Stata统计分析与应用

章节摘录

版权页：   插图：   定义5.3：统计量是由样本数据计算得到的数值描述性度量。 定义5.4：参数是总体的数值描述性度量。 1.集中趋势的度量 算术平均、中位数和众数是三种最常用的中心趋势度量。三者之中，算术平均（通常称为均值）是实际问题中使用最频繁的。 定义5.6：n个测量值y1，y2，…，yn集合的中位数是测量值按升序（或降序）排列后位于中间的那个数，即这样一个位置上的y值，使得在相对频率直方图中一半的面积位于它的左边，一半的面积位于它的右边。我们用符号m表示样本中位数，符号τ表示总体中位数。 定义5.7：n个测量值y1，y2，…，yn集合的众数是以最大频率数出现的y值。 尽管均值是比较常用的中心趋势的度量，但是它对非常大的或非常小的观测值敏感。因此均值将移向偏度的方向（即分布的尾部），有些情况下可能产生误导。例如，数据集由土木工程毕业生的第一年起始薪水组成，几个毕业生的高起始薪水将对均值产生比中位数更大的影响。由于这个原因，有时称中位数为中心趋势的耐抵性度量。因为与均值不一样，它不受极端观测值的影响。对于偏度极大的数据集（如土木工程毕业生的起始薪水数据），中位数能较好地描述数据分布的“中心”。 很少用众数作为中心趋势的度量，只有当对y出现的相对频率感兴趣时，才用众数而不是均值或中位数。例如，一个土木原料供应商只对他所卖钉子长度的众数感兴趣。

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第1章Stata概述1 1.1Stata的历史和特点1 1.2Stata的使用界面2 1.3Stata命令——help、search命令3 1.4Stata学习资源8 第2章数据管理9 2.1变量和变量的取值9 2.1.1变量的命名9 2.1.2变量的取值类型10 2.1.3变量的显示11 2.1.4变量的标签13 2.2创建一个新的数据集14 2.2.1关于数据集操作的基本命令14 2.2.2举例应用：创建新的数据集auto.dta16 2.3导入已创建的数据集19 2.3.1一般的原则19 2.3.2读取格式为.dta的数据20 2.3.3利用Excel复制数据进入Stata系统中20 2.4Stata中的表达式21 2.4.1算术符号21 2.4.2关系符号22 2.4.3逻辑符号22 2.5Stata中的常用函数22 2.6使用in、if和by语句定义数据子集24 2.6.1in的使用24 2.6.2if的使用24 2.6.3by语句的使用24 2.7变量的相关操作25 2.7.1建立新的变量——generate25 2.7.2更改已有的变量——replace27 2.7.3egen命令28 2.8数值和字符串的转换32 2.8.1encode和decode命令32 2.8.2real函数34 2.9生成分类变量和虚拟变量34 2.9.1生成虚拟变量35 2.9.2生成分类变量36 2.10数据的整理41 2.10.1数据的横向合并41 2.10.2数据的纵向合并44 2.10.3数据的交叉合并47 2.10.4数据的抽取50 2.11Stata操作习题53 第3章图形绘制基础55 3.1Stata绘图简介55 3.1.1主要的图形类型56 3.1.2图形的组成部分与制图命令的结构56 3.1.3寻求帮助56 3.2绘制散点图56 3.2.1绘制散点图的命令和最基本的使用56 3.2.2散点显示选项（marker_options）的设定61 3.2.3散点标签选项（marker_label_options）的设定67 3.2.4连线选项（connect_options）的设定73 3.2.5振荡选项（jitter_options）的设定74 3.3二维绘图选项75 3.3.1坐标轴尺度选项组（axis_scale_options）的设定76 3.3.2坐标轴刻度选项组（axis_label_options）的设定80 3.3.3坐标轴标题选项组（axis_title_options）的设定87 3.3.4标题选项组（title_options）的设定89 3.3.5图例选项（legend_option）的设定91 3.3.6by选项的设定96 3.3.7scheme选项的设定102 3.3.8轴线选择选项（axis_choice_options）的设定102 3.3.9增加线选项（added_line_options）的设定104 3.3.10scale选项的设定105 3.3.11图形保存选项107 3.3.12图形输出选项108 3.4Stata操作习题109 第4章其他图形绘制111 4.1绘制曲线标绘图和连线标绘图111 4.1.1绘制曲线标绘图111 4.1.2绘制连线标绘图115 4.2绘制拟合图形116 4.2.1绘制一次拟合图形116 4.2.2绘制二次拟合图形117 4.2.3绘制lowess拟合图形119 4.3绘制条形图121 4.3.1关于分类变量的讲解123 4.3.2关于条形图外观的讲解124 4.4Stata操作习题129 第5章描述性统计分析131 5.1描述性统计的原理131 5.1.1定性变量131 5.1.2定量变量131 5.2描述性统计量的Stata实现134 5.3探测异常值141 5.3.1计算z得分142 5.3.2箱线图142 5.4数据的正态性检验和数据转换146 5.4.1正态性检验的原理146 5.4.2正态性检验的Stata实现151 5.4.3改变数据的分布153 5.5相关系数155 5.5.1相关系数概述156 5.5.2相关系数在Stata中的实现157 5.6Stata操作习题161 第6章列联表分析163 6.1列联表分析163 6.1.1列联表概述163 6.1.2独立性检验统计量163 6.1.3列联表中的相关测量统计量164 6.2Stata的列联表分析——table和tabulate命令165 6.2.1使用table命令生成列联表165 6.2.2使用tabulate命令进行列联表分析169 6.3利用Stata生成包含描述性统计量的列表174 6.3.1tabstat174 6.3.2tabulate，summarize（）176 6.4Stata操作习题178 第7章方差分析179 7.1t检验179 7.1.1单样本t检验的基本思想与理论179 7.1.2双样本t检验的基本思想与理论179 7.1.3t检验的Stata基本命令181 7.2单因素方差分析186 7.2.1单因素方差分析原理186 7.2.2单因素方差分析Stata实现189 7.3双因素和多因素方差分析192 7.3.1双因素方差分析原理192 7.3.2多因素方差分析原理196 7.3.3双因素和多因素方差分析Stata实现196 7.4协方差分析198 7.4.1协方差分析原理198 7.4.2协方差分析Stata实现199 7.5Stata操作习题201 第8章经典假设下的横截面数据单方程线性回归模型的Stata实现203 8.1线性回归分析203 8.1.1回归分析简介203 8.1.2线性回归分析简介204 8.2横截面数据205 8.3经典假设及其性质207 8.3.1经典假设207 8.3.2经典假设下线性模型的基本性质208 8.4Stata的回归分析——regress、predict、test命令209 8.4.1使用regress命令——因变量对自变量的回归209 8.4.2使用predict命令——计算拟合值和残差216 8.4.3使用test命令——进行读者指定的检验219 8.5swregress基本命令及其选项——逐步回归221 8.6对解释变量和被解释变量做变换——更好地拟合数据223 8.7习题226 第9章非经典假设、线性方程组、面板数据估计的Stata实现227 9.1非经典假设下的回归分析的Stata实现227 9.1.1多重共线性的检验和处理227 9.1.2内生性的检验与处理231 9.1.3异方差的检验与处理236 9.2线性方程组的回归分析——Stata实现238 9.2.1似不相关模型238 9.2.2联立方程组模型241 9.3面板数据的Stata处理243 9.3.1固定效应的面板数据Stata实现245 9.3.2随机效应的面板数据Stata实现246 9.4练习题247 第10章非线性回归分析及回归诊断基础249 10.1非线性回归分析249 10.1.1非线性回归的Stata实现——nl命令249 10.2二值响应模型——使用probit、logit；dprobit、logistic命令251 10.2.1probit、dprobit命令的使用方法251 10.2.2logit、logistic命令的使用方法254 10.3多值响应模型——使用mlogit、ologit命令256 10.3.1无序响应模型——mlogit命令256 10.3.2有序响应模型——ologit命令259 10.4角点解模型——Tobit命令的使用方法261 10.5样本选择模型——heckman命令的使用方法263 10.6回归诊断265 10.7练习题269 第11章时间序列分析271 11.1基本时间序列模型的估计271 11.1.1趋势分析与指数平衡271 11.1.2平稳性检验273 11.1.3趋势分析与指数平滑的Stata实现274 11.2ARIMA模型的估计、单位根与协整278 11.2.1ARIMA模型的估计278 11.2.2单位根过程及其检验281 11.2.3协整检验283 11.2.4ARIMA模型的Stata实现284 11.3VAR与VEC的估计及解释293 11.3.1普通VAR模型的估计293 11.3.2Granger因果分析、IRF与方差分解295 11.3.3Johansen协整检验和VEC模型的估计298 11.3.4VAR模型的Stata实现300 11.4ARCH与GARCH的估计及解释307 11.4.1ARCH模型307 11.4.2GARCH模型308 11.4.3ARCH模型的Stata实现309 11.5Stata操作习题312 第12章聚类分析315 12.1聚类分析的基本思想与理论315 12.1.1聚类分析的基本思想315 12.1.2聚类分析的相似性测度316 12.1.3聚类分析的典型方法318 12.1.4聚类分析的步骤321 12.2聚类分析的基本命令322 12.3Stata操作习题333 第13章主成分分析和因子分析335 13.1主成分分析335 13.1.1主成分分析的基本思想与理论335 13.1.2主成分分析基本命令338 13.1.3Stata操作案例348 13.2因子分析351 13.2.1因子分析的基本思想与理论352 13.2.2因子分析基本命令357 13.2.3Stata操作案例360 13.3Stata操作习题363 第14章Stata编程基础365 14.1do文件和Log文件365 14.1.1do文件的编写365 14.1.2运行do文件366 14.1.3log文件366 14.2局部宏与全局宏367 14.2.1局部宏368 14.2.2全局宏372 14.2.3一些扩展函数以及列表函数372 14.3标量简介374 14.4循环结构376 14.4.1forvalues语句376 14.4.2foreach语句378 14.5矩阵简介380 14.6使用Stata命令的结果381 14.6.1r类命令381 14.6.2e类命令385 14.7Stata操作习题389

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《Stata统计分析与应用(修订版)》的内容和实例满足金融、经济、生物医疗、卫生保健、社会人文、心理学等多学科的需要，可供高等院校相关专业本科生、研究生以及从事统计分析的研究者参考使用，也可作为Stata软件培训和自学的教材。

作者简介

《Stata统计分析与应用(修订版)》对Stata的介绍是：Stata使用基础、Stata与回归分析、Stata与多元统计分析、Stata编程入门，共计14章。这些内容中包括了Stata的数据管理、图形绘制、各种基本和高级的计量回归分析、常用的统计分析方法等，最后还简明地介绍了编程入门知识。在讲解过程中，《Stata统计分析与应用(修订版)》使用Stata12这个最新版本，穿插了几百个实例加以诠释，并配有多媒体视频光盘进行讲解，非常方便读者的理解和学习。

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