stata初级入门图形资料重点
Stata操作讲义知识讲解
操S义讲作atatStata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。
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格式1： graph bar yvars [if] [in] [weight] [, options]
格式2： graph hbar yvars [if] [in] [weight] [, options]
2020年10月3日星期六
《计量经济学软件应用》
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graph bar (mean) numeric_var, over(cat_var)
angle0(#) : angle of first slice; default is angle(90)
sort: put slices in size order
sort(varname) : put slices in varname order
descending : reverse default or specified order
第三章 statar软件教程-基础图形绘制
year 1930 1931 1932 1933 1934 1935 1936 1937 1938 1939 1940
le 59.7 61.1 62.1 63.3 61.1 61.7 58.5 60 63.5 63.7 62.9
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STATA从入门到精通
3.2.2散点显示选项（marker_options）的设定
散点的形状选项可以简写为ms( )，括号中填充的是各种形状，表3-5总结了散点图形状的各种选择。
2． 散点的颜色mcolor(colorstylelist) 散点的颜色选择非常丰富，包括从黑到白的灰阶、蓝色、黄色、红色，还可以使用RGB或者CMYK进 行数字调色，. 3． 散点的大小msize(markersizestylelist) msize(markersizestylelist)选项用于控制每个散点的大小，这个选项的取值从最小的vtiny到最大的 ehuge。这些取值都是有含义的：第一个层次是tiny，第二个层次是small，第三个层次是medium，接 着是large和huge， 4． 散点的整体设定 可以通过另外一个选项来同时设定这五个方面，也就是设定散点图的整体显示效果，这个选项就是 markerstyle( )。 其的取值如下：p1 - p15 设定散点图整体样式；p1box - p15box 设定箱线图整体样式；p1dot p15dot 设定点图图整体样式。
所谓“markers”就是在纸上画点的用笔手法，所以散点显示选项（marker_options）的设定包括了 散点的形状、颜色、大小等等。这其中，散点的形状msymbol(symbolstylelist)、散点的颜色 mcolor(colorstylelist)和散点的大小msize(markersizestylelist)是比较重要的三个选项. 1． 散点的形状msymbol(symbolstylelist)
STATA基本操作入门PPT课件
6.2查看变量的统计特征
• 如果要查看满足q≥10000的子样本的统计指标。方法：输入summarize q if q >=10000 • 或者su q if q >=10000
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6.3 查看变量的统计特征
• 如果要查看更多的统计指标 • 方法：输入 su q,detail • 显示了百分位数， 方差，偏度与峰度
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9.6 图像合并展示
• 将线性拟合和二次拟合这两个图像在一起展示 • 方法:输入graph combine scatter1.gph scatter2.gph
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谢谢您的观看！
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6.4 查看变量的统计特征
• 如果summarize 后面不输入具体变量，则展示所有变量的统计指标 • 方法：输入summarize 或 su
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7.经验累积分布函数
• 如果要查看q的经验累积分布函数 • 方法：tabulate q 或则 ta q
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• 展示满足q>=10000的q的数据 • 方法：list q if q >=10000 • 展示满足q>=10000的q和tc的数据 • 方法：list q tc if q >=10000
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6.1查看变量的统计特征
• 查看变量q的统计特征： • 方法：输入summarize q 或 su q • 展示变量q的样本容量，平均值，标准差，最小值，最大值
8.相关系数
• 如果要显示PL,PF两个变量的相关系数 • 方法：pwcorr pl pf
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Stata图形概要
散点图的选项：数据标记（Markers）
• 数据在图形中的表现。既包括形状，也包括颜色和大小
– 对简单图形（Easy graph）的巧妙应用，可以满足绝大多数用户 的统计作图要求。但有时我们必须求助于复杂的制图功能
• 在Graphics的主菜单下，可选择制作更复杂的图形
Stata制图的窗口菜单
Stata的其它制图功能
• Stata的某些非绘图命令也具有绘制图形的功能。比如
– 在频数分布命令中，有制作简单茎叶图的选项 – 事件史分析提供生存曲线图 – 回归分析提供回归线或残差图等
本章主要内容
7.1．散点图（scatter plot）
7.2．线图（line graph）
7.3．条形图（Bar Chart） 7.4．直方图（histogram） 7.5．饼图（圆形图）（pie chart） 7.6．箱线图(box plot或box-whisker)
7.7．矩阵图（Scatter Matrix）
. scatter y x
– 这里的scatter既表示图形类型，也表示命令
散点图的选项：总体外观
.scatter height age, title("Height of Children") subtitle("Stata Example") note("1") caption("Source: Chapter7") scheme(economist)
第三章 基础图形绘制
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STATA从入门到精通 从入门到精通
表3-3 year 1900 1901 1902 1903 1904 1905 1906 1907 1908 1909 1910 1911 1912 1913 1914
数据集uslifeexp2.dta 数据集 le year le 47.3 1915 54.5 49.1 1916 51.7 51.5 1917 50.9 50.5 1918 39.1 47.6 1919 54.7 48.7 1920 54.1 48.7 1921 60.8 47.6 1922 59.6 51.1 1923 57.2 52.1 1924 59.7 50 1925 59 52.6 1926 56.7 53.5 1927 60.4 52.5 1928 56.8 54.2 1929 57.1
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是一个关于美国1900年到 年到1940年人均期望寿命 【例3-1】数据集 】数据集uslifeexp2.dta是一个关于美国 是一个关于美国 年到 年人均期望寿命 的数据，这个数据只有两个变量year和le，前者记录年份，后者则是该年份 的数据，这个数据只有两个变量 和 ，前者记录年份， 的美国人期望寿命（单位： ），数据的情况如表 数据的情况如表3-2。 的美国人期望寿命（单位：年），数据的情况如表 。 利用该数据，我们要求完成如下三个任务： 利用该数据，我们要求完成如下三个任务： 1. 使用这个数据集绘制 和year的散点图。 使用这个数据集绘制le和 的散点图。 的散点图 2. 绘制 和year的散点图，并将各点用直线连接起来。 绘制le和 的散点图， 的散点图 并将各点用直线连接起来。 3. 要求绘制如3-2一样的图形，但是要将其中的散点去掉。 要求绘制如 一样的图形，但是要将其中的散点去掉。 一样的图形
Stata绘图学习手册
Stata绘图学习⼿册转载请联系本⽂主要包括常见绘图的散点图、直⽅图、条形图、饼图等相关操作命令以及图⽰。
⼀．Stata图形汇总介绍graph twoway ⼆维图scatter 散点图histogram 直⽅图line 折线图area 区域图lfit 线性拟合图qfit ⾮线性拟合图kdensity 密度函数图function 函数图graph matrix 矩阵图graph bar 条形图graph dot 点图graph box 箱形图graph pie 饼图ac 相关系数图pac 偏相关系数图irf 脉冲相应函数图⼆．Stata 图形制作命令结构命令结构graph-command (plot-command, plot-options) (plot-command , plot-options) , graph-options或者graph-command plot-command,plot-options || plot-command , plot-options || , graph-options * graph-command定义图的类型，plot-command 定义曲线类型,同⼀个图中如果有多条曲线可以⽤括号分开，也可以⽤“| *”分开，曲线有其⾃⾝的选项，plot-command 定义曲线类型,同⼀个图中如果有多条曲线可以⽤括号分开，也可以⽤“| *”分开，曲线有其⾃⾝的选项，⽽整个图也有其选项。
例如twoway为graph-command中的命令之⼀，⽽scatter为plot-command *中的命令之⼀。
曲线选项和图选项，例如 * twoway (scatter mpg weight) , title("美国汽车") //图选项：标题 * twoway (scatter mpg weight , msymbol(Oh)) //曲线选项，点的类型上述命令没反应了直接敲 * twoway (scatter mpg weight , msymbol(Oh)) , title("美国汽车") //同时⽤图与曲线选项命令可以简写，如下列命令等价*sysuse auto, cleargraph twoway scatter mpg weighttwoway scatter mpg weight三．散点图散点图在各个绘图中占有重要作⽤，散点图具有表明变量之间关系的作⽤，因此在统计分析中得到⼴泛应⽤散点图的功能与意义：对数据进⾏预处理的重要图形之⼀，散点图深受专家学者的喜爱，散点图主要作⽤在于描绘某变量随着另⼀个变量变化的⼤致趋势，进⾏对变量之间的相关关系进⾏研究help twoway scattersysuse uslifeexp2, clearscatter le year, title("Scatterplot") subtitle("Life expectancy at birth, U.S.") note("1") caption("Source: National Vital Statistics Report, Vol. 50 No. 6") scheme(economist)四．直⽅图直⽅图⼜称为柱状图，是⼀种统计报告图，⼀般⽤横轴表⽰数据类型，纵轴表⽰分布状况，直⽅图可以表⽰分布状况变化，例如分别有⼀组数据，分别为地区，31个省份，然后分别为有⾼校的个数，分别字母region和number表⽰直⽅图命令为histogram number， frequency sysuse sp500histogram volumehistogram volume, frequency分组绘制直⽅图sysuse auto, clearhistogram mpg, percent discrete///by(foreign, col(1) note(分组指标：汽车产地)///title("图3：不同产地汽车⾥数")///subtitle("直⽅图") ///) ///ytitle(百分⽐) xtitle(汽车⾥数)五．折线图或者曲线标绘图折线图或者曲线标绘图是双向关系图中的⼀种，⽤线条的升降来表⽰变量或者现象之间的关系，与散点图的区别在于⽤线连接，可以看出整体趋势，但是弱化了每⼀个具体点上⾯的数值⼤⼩sysuse uslifeexp, cleargenerate diff = le_wm - le_bmlabel var diff "Difference"line le_wm year, yaxis(1 2) xaxis(1 2)|| line le_bm year|| line diff year|| lfit diff year|| lfit diff year||,ylabel(0(5)20, axis(2) gmin angle(horizontal)) ylabel(0 20(10)80, gmax angle(horizontal))ytitle("", axis(2))xlabel(1918, axis(2)) xtitle("", axis(2))ylabel(, axis(2) grid)ytitle("Life expectancy at birth (years)")title("White and black life expectancy")subtitle("USA, 1900-1999")note("Source: National Vital Statistics, Vol 50, No. 6" "(1918 dip caused by 1918 Influenza Pandemic)")六．条形图矩形的长度来表⽰相互独⽴的变量⼤⼩help graph bar命令格式1：graph bar yvars [if] [in] [weight] [, options]graph bar yvars [if] [in] [weight] [, options]graph hbar yvars [if] [in] [weight] [, options]基本⽤法: graph bar yvars ...sysuse nlsw88, cleargraph bar wage, over(race)累加柱体或者横向条形图sysuse educ99gdp, cleargraph hbar (mean) public private, over(country)重叠柱体sysuse nlsw88, cleargraph bar (mean) hours wage, over(race) over(married)七．饼图百分⽐图⽤圆形或者扇形内⼤⼩来表⽰总体中各部分所占⽐例的⼤⼩命令为帮助⽂件为help graph pie菜单式操作为Menu>raphics > Pie chartSyntaxSlices as totals or percentages of each variablegraph pie varlist [if] [in] [weight] [, options]Slices as totals or percentages within over() categories graph pie varname [if] [in] [weight], over(varname) [options] Slices as frequencies within over() categoriesgraph pie [if] [in] [weight], over(varname) [options]input sales marketing research developmentsales marketing research develop~t1. 12 14 2 82. end. label var sales "Sales". label var market "Marketing". label var research "Research". label var develop "Development". graph pie sales marketing research development, plabel(_all name, size(*1.5) color(white)) (Note 1) legend(off) (Note 2)plotregion(lstyle(none)) (Note 3)title("Expenditures, XYZ Corp.")subtitle("2002")note("Source: 2002 Financial Report (fictional data)")。
stata绘图基本知识
最后一个以外的变量作为y轴变量，而将最后一个 变 当成x轴变量。
散点显示选项(marker_options)
1.散点的形状msymbol(symbolstylelist) O表示圆圈，D表示钻石形，X表示X号 输入graph query symbolstyle可以查找完整的symbolstyles清单
坐标轴刻度选项 label 设定主要刻度和刻度标识 tick 仅设定主要刻度 mlabel 设定次要刻度和标识 mtick 仅设定次要刻度
rule的设定：最常见的是##和###（#起固定作用） ##表示#个完美的刻度，比如设定#5就是选择5个值； 如果设定ylabel（#5），那么y轴上大概有5个刻度； 如果设定ymtick(#10)，则表示每两个主刻度间大概有10个小刻度
例1
绘制散点图的基本语法 [twoway] scatter varlist [if] [in] [weight] [,
option] 以下三个命令是等价的 graph twoway scatter…… twoway scatter…… scatter……
connect(1)表明以直线的方式连接相邻的两个点； msymbol(i)表明散点的显示方式为“看不见”， 如果我们将括号中的i改为O，那么这个选项的意
外等， by选项的语法为：by(varlist[,byopts])
选项total表示除了对每一个组别分别作图外，还 要添加一个含有全部样本的图形；
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graph hbar (mean) numeric_var, over(cat_var)
x
first group
second group . .
same conceptual layout: numeric_var still appears on y, cat_var on x
y 57
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一个完整的图形应具备的要素
曲线（点/线/面） 标题与副标题 图例 脚注 插文 坐标轴
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图形分类
描述性统计指标图：该类图形能够显示变量的
某个或某些描述性统计指标值，或显示变量的 数据分布。
常见的类型：条形图、点图、盒状图、茎叶图、 饼图、直方图。
dataset
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yvar options
ascategory: treat yvars as first over() group asyvars: treat first over() group as yvars percentages: show percentages within yvars stack: stack the yvar bars cw: calculate yvar statistics omitting missing
数据特征描述图：该类图形通常用于显示变量
的时序变化、变量的分布特征、及变量间的相 互关系等。
常见的类型：条形图、散点图、线形图、面积 图、钉状图、针头图。
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一、条形图（bar）
展示分类变量的不同类别的频数、相对频数、 总和、均值、中位数、最小值、最大值和分位 数等指标。
y 7 5
first group
second group
x ...
numeric_var must be numeric; statistics of it are shown on the y axis.
cat_var may be numeric or string; it is shown on the categorical x axis.
格式1： graph bar yvars [if] [in] [weight] [, options]
格式2： graph hbar yvars [if] [in] [weight] [, options]
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graph bar (mean) numeric_var, over(cat_var)
values of any yvar
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菜单：Graphics > Bar chart
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1.group options
over(varname [, over_subopts]): categories; option may be repeated
nofill: omit empty categories missing: keep missing value as category allcategories: include all categories in the
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范例： graph dot (mean) price, over(foreign) marker(1, mcolor(orange_red)) outergap(10) linegap(10) linetype(line) lines(lcolor(midgreen) lwidth (medthick) lpattern(dash))
stata入门4 ——图形篇
如何用stata做出漂亮的统计图
.8
.8
.6
比重
.4
.2 基 .尼4系数 .6
.2
0
0
1985
1990
1995 年份
2000
2005
工资性收入的基尼系数
工资性收入的比重
家庭经营性收入的基尼系数
家庭经营性收入比重
非生产性收入的基尼系数
非生产性收入的比重
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<- lines
0 1 2 3 4 5 <- y axis
marker
/
.............o............
| distance |
\
dots
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菜单： Graphics > Dot chart
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范例
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二、点图（dot ）
展示变量的唯一实际值，变量的均值、分位数、 标准差、最大值、最小值等。
语法1： graph dot yvars [if] [in] [weight] [, options]
选项：基1 Group 2 Group 3 Group 4
..........o............... ..............o........... ..................o....... ......................o...
graph bar (mean) price, over(foreign, label(labsize(medlarge))) nofill cw bar(2, fcolor(yellow) fintensity(inten40) lpattern(dash))
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