第六讲 stata程序管理

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stata学习资料-第六章

stata学习资料-第六章

6.1问题:假如我们有一个截面数据,内容是一些病人在一些诊所就诊的记录,比如病人信息和诊所ID。

我们还有一个表,内容是每个诊所对应的地区编号。

我们怎么把表二中的地区编号和表一中的每个诊所联系起来,或者说如何将两张表整合到一起?比较二的方法:用if条件筛选,逐个代换。

P118有介绍核心知识点:merge命令的使用主键一对多情况下的数据整合其中作为主键的clinicid 在表一中并不是唯一确定的观测值不能简单的1:1匹配合并这时就需要用到1:m或m:1use 表一merge m:1 主键using 表二(此处为m:1是因为表一中clinicid有重复)结果为:备注:关于新版和旧版命令的区别:一是语法区别,旧版是merge 主键using 表二, uniqusing. 其中uniqusing是用来确定唯一观测值的,新版省掉了。

二是新版不用先对主键排序才能合并,而旧版命令必须排序。

m:m即表一和表二中主键clinicid都不唯一。

语法为merge m:m 主键using 表二6.2问题:很多数据源提供的数据适用于展示但不适用于分析处理,如何将其转换成我们所需要的形式核心知识点: reshape命令的使用reshape 命令是stata提供的重要的数据管理工具之一。

如果我们想要调整你现有数据的结构,就要熟悉reshape的两个功能:一是变宽,一是变长。

具体讲,可能是把某种数据变成时序数据、或者是把时序数据变成某种数据。

有时候问题比较麻烦,我们需要对数据进行两次reshape,才能调整到我们想要的结果。

举例:将表一变成表二形式表一有四个变量,分别是country,tradeflow, Yr1990, Yr1991.其中tradeflow是作为一个变量主体,分为imports和exports,而1990和1991的贸易流是作为两个并列的变量主体。

我们要把它转成面板数据,分两步。

第一是Yr1990和Yr1991改成时间序列,tradeflow暂时不变。

Stata操作讲义知识讲解

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。

轻松上手的stata中文教程

轻松上手的stata中文教程

三、輸入資料(Entering data)
在本小節中,我們將介紹如何把資料讀進 STATA。但是在正式介紹之前, 我們必須先對幾個一般性的指令(general command)有所瞭解,說明如下: cd:即 change directory,簡言之,告知 STATA 資料儲存的地方。例如當 資料儲存在 e 槽的 sample 資料夾時,則必須先輸入 cd e:\sample。 dir/ls:用來顯示目錄的內容。 set memory #m:設定記憶體的容量。例如:當有一筆龐大的資料要處理 時,則可設定 100mb 的容量,此時可輸入 set memory 100m 。 (輸入指令 memory 可以知道記憶體容量的大小 以及使用情況。) set matsize #:設定所需的變數個數。一般而言,不須對此部分進行設定, 除非所欲處理的資料龐大或是當執行後出現 matsize too small 的訊息時再進行修改即可。內建為 40。 set more off/on:若欲執行結果以分頁的型式呈現時,則輸入 set more on; 若欲執行結果同時呈現時,則輸入 set more off。 help:求助鍵。後面必須接的是指令。說明如何使用該指令,例如:help
5
use sample1-6.dta Note:此一指令亦可用在讀取網路上的資料(use 網址)。 最後,將資料輸入的相關指令整理成下表。 insheet read ASCII (text) data created by a spreadsheet infile infix input use read unformatted ASCII (text) data read ASCII (text) data in fixed format enter data from keyboard load a Stata-format dataset

使用Stata进行数据处理和分析

使用Stata进行数据处理和分析

使用Stata进行数据处理和分析第一章:Stata的介绍和安装Stata是一款统计软件,广泛应用于数据处理和分析领域。

本章将介绍Stata的基本功能和特点,并介绍如何安装Stata软件。

1.1 Stata的基本功能Stata具有数据管理、统计分析、图形绘制和模型拟合等功能。

数据管理功能包括数据输入、清理、转换和合并等操作;统计分析功能包括描述性统计、假设检验、回归分析和生存分析等方法;图形绘制功能可以用于可视化数据;而模型拟合功能可以进行回归、时间序列和面板数据等模型拟合。

1.2 Stata的特点Stata具有高度的统一性和完整性,适合处理小样本和大样本数据。

它提供了丰富的内置统计命令和扩展命令,可满足各种数据处理和分析的需求。

此外,Stata还具备灵活的数据处理能力和简洁的语法结构,方便用户进行数据操作和分析。

1.3 Stata的安装Stata支持Windows、Mac和Linux操作系统。

用户可以从Stata 官方网站购买软件并进行在线安装,或者通过光盘进行离线安装。

安装过程简单,用户只需按照安装向导的指示进行操作即可。

第二章:数据的导入和清洗本章将介绍如何使用Stata导入外部数据集并进行数据清洗。

2.1 数据导入Stata支持导入多种数据格式,如CSV、Excel和SPSS等。

用户可以使用命令“import”或点击菜单栏中的“File”-“Import”进行数据导入。

导入后,可以使用“describe”命令查看数据的基本信息。

2.2 数据清洗数据清洗是数据处理的重要环节,目的是提高数据的质量和可用性。

Stata提供了一系列数据清洗命令,如数据排序、缺失值处理和异常值检测等。

用户可以利用这些命令进行数据清洗,确保数据的准确性和完整性。

第三章:数据的转换和合并本章将介绍Stata中数据的转换和合并操作。

3.1 数据转换数据转换是将数据从一种形式转换为另一种形式的过程。

Stata 提供了多种数据转换命令,如变量生成、变量重编码和重塑数据等。

《stata基础》课件

《stata基础》课件

Stata的特点
高效可靠、易于使用和学习、 自动化、开放性和灵活性、 强大的图形功能。
Stata的应用领域
Stata被广泛应用于社会科学、 医学和卫生、教育、经济学、 金融、政治科学等领域。
Stata基本操作
1
文件类型
2
Stata的文件类型,如何识别文件类型,
如何处理不同类型的文件。
3
常用命令
4
Stata的常用命令,如何运行命令和脚本。
数据的分割和堆叠
如何按照条件分割数据集,如何 将多个数据集堆叠成一个数据集。
Stata数据分析
1
描述性统计
如何计算描述性统计量,如何画制表和图形。
2
假设检验
基础假设检验、方差分析、非参检验等。
3
回归分析
单因素、多因素、分层回归等基本回归分析方法。
4
面板数据分析
如何处理面板数据,如何进行面板数据分析。
Stata基础课件PPT
本课程详细介绍Stata的基本操作、数据处理和分析、绘图功能和高级应用等 方面。从此你可以掌握Stata的全面操作,数据处理和分析,提高Stata的应用 水平。
Stata介绍
什么是Stata?
Stata是一款强大的数据分析 软件,被广泛应用于多个领 域,如社会科学、健康科学、 教育、经济学、金融、政治 科学等。
Stata的扩展程序
Stata的并行计算
如何下载和安装Stata的扩展程序, 如何使用额外的命令。
如何利用Stata高效地运行大数据 集,如何使用Stata的并行计算。
总结和展望
1 Stata的优缺点
Stata的优点有:强大的数据管理和较高的统计分析能力;缺点有:虽然易学但不便宜, 还需要花时间去了解命令。

STATA实用教程

STATA实用教程

STATA实用教程STATA是一种统计分析软件,广泛应用于数据分析、统计建模、数据可视化等领域。

它具有强大的数据处理能力和丰富的统计功能,能够快速、准确地处理大规模的数据集。

下面是一些STATA实用教程,帮助初学者快速上手该软件。

1.STATA基本操作STATA的基本操作包括数据导入和导出、数据集处理、变量管理等。

首先要学会使用STATA命令行界面和菜单栏来进行操作,了解STATA常用的命令和语法,掌握STATA常用的数据结构,如数据集、变量类型等。

同时,还需要学会使用STATA的帮助文档和网络资源,解决自己在使用过程中遇到的问题。

2.数据的描述性统计STATA可以进行各种描述性统计,例如计算均值、中位数、标准差、四分位数等,了解数据的分布情况。

可以利用summarize、describe等命令来进行描述性统计,还可以使用tabulate、histogram等命令进行变量的频数统计和画出直方图。

3.数据清洗和转换在实际应用中,数据往往需要进行清洗和转换。

STATA提供了一系列的命令,用于数据的清洗和转换。

比如,drop、keep命令可以删除不需要的变量或观察值;rename、recode命令可以对变量进行重命名和重新编码;reshape、merge命令可以进行数据重塑和合并等操作。

4.统计分析STATA提供了许多常用的统计方法和模型,可以进行统计分析。

例如,t检验、方差分析、线性回归、Logistic回归、生存分析、聚类分析等。

用户可以使用STATA内置的命令来进行统计分析,也可以使用STATA扩展包来进行更加复杂的分析。

5.高级数据处理STATA还提供了一些高级数据处理方法,如面板数据分析、时间序列分析、密度估计、非参数统计等。

这些方法对于处理复杂的数据结构和模型非常有用。

通过学习STATA的面板数据命令如xtreg、xtsum等,可以进行面板数据分析;通过学习STATA的时间序列命令如arima、xtdes等,可以进行时间序列分析。

STATA 教学大纲

STATA 教学大纲
(1)面板模型:动态面板模型、面板VAR模型和面板门槛模型(第1讲和第3讲),作为基础,在第2讲中,将介绍Bootstrap和Monte Carlo模拟相关的知识;
(2)内生性问题,包括处理效应模型和倾向得分匹配分析两类模型(第5讲),作为这一讲的基础,在第4讲中,将介绍Logit模型;
(3)随机边界分析相关的模型:传统的SFA模型、异质性SFA模型、面板SFA模型,以及双边SFA模型(第6讲);
序列相关检验和过度识别检验(Sargan检验)
面板VAR模型简介
冲击反应函数 (பைடு நூலகம்RF)、方差分解 (FEVD)
应用实例(介绍3篇论文)
第2讲(3小时)
自抽样和蒙特卡洛模拟
Bootstrap的原理和Stata实现
Bootstrap组间系数差异检验
Bootstrap获取复杂统计量的临界值
Monte Carlo的基本原理
多元Logit模型(Multinomial Logit)
应用实例(介绍3篇论文)
第5讲(3小时)
内生性问题
Heckman选择模型(Heckman Selection Model)
处理效应模型(Treatment Effect Model)
倾向得分匹配分析(Propensity Score Matching, PSM)
第6讲(3小时)
时间序列模拟分析
时间序列简介
ARIMA过程模拟分析
白噪声和随机游走过程模拟分析
伪回归问题模拟分析
GARCH模型模拟分析
第7讲(3小时)
面板数据模型
静态面板模型:固定效应和随机效应
基于Bootstrap的Hausman检验
异方差和序列相关(Bootstrap、Cluster调整标准误)

STATA使用教程

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。

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第二种:在stata窗口中输入 stata显示: program hello 1. display ”hello,world“ 2. end 执行: hello 显示: hello,world 将hello,world修改为hello,cufe program hello hello already defined r(110) 解决方法:program drop hello 注意,program名不能与stata中的命令名一致 program des display ”hello,world“ end
preserve的用法 preserve 可以避免数据在程序执行后有所变动 sysuse auto,clear preserve // 备份当前状态S1 drop if price>10000 sum save nauto,replace restore //恢复到状态S1 sum use nauto,clear
do file的引用 do sj exit //保存为sj2.do
do sj2
assert 的用法 assert是stata的重要命令,如果assert后的表达式为true,则 stata继续执行命令,否则stata会提示出错
capture program drop sj2 sysuse auto,clear assert foreign>2 exit //保存为sj2.do
条件语句:if 语法格式 格式1 if (条件){ command } 格式2 if(条件1){ command1 } else if(条件2){ command2 }
//这里可以没有if
条件语句:if示例 scalar aa=1 if aa==1{ dis “这小子真帅!” } else if aa==0{ dis “这女孩真亮!” }
Local:数学运算符的处理 local a “2+2” dis `a’ dis “`a’” // 看这两个有何区别 local b=2+2 // 注意与a的定义的区别 dis `b’ dis “`b’”
暂元中的暂元 local a1=2 local a2 “var” local a3=2*`a1’ local a4 `a`a1’’ local `a2’`a1’=2*`a3’ dis `a1’ dis “`a2’” dis `a3’ dis “`a4’”
一个完整的do file文件 capture log close //检查log的状态为close log using x,replace //打开log x set more off capture program drop hello program hello dis “hello,world” end log close // 关闭log exit //保存为sj.do
循环语句 while 语句 forvalues 语句 foreach 语句
条件循环语句:while local j=0 while `j’<5{ dis a[`j’] local j=`j’+1 }
循环语句:forvalues local i=1 local j=_N forvalues i=1(1)`j’{ dis a[`I’] } forvalues i=0(-1)-14{ dis a[`i’] }
单值 Scalar 存放数值 scalar a=3 scalar b=ln(a)+5 dis a dis b 存放字符串 scalar c=.a dis c scalar s1=“hello,world” scalar s2=substr(s1,1,5) dis s1 dis s2
执行命令后的单值结果 sysuse auto,clear sum price return list dis r(N) scalar range=r(max)-r(min) dis range gen qq=r(sd) l program hello dis “hello,world” end hello exit 如果加上program drop hello 解决方法: capture
第五种:ado file ado file是stata中的可执行文件 program hello dis “hello,world” end exit 执行时输入: program drop hello hello stata显示: hello,world
全局暂元global macro:定义与引用方式 全局暂元:在整个stata运行的过程中一直存在
定义与引用方式: global aa “This is my first program!” dis “$aa” global x1=5 global x2=2^$x1 dis $x2 示例: sysues auto,clear global option “,robust” global reg “regress” local x1 “price mpg foreign” $reg rep78 `x1’ $option local x2 “price mpg foreign trunk” $reg rep78 `x1’ $option $reg rep78 `x2’ $option
暂元的管理 macro list macro dir macro drop x2 macro dir x2 macro dir aa
暂时性变量 tempvar sysuse auto ,clear tempvar x1 x2 gen `x1’=price*2 gen `x2’=ln(rep78) sum `x1’ `x2’ 暂时性变量可以与永久变量同名
第六讲 stata程序编写与管理
第一种方法:直接写do file 打开do编辑器: doedit 一个简单的do file display “hello,world” exit //告诉stata在这程序结束,exit可不写 保存为 hello.do 在command 窗口输入 do hello stata 会显示 display “hello,world” hello,world
forvalues应用示例 假设你有100个文件,分别为d1.dta,d2.dta,…d100.dta 研究要求将这100个文件做纵向合并,写出程序
use d1.dta,clear local i=2 forvalues i=2(1)100{ append using d`i’.dta } save finaldata,replace

第二种:在stata窗口中输入 program hello display hello,cufe end 查找语法错误: set trace on 关闭该功能: set trace off

第三种:do file中的program program hello display “hello,world” end stata中输入: do hello stata 显示: hello already defined r(110) stata 输入: program drop hello do hello //或用 run hello hello
ado file的保存地址 ado file只有放在指定的文件夹中才能运行 adopath命令 adopath + c:\ado\personal //增加新的adofile存放地址 adopath - c:\ado\personal //移除ado file目录 注意: 可以将自己的程序统一存放于 D:\stata\ado\personal\myado 同时在profile.do文件中做如下定义 adopath + D:\stata\ado\personal\myado 该文件夹下可以进一步设定a-z的子文件夹
引用stata命令的返回值
留存在内存中的结果 r-class ,与模型估计无关的命令,如sum e-class, 与模型估计有关的命令,如regress s-class,其他命令, 如list c-class,存储系统参数 显示留存值的方法 r-class : return list e-class: ereturn list s-class: sreturn list c-class: creturn list 留存值分为四种类型: 单值: 如 r(mean),r(max),r(N),e(r2),e(F) 矩阵:如e(b),e(V) 暂元:如e(cmd),e(depvar) 函变量:如 e(sample)
循环语句:foreach foreach var of varlist x y z{ command } 示例1:将auto.dta各变量的对数转换和缩尾处理 sysuse auto,clear local vars price weight length foreach v of varlist `vars’{ gen ln`v’=ln(`v’) winsor `v’,gen(`v’w) p(0.01) }
单值 管理 scalar scalar scalar scalar scalar scalar dir list //显示单值的内容 drop a // 删除单值 list drop all //删除所有单值 list
暂元变量local macro local:在一个do或ado file中发挥作用 暂元的定义与引用
存放数字 local a=5 dis `a’ local b=`a’+7 dis `b’ 存放文字 local name1 “sj:” dis “`name1’” local name2 “中央财经大学会计学院” dis “`name2’” local name3 `name1’`name2’ dis “`name3’” 存放变量名称 sysuse auto,clear local varllist price weight sum `varlist’
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