统计学小论文stata
单样本与总体比较的统计分析Stata实现
第十三章单样本与总体比较的统计分析的Stata实现本章使用的Stata命令：例13-1 为了研究某地区的男性医生的吸烟率是否低于一般人群，根据以往的大规模调查结果可知：该地区男性吸烟率约为67%，现随机抽查该地男性医生100人，其中48人吸烟，问：请根据研究问题进行统计分析。
建立假设：H0：π=π0=0.67。
该地男性医生的吸烟率与该地区一般人群相同。
H1：π<π0=0.67。
该地男性医生的吸烟率低于该地区一般人群。
（此处假定男性医生的吸烟率不会高于一般人群的吸烟率）α=0.05，单侧检验。
Stata命令为：结果为：P<0.05，按照α=0.05的水准拒绝H0，接受H1，差别有统计学意义。
可认为该地男性医生的吸烟率低于该地区一般人群。
例13-2已知A药治疗幽门螺旋杆菌感染的治愈率为60%。
现拟用B药治疗。
现用B药治疗幽门螺旋杆菌感染患者10人，其中9人治愈。
问B药治疗幽门螺旋杆菌感染的治愈率是否不同于A药的治愈率。
建立假设：H0：π=π0=0.60 B药的幽门螺旋杆菌感染治愈率与A药的治愈率相同H1：π≠π0=0.60 B药的幽门螺旋杆菌感染治愈率不同于A药的治愈率α=0.05双侧检验Stata命令为：结果为：因此不能拒绝H，即：没有足够的证据可以证实B药的幽门螺旋杆菌感染治愈率不同于A药的治愈率。
例13-3从某水源随机抽样得四份水样本，每份2毫升，测得细菌数分别为225，190，240，232个，该水源是否符合饮用水标准(国家规定平均每毫升水中的细菌总数不得超过100个)？建立假设：H0：0100μμ==该水源细菌平均计数等于国家标准。
H1：0100μμ>=该水源细菌平均计数大于国家标准。
α=0.05，单侧检验。
Stata程序和结果为：例13-4某病房内每100cm2有细菌10个，进行消毒后，将一个面积为100cm2的培养皿置于病房内，1小时后取出，培养24小时，查得3个菌落，问消毒是否减少了该病房的细菌数？由于空间的细菌数近似服从Poisson分布建立假设：H0：010μμ==消毒后细菌数与消毒前相等。
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。
stata案例报告
Stata案例报告: Step by Step思考导言Stata是一种功能强大的统计分析软件，广泛应用于各个领域的研究和实践。
在本篇文章中，我们将通过一个实际的案例来展示如何使用Stata进行数据分析，并逐步呈现我们的思考过程。
数据介绍我们选取的数据是某个医院的病人信息记录，包括病人的基本信息（如年龄、性别、婚姻状况等）、疾病诊断信息以及治疗结果。
我们的目标是通过对这些数据的分析，了解不同因素对病人治疗结果的影响。
第一步：加载数据首先，我们需要将数据加载到Stata中进行分析。
我们使用use命令来加载我们的数据文件。
use "patient_data.dta"第二步：数据清洗在进行数据分析之前，我们需要对数据进行清洗和准备工作。
我们可以使用Stata提供的各种命令来完成这些任务。
例如，我们可以使用describe命令来查看数据的基本统计信息。
describe通过查看数据的描述信息，我们可以得到数据的整体情况，包括变量的类型、缺失值情况等。
如果发现数据中存在缺失值，我们可以使用drop命令或者replace命令来处理缺失值。
第三步：数据分析在进行数据分析之前，我们需要明确我们的研究目标。
在这个案例中，我们的目标是了解不同因素对病人治疗结果的影响。
因此，我们可以选择适当的统计方法来分析数据。
在这个案例中，我们可以使用Logistic回归模型来分析病人的治疗结果与其他变量之间的关系。
我们可以使用logit命令来拟合Logistic回归模型。
logit treatment_result age gender marital_status通过Logistic回归模型的结果，我们可以得到各个变量的系数和显著性水平，从而了解不同因素对病人治疗结果的影响程度。
第四步：结果解读在得到分析结果之后，我们需要对结果进行解读，从而得出结论。
在这个案例中，我们可以根据Logistic回归模型的系数和显著性水平来判断不同因素对病人治疗结果的影响。
统计学回归分析结果输出stata命令
统计学回归分析结果输出stata命令标题：统计学回归分析结果输出Stata命令摘要：本文将介绍如何使用Stata命令进行统计学回归分析，并详细讨论分析结果的输出。
我们将按照从简到繁、由浅入深的方式，逐步探讨回归分析的基本内容，并为读者提供深入理解和灵活运用的指导。
正文：一、简介统计学回归分析是研究变量之间关系的重要工具，它可以揭示自变量对因变量的影响程度，并用数学模型来表达这种关系。
而使用Stata 进行统计学回归分析时，我们可以通过一系列命令来实现数据的建模、参数估计和结果输出。
接下来，我们将详细介绍这些Stata命令的具体用法。
二、数据准备在进行回归分析之前，首先需要准备好相关的数据。
假设我们要分析自变量X对因变量Y的影响，我们需要确保X和Y的数据都已经导入到Stata中，并使用`describe`命令来查看数据的基本情况。
三、简单线性回归我们将介绍如何进行简单线性回归分析。
使用`regress`命令可以实现简单线性回归的参数估计，并输出相关的统计信息和检验结果。
我们可以输入以下命令实现对因变量Y关于自变量X的简单线性回归分析：```regress Y X```四、多元线性回归若因变量Y受多个自变量的影响时，我们需要进行多元线性回归分析。
同样，可以使用`regress`命令来实现多元线性回归的参数估计，并输出相关的统计信息。
我们可以输入以下命令实现多元线性回归分析：```regress Y X1 X2 X3```五、结果输出在进行回归分析后，我们通常会关注回归系数的估计值、显著性检验和可决系数等信息。
使用`estimates table`命令可以将这些结果输出为表格形式，以便更清晰地了解回归分析的结果。
我们可以输入以下命令实现回归结果的输出：```estimates table```六、回归诊断在获得回归分析结果后，我们还需要进行一些诊断检验来验证回归模型的适宜性。
使用`predict`命令可以生成预测值和残差值，而`predictnl`命令可以计算异方差调整的标准误。
论文写作中如何利用Stata进行数据处理与分析
论文写作中如何利用Stata进行数据处理与分析在论文写作中，数据处理与分析是非常重要的一步。
而Stata作为一款强大的统计软件，可以帮助研究者高效地处理和分析数据。
本文将探讨如何利用Stata进行数据处理与分析，并提供一些实用的技巧和方法。
一、数据准备在使用Stata进行数据处理与分析之前，首先需要将数据准备好。
数据准备包括数据清洗、变量选择和数据格式转换等步骤。
1. 数据清洗数据清洗是指对原始数据进行检查和筛选，去除无效数据和异常值，以保证数据的质量。
在Stata中，可以使用命令如"drop"、"keep"和"replace"等来删除或替换不符合要求的数据。
2. 变量选择在进行数据处理与分析时，需要根据研究目的选择合适的变量。
Stata提供了多种命令，如"keep"、"drop"、"rename"等，可以帮助研究者对变量进行选择和重命名。
3. 数据格式转换在Stata中，数据有多种格式，如数值型、字符型、日期型等。
在进行数据处理与分析之前，需要将数据格式转换成Stata可以识别的格式。
可以使用命令如"tostring"、"toint"和"todate"等来实现格式转换。
二、数据描述与探索在数据处理与分析之前，了解数据的基本情况是非常重要的。
Stata提供了多种命令，可以帮助研究者对数据进行描述和探索。
1. 描述统计描述统计是指对数据进行基本的统计分析，如计算均值、标准差、最大值、最小值等。
在Stata中，可以使用命令如"summarize"、"tabulate"和"histogram"等来进行描述统计分析。
2. 数据可视化数据可视化是一种直观地展示数据分布和关系的方法。
stata数据分析实例报告
stata数据分析实例报告Stata 数据分析实例报告在当今数据驱动决策的时代，数据分析工具变得至关重要。
Stata 作为一款功能强大的统计分析软件，被广泛应用于各个领域。
接下来，我将通过一个具体的实例，为您展示如何使用 Stata 进行数据分析。
我们假设要研究的问题是：不同地区的居民收入水平是否存在显著差异。
首先，我们收集了相关的数据。
这些数据包括了来自不同地区（如东部、中部、西部）的居民收入信息，还涵盖了一些可能影响收入的因素，比如受教育程度、工作年限等。
将数据导入 Stata 后，第一步是对数据进行初步的探索和清理。
我们查看数据的缺失值、异常值，并对数据的分布情况有一个大致的了解。
通过使用命令｀summarize` ，可以得到各个变量的均值、标准差、最小值和最大值等统计量。
接下来，我们进行描述性统计分析。
通过绘制直方图、箱线图等图形，直观地展示居民收入的分布情况。
比如，我们发现东部地区的居民收入整体较高，且分布较为集中；而西部地区的居民收入相对较低，且分布较为分散。
为了进一步探究不同地区居民收入的差异，我们使用方差分析（ANOVA）。
在 Stata 中，可以使用命令｀anova income region` 来进行。
分析结果显示，不同地区的居民收入存在显著差异（p<005）。
然后，我们考虑影响居民收入的其他因素。
通过建立线性回归模型，将居民收入作为因变量，地区、受教育程度、工作年限等作为自变量。
在 Stata 中，可以使用命令｀regress income region educationyears_of_work` 来实现。
回归结果表明，受教育程度和工作年限对居民收入有显著的正向影响。
这意味着，受教育程度越高、工作年限越长，居民收入往往越高。
此外，我们还进行了稳健性检验。
比如，改变变量的测量方式，或者增加一些控制变量，以确保我们的结论是可靠的。
在整个分析过程中，Stata 提供了丰富的命令和选项，使得数据分析变得高效和准确。
stata论文
计量经济学课程论文论文题目：影响中国税收收入增长主要原因姓名：贡泽学号：20144111050专业：劳动与社会保障指导教师：影响中国税收收入增长的主要原因摘要：本文基于1978-2005年的财政支出状况，对税收收入的影响主要因素做了回归分析，启用了stata软件，用最小二乘法得出了相关系数，并对回归结果进行实证检验，结果证实：影响税收收入主要因素，国内生产总值，财政支出、商品零售物价指数，对税收收入有显著性影响，这与理论分析和经验判断相一致。
关键词：财政收入回归分析影响因素验证一致一. 问题的提出税收对社会经济、生活等产生的各种影响或效果。
这也是税收内在职能的外在表现，常常受社会客观条件以及税收具体制度的制约，不同的社会制度，不同的生产力发展水平，不同的经济运行模式，以及人们对税收作用的主观认识，都会影响税收作用的发挥，造成税收的具体作用在广度和深度上存在差异，改革开放以来，随着经济体制改革的深化和经济的快速增长，中国的财政收支状况发生很大变化，中央和地方的税收收入1978年为519.28亿元，到2005年已增长到28778.54亿元，税收收入大大增加，表明我国经济发展良好，为了研究影响中国税收收入增长的主要原因，我们在此建立计量回归模型进行分析，这就是本项目研究主要目的二.理论分析为了全面反映中国税收增长的全貌，选择包括中央和地方税收“国家财政收入”中的“各项税收”（简称“税收收入”）作为被解释变量；选择国内生产总值（GDP）作为经济整体增长水平的代表；选择中央和地方“财政支出”作为公共财政需求的代表；选择“商品零售价格指数”作为物价水平的代表。
三.模型的设定1.我国税收的变化状况改革开放以来，随着经济体制改革的深化和经济的快速增长，中国的财政收支状况发生很大变化，中央和地方的税收收入1978年为519.28亿元，到2002年已增长到17636.45亿元，25年间增长了33倍，为了研究影响中国税收收入增长的主要原因，分析中央和地方税收收入的增长规律，预测中国税收未来增长趋势，需要建立计量经济模型！2.影响税收因素（1）从宏观经济看，经济整体增长是税收增长的基本源泉。
运用统计软件stata进行数据分析的基本步骤和思想
运用统计软件stata进行数据分析的基本步骤和思想
经过陶四海老师对stata统计软件运用的教导，我对stata这个十分简便实用的统计软件有了初步入门的认识，并且通过对stata软件的学习与思考运用，加深了我对于统计学的概念及思想的认识。
统计学和统计软件是相辅相成的，没有统计学做统计基础思想个思维方式，统计软件对数据分析的运用将会是“盲人摸象”。
而没有统计软件为大量的统计数据进行快速准确有意义的分析和处理，我们光掌握了统计思想和统计方法，也不能驾轻就熟的应对庞杂繁多的数据，将会造成统计结果偶然的偏差，影响到统计结果的可靠性。
正如陶老师说的，当今社会快速的经济、社会、文化等的发展，势必会需要大量的统计运用分析，而随着统计运用的需求也会造就许多优秀的统计软件。
国外的统计软件发展是超过国内甚多的，spss，sas和stata，都是国外的优秀统计学家和软件工程师认可的优秀的统计软件。
统计软件重要的是统计思想来驾驭其迅速、高效，和其他的统计软件相比，stata 的优点甚多。
运用stata进行统计数据的分析在步骤上和其他的统计软件是相类似的，在得到了相关的数据之后，软件运用者需要首先对数据进行的就是观察分析。
在stata读取了数据之后，软件用户需要了解到数据的结构，数据的总体信息，如数据文件的路径和名称，大小规模，最后生成时间等等，软件用户需要对数据有个大概的认识，并对即将进行的统计数据分析思路进行有效的开展。
变量与变量的取值。
可以用codebook命令来知道具体变量的取值编码，然后使用list命令来以更接近数据表格的形势查看数据。
- 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、"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、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)。
统计学stata应用
引言：本篇论文意在讨论就业人员年末人数与人均生产总值的关系，并通过回归分析的办法进行相关论证说明。
数据变量设定：X为各市就业人员年末人数、Y为各市人均地区生产总值、Z为各市工业企业新产品产出情况（因为工业新产品产出对人均生产总值具有较大影响，故将此设为控制变量）。
以下为回归分析结果：
表1 基本的描述性统计
Variable Obs Mean Std. Dev. Min Max
工业企业新产
21 0.1872622 0.1716819 0.0119611 0.5667098
品产出
人均地区生产
21 10.75788 0.6001676 9.929594 11.91502
总值
就业人员年末
21 5.480276 0.6181532 4.689452 6.802016
人数
注：数据来源于2014年广东省年鉴《各市就业人员年末人数》、2014年广东省年鉴《各市人均地区生产总值》、2014年广东省年鉴《各市工业企业新产品产出情况》
图1 各市就业人员年末人数与各市人均GDP
从图1可知，x与y是正相关
表2 基本的回归模型
注：括号内为t 统计量。
***表示在1%的水平上显著、**表示在5%的水平上显著、*表示在10%的水平
上显著
从表2中我们可以得知，在（1）中，x 变动一个单位，y 变动0.562个单位，即弹性为0.562
（在1%的水平上显著）；在（2）中，弹性为0.360。
R2为0.66时拟合优度较佳。
综上所述：各市就业人员年末人数与各市人均地区生产总值正相关。
对政府具有一定的启示作用：政府可以增加就业岗位，减少失业人数，增加就业人数，从而能使地区经济得到一定的发展。
(1) （2）
人均地区生产总值 人均地区生产总
值
就业人员年末人数 0.562*** 0.360*
(2.96)
(2.01) 工业企业新产品产出
2.122*** (
3.14) _cons 7.676*** 8.390*** （7.06） (9.11) N 21 21 r2
0.336
0.66。