统方程模型、蒙特卡罗模拟与自助法 等方面的内容，这些将会在第六至第十五章中具体讲述。 1.3.5编程 Stata还可以实现用户自己编写的程序，极大地方便了用户的使 用，在本书中将会在第十六章具体讲述有关Stata编程的基础内 容。
习题
1.熟悉Stata的界面，了解菜单选项的主
要内容。 2.练习使用帮助系统了解Stata的常用命 令的使用方法。 3.熟记Stata的基本命令语句格式以及相 关部分的具体含义。
1.1Stata软件简介
Stata与SAS、SPSS被共同成为三大权威统计软件，它
被广泛地应用于统计学、经济学、生物学、医药学、 社会学、人口学等等一系列学科的研究，功能十分强 大。但是与其他软件相比，Stata具有以下明显优势：
（1）Stata操作较为简单，方便掌握。 （2） Stata窗口及基本操作
Stata最主要的部分是由四大窗口组成的，它们是分别是命
令回顾窗口（Review）、结果窗口（Results）、变量窗口 （Variables）、和命令输入窗口（Command），接下来， 将会详细地介绍一下这四个窗口。 （1）命令回顾窗口（Review），主要是用来临时性存储已 经执行过的命令语句的窗口，这些执行的命令语句主要包 括两种：一种是直接从命令窗口中输入的命令，另一种是 通过窗口菜单操作转化而成的命令。Review窗口可以临时 性存储自Stata本次运行到结束的所有命令，若Stata中途或 最终被关闭，则所有的命令语句将会自动消失，若想永久 保存这些命令，可以通过使用log命令或单击右键实现存储。 在Stata运行过程中，可以重复使用显示在Review窗口中的 命令，只需要左键单击命令，该命令将会重新显示在 Command窗口中，供用户进行修改和执行。
1.2 Stata窗口及基本操作
（3）Data的下拉菜单包括数据的描述、编辑、浏览、
增加或删除变量、文件合并、矩阵操作等方面的内容. （4）Graphics主要是用来作图的菜单，作图种类主要 包括散点图、线图、柱状图、饼图等等各种图形。 （5）Statistics主要是用来进行各种统计和计量分析的 菜单，主要包括线性回归模型分析、时间序列分析、 面板数据分析等等方面的内容。 （6）User主要是用来构建用户自己的菜单，主要包括 有关数据、图表和统计分析等个方面的设置和操作。 （7）Window主要是用于对显示界面的操作，主要包 括对Review、Results、Variables、Command四大窗 口的操作。
1.2 Stata窗口及基本操作
（2）结果窗口（Results），主要是用来显示命令执
行结果的窗口。若是命令执行的结果过长，则会在命 令窗口的底端出现“more”这一字样，这时只需要按 下空格键或者回车键，就可以浏览下面的内容；如果 想停止浏览，只需要按“q”键或者工具栏中的 图 标，就可停止。 （3）变量窗口（Variables），主要是用来显示变量名 称和类型的窗口。点击某个变量名称，其就可以显示 在右方的命令窗口中。如果想要删除某个变量，则只 需要在命令窗口中输入drop命令，然后鼠标左键单击 相应的变量名称，然后点击回车键即可完成删除操作。 （4）命令输入窗口（Command），是用户进行交互 式程序操作的主要实现场所，只要用户将相关命令输 入，然后点击回车键即可。
（3）Stata具有强大的数据分析功能。
（4）Stata具有强大的图形制作功能。
1.2 Stata窗口及基本操作
1.2.1Stata窗口说明
运行Stata后，将会看到如图1.1所示的操作界面。
1.2 Stata窗口及基本操作
从图1.1中可以看出，Stata与其他操作软件一样，具有
正常的标题栏、菜单栏、工具栏和状态栏，在这里着 重介绍一下菜单栏，因为它是用户进行菜单操作的主 要媒介和工具。菜单栏主要包括File、Edit、Data、 Graphics、Statistics、User、Window、Help这八个子 菜单。由于Stata主要是通过命令进行操作，所以这里 只是简要介绍一下各个菜单的功能。 （1）File的下拉菜单包括打开、保存、查看文件，导 入、导出数据以及打印等等功能。 （2）Edit的下拉菜单包括数据的复制、粘贴等有关数 据管理和设置的功能。