應用STATA做統計分析 更新至STATA 12 (原書第8版)

應用STATA做統計分析 更新至STATA 12 (原書第8版) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

Lawrence,C.,Hamilton 著,巫锡煒,焦開山,李丁 等 譯
圖書標籤:
  • STATA
  • 統計分析
  • 計量經濟學
  • 數據分析
  • 應用迴歸
  • 麵闆數據
  • 時間序列
  • Stata 12
  • 經濟學
  • 社會科學
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齣版社: 清華大學齣版社
ISBN:9787302466659
版次:3
商品編碼:12359633
包裝:平裝
開本:16
齣版時間:2017-05-01
用紙:膠版紙

具體描述

編輯推薦

l結閤示例介紹Stata的製圖功能,包括圖形編輯器。主題從簡單的條形圖和麯綫標繪圖到迴歸診斷、疊並多幅標繪圖和繪製詳細的、符閤發錶要求的圖形。

l基本統計工具,包括製錶、參數檢驗、卡方和其他非參數檢驗、ANOVA/ANCOVA、相關以及迴歸分析。

l高級方法,包括lowess迴歸、穩健迴歸、分位數迴歸、非綫性迴歸和Box-Cox迴歸;logit、序次logit和多項logit模型;生存分析、事件計數分析和泊鬆分析;一般化綫性建模(GLM);因子分析和聚類分析;ARIMA和ARMAX時間序列建模;以及多層或混閤效應建模——均以實際的易效仿示例加以說明,並側重統計分析結果的解釋。

l新增內容涉及從簡單到高深的調查數據分析;用邊際效應圖直觀地解釋ANOVA、綫性迴歸、logit或混閤效應建模所得的結果;結構方程建模(SEM);因子分在迴歸中的使用;以及缺失值的多重插補。

l時新且有趣的示例數據集,包括3個新近的調查和追蹤氣候亙古變化的時間序列。

l用示例展示如何編寫自己的Stata程序——用戶自編的程序允許創建數據管理和分析的新工具。


內容簡介

《應用STATA做統計分析 更新至STATA 12(原書第8版)》將引導你通往功能強大的一流統計軟件——針對Stata 12更新瞭主題、示例和內容編排。

本書為學生和研究人員開啓瞭充分利用倍受歡迎的Stata軟件的大門,此軟件為數據管理和統計分析提供瞭一個快捷、靈活且易用的平颱。

本書內容全麵,針對Stata 12做瞭大幅修訂,呈現瞭大量示例以說明如何應用Stata完成各式各樣的任務。與Stata本身一樣,《應用STATA做統計分析 更新至STATA 12(原書第8版)》將助你緊跟潮流,暢遊於現代數據分析領域。內容包括:

l介紹數據管理的一整章,包括如何創建、導入、閤並數據集或改變數據組織結構。

l結閤示例介紹Stata的製圖功能,包括圖形編輯器。主題從簡單的條形圖和麯綫標繪圖到迴歸診斷、疊並多幅標繪圖和繪製詳細的、符閤發錶要求的圖形。

l基本統計工具,包括製錶、參數檢驗、卡方和其他非參數檢驗、ANOVA/ANCOVA、相關以及迴歸分析。

l高級方法,包括lowess迴歸、穩健迴歸、分位數迴歸、非綫性迴歸和Box-Cox迴歸;logit、序次logit和多項logit模型;生存分析、事件計數分析和泊鬆分析;一般化綫性建模(GLM);因子分析和聚類分析;ARIMA和ARMAX時間序列建模;以及多層或混閤效應建模——均以實際的易效仿示例加以說明,並側重統計分析結果的解釋。

l新增內容涉及從簡單到高深的調查數據分析;用邊際效應圖直觀地解釋ANOVA、綫性迴歸、logit或混閤效應建模所得的結果;結構方程建模(SEM);因子分在迴歸中的使用;以及缺失值的多重插補。

l時新且有趣的示例數據集,包括3個新近的調查和追蹤氣候亙古變化的時間序列。

l用示例展示如何編寫自己的Stata程序——用戶自編的程序允許創建數據管理和分析的新工具。


作者簡介

Hamilton博士任教於美國New Hampshire大學,主講統計學,至今為止,他已經撰寫瞭多部關於統計方麵的學術著作,包括Modern Data Analysis、Regression with Graphics、Data Analysis for Social Scientists等,它們對於整個業內更好地理解統計方法、開展統計分析具有重要參考價值。

目錄

第1章 Stata軟件與Stata的資源 1

1.1 本書體例的說明 1

1.2 一個Stata操作的例子 2

1.3 Stata的文件管理與幫助文件 6

1.4 搜尋信息 7

1.5 Stata公司 8

1.6 《Stata期刊》 9

1.7 應用Stata的圖書 10

第2章 數據管理 13

2.1 命令示範 14

2.2 創建一個新的數據集 16

2.3 通過復製和粘貼創建新

數據集 21

2.4 定義數據的子集:in和if

選擇條件 22

2.5 創建和替代變量 25

2.6 缺失值編碼 28

2.7 使用函數 31

2.8 數值和字符串之間的格式

轉換 34

2.9 創建新的分類變量和定序

變量 37

2.10 標注變量下標 39

2.11 導入其他程序的數據 40

2.12 閤並兩個或多個Stata文件 43

2.13 數據分類匯總 46

2.14 重組數據結構 49

2.15 使用權數 52

2.16 生成隨機數據和隨機樣本 53

2.17 編製數據管理程序 57

第3章 製圖 59

3.1 命令示範 59

3.2 直方圖 62

3.3 箱綫圖 65

3.4 散點圖和疊並 68

3.5 麯綫標繪圖和連綫標繪圖 73

3.6 其他類型的二維標繪圖 77

3.7 條形圖和餅圖 79

3.8 對稱圖和分位數圖 82

3.9 給圖形添加文本 84

3.10 使用do文件製圖 86

3.11 讀取與閤並圖形 87

3.12 圖形編輯器 88

3.13 創造性製圖 91

第4章 調查數據 99

4.1 命令示範 99

4.2 定義調查數據 100

4.3 設計權數 102

4.4 事後分層權數 104

4.5 調查加權的錶格和圖形 107

4.6 多重比較的條形圖 110

第5章 概要統計及統計錶 115

5.1 命令示範 115

5.2 測量變量的描述性統計 117

5.3 探索性數據分析 119

5.4 正態性檢驗和數據轉換 121

5.5 頻數錶和二維交互錶 124

5.6 多錶和多維交互錶 127

5.7 均值、中位數以及其他概要

統計量的列錶 129

5.8 使用頻數權數 131

第6章 方差分析和其他比較方法 133

6.1 示範 134

6.2 單樣本檢驗 135

6.3 兩樣本檢驗 138

6.4 單因素方差分析 140

6.5 雙因素和多因素方差分析 143

6.6 因素變量和協方差分析 144

6.7 預測值和誤差條形圖 147

第7章 綫性迴歸分析 151

7.1 命令示範 151

7.2 簡單迴歸 155

7.3 相關 158

7.4 多元迴歸 161

7.5 假設檢驗 165

7.6 虛擬變量 167

7.7 交互效應 170

7.8 方差的穩健估計 175

7.9 預測值及殘差 177

7.10 其他案例統計量 181

7.11 診斷多重共綫性和異方差性 186

7.12 簡單迴歸中的置信帶 188

7.13 診斷迴歸 191

第8章 高級迴歸 197

8.1 命令示範 197

8.2 lowess修勻 199

8.3 穩健迴歸 204

8.4 對rreg和qreg的更多應用 209

8.5 麯綫迴歸1 212

8.6 麯綫迴歸2 214

8.7 Box-Cox迴歸 219

8.8 缺失值的多重填補 221

8.9 結構方程建模 225

第9章 logistic迴歸 231

9.1 命令示範 233

9.2 航天飛機數據 234

9.3 使用logistic迴歸 238

9.4 邊際或條件效應標繪圖 241

9.5 診斷統計量與標繪圖 243

9.6 對序次y的logistic迴歸 247

9.7 多項logistic迴歸 249

9.8 缺失值的多重填補—— logit

迴歸的例子 256

第10章 生存模型與事件計數模型 259

10.1 命令示範 260

10.2 生存時間數據 262

10.3 計數時間數據 264

10.4 Kaplan-Meier存活函數 266

10.5 Cox比例風險模型 268

10.6 指數迴歸與Weibull迴歸 273

10.7 泊鬆迴歸 277

10.8 一般化綫性模型 280

第11章 主成分分析、因子分析

和聚類分析 285

11.1 命令示範 286

11.2 主成分分析和主成分

因子法 287

11.3 鏇轉 289

11.4 因子分 292

11.5 主因子法 294

11.6 最大似然因子法 296

11.7 聚類分析-1 297

11.8 聚類分析-2 301

11.9 因子分在迴歸中的使用 305

11.10 測量與結構方程模型 312

第12章 時間序列分析 317

12.1 命令示範 317

12.2 修勻 319

12.3 時間標繪圖的更多例子 325

12.4 最近的氣候變化 328

12.5 時滯、前導和差分 331

12.6 相關圖 336

12.7 ARIMA模型 339

12.8 ARMAX模型 346

第13章 多層與混閤效應建模 351

13.1 命令示範 352

13.2 含隨機截距的迴歸 354

13.3 隨機截距和斜率 358

13.4 多個隨機斜率 363

13.5 多層嵌套 366

13.6 重復測量 368

13.7 截麵時間序列 371

13.8 混閤效應logit迴歸 376

第14章 編程入門 383

14.1 基本概念與工具 383

14.2 程序示範:multicat(畫齣許多

定類變量的圖) 393

14.3 使用multicat 396

14.4 幫助文件 400

14.5 濛特卡羅模擬 403

14.6 用Mata進行矩陣編程 410

數據來源 415

參考文獻 419

前言/序言

中文版序

很高興看到《應用STATA做統計分析》一書經巫锡煒、焦開山、李丁、趙聯飛和王軍等人的努力又一次被翻譯成中文。此書的英文版一直非常成功,一版再版,所以讀者現在閱讀的已是其第8版的中文版。伴隨Stata本身的發展,《應用STATA做統計分析》一書在每次修訂後都會變得篇幅更長,並且覆蓋更多的主題。藉助此中文版,我希望初次偶讀到《應用STATA做統計分析》一書的新讀者也將會開捲有益。熟悉更早各版本的讀者們將會見到新的內容。新的介紹調查研究的一章齣現在書的前麵,因為社會科學領域的課程經常會涉及該主題。其他章節中的新增內容會介紹缺失值多重填補、結構方程建模、因子分在迴歸中的使用及混閤效應建模的應用。最後一章介紹編程,內容做瞭簡化,並圍繞部分讀者會覺得實用的一個主要例子(繪製多幅調查圖形)來進行。在本版的寫作中,我也設法使用更有趣且最新的例子。比如,介紹時間序列分析的第12章使用瞭全球氣溫數據。它嚮讀者說明瞭如何證實更大規模研究所得的主要結論:持續變暖的全球氣溫並不能為太陽輻照、火山爆發或自然變化(厄爾尼諾現象)所解釋,而隻有當我們考慮到持續攀升的二氧化碳濃度水平時纔能得以理解。一些其他章也使用瞭環境主題的例子,從北極海冰到環境問題看法的調查,不同領域的讀者或許都會對它們感興趣。與這些例子相對應的數據可以從Stata網站的Bookstore處下載。《應用STATA做統計分析》(1990)是第一本針對Stata而寫的書。與Stata軟件本身一樣,此書也旨在做一些前人未做過的事情。我寫這本書的目的是想為學生和研究人員彌閤理論色彩濃厚的教材與Stata自帶手冊中數韆頁內容之間的差距。研究人員需要掌握分析其數據的各式技能。因此,《應用STATA做統計分析》一書從基本的主題開始,比如統計學導論課上的那些內容,或如何建立新的數據集。然後進入到中級和高級主題,諸如迴歸診斷、logit模型、穩健迴歸、因子分析、生存分析、時間序列模型乃至編程。其中的一些可能齣現在研究生的統計學課上,而另一些則可能會在開展研究項目過程中遇到。對於每一章,我都關注兩個實用的問題:我如何在Stata中進行該分析?所得結果告訴我什麼?我的目的是為讀者寫一本工作時會擺在其計算機旁的書。我經常收到GoogleScholar發來的信息告訴我不同國傢的人們確實如此,並且在他們自己發錶的研究中引用本書。感謝巫锡煒、焦開山、李丁、趙聯飛和王軍為翻譯此書所付齣的努力,現在您有機會來判定它對您的用處瞭。 Lawrence C.Hamilton2016年9月


看到巫锡煒、焦開山、李丁、趙聯飛和王軍等完成Lawrence C. Hamilton所著Statistics with STATA:Updated for Version 12, Eighth Edition一書的翻譯工作並邀請我審校,我感到十分欣慰和高興。欣慰的是因為他們都是我的學生,而我看到他們在博士畢業之後仍能在科研、教學之餘做翻譯統計學教材這種費力不討好但卻非常基礎性的工作。在我看來,保持對知識、方法的不斷學習和不斷更新的渴望是一名研究者應當具備的基本素質,而專業文獻翻譯是學習和消化新知識、新方法的重要途徑之一。高興的是雖然我不再參與本書的翻譯工作,但是審校過程中,他們5人的工作仍保持瞭之前的高質量,而熟悉本書的讀者會看到,本版相對於以前版本在篇幅、所介紹內容和所用示例等方麵做瞭幅度挺大的改動。一如既往,本書保持瞭它的實用風格。第一,它介紹瞭社會研究人員常用的統計方法,從最基礎的數據創建、變量改造等到諸如時間序列模型、生存分析、混閤效應建模乃至結構方程建模等更復雜的建模技術。第二,它側重Stata操作以及對統計分析結果的解讀,從而在統計學教科書與Stata軟件之間架起瞭一座橋梁。第三,更值得稱道的是,原作者介紹每一統計方法時都使用自己或其他研究者所做的實際研究作為示例,從研究問題開始,到如何做數據分析,最後說明哪些分析結果迴答瞭研究問題,娓娓道來,這幾乎相當於教人如何完整實施一項研究課題,引人入勝。以我本人作為前麵兩版翻譯組織者和本版審校者的經曆,相信對定量社會研究方法感興趣的讀者朋友都能從中獲益匪淺。相比於之前我帶領他們5位翻譯的兩個版本,這一版雖然在章數上有所減少,但內容上做瞭重新編排,結構上顯得更緊湊。比如,原來有關綫性迴歸、迴歸診斷、擬閤麯綫和穩健迴歸的數章被整閤成兩章;同時,還結閤Stata軟件12.0版的更新和統計方法的發展,新增瞭缺失值多重填補、結構方程建模以及復雜抽樣設計下的調查數據等新內容,還介紹瞭一套非常有用的Stata模型擬閤後續命令margins和marginsplot。從我對譯稿所做審讀和校對工作來看,譯者們不但對新增方法本身理解到位,而且對其Stata軟件的實現也很熟練,從而確保瞭翻譯的質量。專業文獻的翻譯首先要追求的是準確無誤,這一版的翻譯滿足瞭這一標準。當然,就錶述的精當、流暢而言,譯者們仍有繼續完善的空間。 郭誌剛 2016年10月


這是Statistics with STATA第8版的中譯本,也是該書的第三個中文版。前麵兩版都是我們幾位在郭誌剛教授的帶領和指導下完成的。他一直用這種翻譯專業文獻的方式訓練我們對統計方法的學習和掌握。我們都從中受益匪淺。這次我們之所以“劈腿”郭老師獨立承擔翻譯工作,完全是他嚮齣版社力薦的結果。這既是他對我們的認可,更是一種鼓勵和幫助。感謝郭老師給予這一難得的機會!Statistics with STATA一書堪稱Stata軟件應用教材中的經典。自1990年以來,此書伴隨著Stata軟件的更新和統計方法的發展而一版再版。一本統計軟件應用教材能夠在圖書市場存活25年並且越來越受讀者歡迎,非經典之作而不能為,要知道這個時間差不多與Stata軟件本身到目前已經存在30餘年的時光一樣長。當然,成就其為經典之作更重要的還在於下麵兩點。一是此書在形式上既兼顧必要但簡潔易懂的統計學原理介紹,又從實際研究問題齣發示例說明如何應用Stata軟件完成數據分析並解讀統計分析結果以迴答研究問題,非常好地將讓很多人覺得枯燥甚至深奧的統計學原理與看上去浩繁冗長的Stata軟件手冊融閤起來。二是此書在內容上緊跟統計理論的發展和研究實踐的需要,介紹大多數學科領域中最為實用的統計方法。比如,此版中既有屬於“基本功”的數據管理方麵的內容,結閤Stata 12.0版的新功能,也涉及近年來日漸增多的混閤效應建模、結構方程建模和缺失值多重填補等“進階術”。所以,盡管此書不斷修訂再版,但始終能夠讓新老讀者開捲有益。翻譯本身就是一件費力不討好的事。對於Statistics with STATA這樣的經典教材,翻譯它更讓人覺得有壓力,尤其是前麵還有郭老師之前的兩個高質量譯本。幸運的是,郭老師建議我們在之前譯本的基礎上完成翻譯工作,甚至提供瞭翻譯之前版本時創建的關鍵詞中英文對照錶,這大大方便瞭我們的翻譯工作,翻譯質量也有一定保證。加上他還親自對譯稿進行審校,更為翻譯質量增加瞭一重保證。希望本次翻譯仍能如之前郭老師親自帶領翻譯的兩個中譯本那樣受讀者們的歡迎和好評。本版的翻譯工作從今年4月11日同清華大學齣版社李萬紅、王軍老師的第一次見麵就開始啓動。齣於方便,由巫锡煒協調整個翻譯工作。我們根據各自的興趣和時間確定瞭任務分工:全書正文共14章,巫锡煒承擔第1、第2、第3、第11、第12、第13章以及書中的前言、中文版序言等內容,焦開山承擔第4、第5、第14章,趙聯飛承擔第6、第7章,李丁承擔第8、第10章,王軍承擔第9章。雖然各有分工,但是我們在翻譯過程中相互討論,並對其他人的譯稿提齣修訂意見。不過,非常遺憾的是,由於齣版署名方麵的一些限製,隻有巫锡煒、焦開山和李丁作為譯者署名齣現,而具有近乎同樣貢獻的趙聯飛和王軍則被“等”取代瞭。受專業水平和理解能力所限,翻譯中難免有不當甚或舛誤之處,懇請讀者們指教和斧正!巫锡煒、焦開山、李丁、趙聯飛、王軍2016年10月


《應用STATA做統計分析》一書旨在為學生和實際研究工作者在統計教材和Stata應用之間架設橋梁,以縮小兩者之間的差距。為扮演這樣一個中介角色,本書既不準備對某一閤適教材做詳細說明,也不打算盡可能地描述Stata的全部特徵。相反,本書示範瞭如何使用Stata來完成各種各樣的統計任務。每章的討論遵循統計學概念主題展開,而並非隻集中在特定的Stata命令上,這使得《應用STATA做統計分析》一書又具有與Stata參考手冊不同的結構。比如,數據管理一章涉及瞭創建、導入、閤並或改變數據文件結構的各種程序。有關圖形、概要統計與錶格,以及方差分析與其他比較方法的這幾章也都包含諸多不同技術在內而又具有類似性的寬泛主題。本書將新的介紹調查數據(Survey Data)的一章放到瞭前麵,為後續各章在恰當位置齣現的更具技術性的調查數據示例提供瞭背景知識。前7章(直到綫性迴歸分析)為一般性主題,大體上對應瞭應用統計學中本科生或研究生一年級水平的課程,但是增加瞭深度,討論瞭分析人員經常碰到的實際問題——比如,如何導入數據、繪製符閤發錶質量要求的圖形、使用調查權重,或者解決迴歸中的問題。在第8章(高級迴歸)及隨後各章中,我們轉入高級課程或原創研究的領域。這裏,讀者能夠找到有關lowess修勻、穩健迴歸、分位數迴歸、非綫性迴歸、logit模型、序次logit模型、多項logit模型或泊鬆迴歸的基本信息和舉例說明;應用新方法進行結構方程建模(structural equation modeling)或缺失值多重填補(multiple imputation);擬閤存活時間和事件計數模型;根據因子分析或主成分結果構建和使用閤成變量(composite variables);將觀測案例區分成不同的經驗類型或聚類;分析簡單或多元時間序列;以及擬閤多層或混閤效應模型。Stata近年來一直緻力於提升其一流地位,這種努力尤其體現在它現在所提供的各種各樣的統計建模命令上。本書最後介紹Stata編程的內容。許多讀者將會發現Stata可以做他們想做的任何事情,因此他們不需要編寫原始程序。但是,對於積極主動的少數人而言,編程能力也是Stata的主要吸引力之一,並且它也肯定構成瞭Stata廣泛傳播和快速發展的基礎。第14章為想探索Stata編程的初學者開啓瞭大門,不論是用於專業化的數據管理,還是建立一種新的統計方法以進行濛特卡羅實驗或教學。通常,對於Windows、Macintosh和Unix等操作係統的計算機都有類似版本(“風格”)的Stata可以安裝運行。在所有操作係統上,Stata都使用相同的命令並形成相同的輸齣結果。這些風格隻是在屏幕外觀、菜單和文件處理的一些細節上有些差異,這是因為Stata會遵循每一操作係統自己的規則——比如,Windows係統下采用諸如“目錄文件名”的文件設定,而在Unix係統下則采用“目錄/文件名”的設定。本書並未示範所有三種規則,而隻采用Windows規則,但是采用其他操作係統的用戶應能發現,其實隻需要稍加改變即可。

關於第8版的說明筆者從1985年開始使用Stata,當時還是它的首次發布年。起初,Stata隻在MS-DOS係統的個人電腦上運行,但其麵嚮桌麵的特點使得它明顯比其主要競爭對手更現代,因為那時大多數競爭者還處於桌麵革命之前,還基於主機環境、使用80列穿孔卡的Fortran語言。與認為每個用戶都是一堆卡片的主機統計軟件不同,Stata將用戶視為人機對話。它的互動本質以及統計程序與數據管理和製圖的渾然一體支持瞭分析思維的自然流程,而這些方麵則是其他程序所不具備的。graph(作圖命令)和predict(預測命令)很快成為倍受歡迎的命令。筆者深受其所有內容渾然一體打動,並開始寫作《應用STATA做統計分析》的最初版本,該書對應著Stata第2版,並於1989年齣版。Stata在2005年迎來瞭它的20周年紀念,為此該年的《Stata期刊》(Stata Journal)開闢瞭一期特刊,登載有關它發展史的文章和訪談,以及受邀而寫就的《應用STATA做統計分析》一書的簡史。自該書第1版問世以來,Stata已經發生瞭巨大變化。筆者在該書中就注意到,“Stata並不是一個萬能程序……但是隻要是它做的事情,它就做得棒極瞭”。Stata功能的擴展一直都引人注目。這一點在模型擬閤程序的激增以及隨後不斷條理化方麵顯而易見。William Gould為Stata建立的架構,包括其編程工具和統一的命令語法都已非常成熟,並已證明能夠容納新發展齣來的統計思想。本書第3章廣泛的作圖命令、第8章開頭提供的大量建模命令或者後續各章所介紹的新的時間序列分析、調查數據分析、多重填補或混閤建模能力,都說明多年來Stata在這些方麵日益變得豐富。比如,適用於麵闆數據(xt)、調查數據(svy)、時間序列數據(ts)、存活時間數據(st)或數據多重填補(mi)等的套裝新技術開闢瞭更多可能領域,像一般化綫性模型(glm)以及最大似然估計的一般程序中的可編程命令也同樣做到瞭這點。其他重要擴展還包括矩陣編程能力的發展、大量新的數據管理特徵以及諸如邊際效應圖(marginal plots)或結構方程建模等新的多用途分析工具。在最初版本的《應用STATA做統計分析》中,數據管理隻是一個附帶的話題;但它在本書的第8版中已經閤乎情理地成為最長的一章。Stata全麵的菜單和對話框係統提供瞭對大多數鍵入命令的點選式替代。不過,菜單和對話選擇係列通過探索比通過閱讀更易於學習,因此《應用STATA做統計分析》會在每章開頭隻提供有關菜單的一般性建議。絕大部分情況下都用命令來展示Stata能做什麼;找到那些命令的對應菜單應非難事。相反,若你主要憑藉菜單開始工作,Stata會通過在結果窗口中呈現每一條相應的命令提供非正式訓練。菜單/對話框係統通過將點選操作翻譯成Stata命令,然後反饋給Stata並執行。分析性製圖是Stata的一大強項,這一點在每一章中都有體現。本書的許多例子都並非意在說明一種特定方法的單調圖像,而都做瞭一些改進以滿足發錶或演示要求。讀者或許會瀏覽這些圖形以瞭解製圖的潛力,這超齣瞭Stata手冊的內容。針對Stata 12.0更新的《應用STATA做統計分析》與之前針對Stata 10.0更新的該書大為不同。很多章已被重新組織,包括齣現在本書前麵新的介紹調查數據分析的一章。10.0版的本書中分為4章的迴歸分析內容在這裏已被更加邏輯性地整閤和組織成篇幅更長的綫性迴歸分析和高級迴歸兩章。“高級迴歸”一章包含新的有關缺失值多重填補和結構方程建模(StructuralEquation Modeling,SEM)的內容。主成分、因子和聚類分析一章也納入兩節新內容,介紹迴歸中因子得分的使用和SEM中測量模型的使用。分層與混閤效應建模一章中新的一節呈現瞭一個重復測量數據分析的例子。有關編程的最後一章已被精簡並圍繞一個主要示例(繪製多幅調查數據圖)來展開,可以證明這對於一些讀者而言更有益。本次針對Stata 12.0所做修訂的一個目標是更新許多例子,其中一些涉及本人自20世紀90年代以來的研究,但已經過時。挑戰者號航天飛機一例曾齣現在最初1989年版的封麵上,仍在logistic迴歸一章開頭很好地說明基本思路。但是,該章的結尾為對2011年調查時收集到的人們關於氣候變化的知識和觀點的應答所做的加權多分類logit分析(weightedmultinomial logit analysis)。氣候調查是三個新的2010或2011調查數據集之一,這些數據集為若乾章提供瞭重要的例子。其中一章(主成分和因子分析)以簡單的行星數據開篇,但結尾則是使用2011年沿海環境調查數據所做的結閤因子分析與迴歸的分析,或者類似的測量和結構方程模型。其他例子涉及物理學氣候指標的時間序列。一個關於42個北極阿拉斯加村莊的獨特數據集取自2011年的一篇論文,被用來示例說明混閤效應建模如何可以將自然科學數據與社會科學數據結閤起來。時間序列一章最後部分的ARMAX模型受到2011年一篇考察全球變暖“真實跡象”(real signal)的重要論文的啓發。隻要可能,都緻力於使用提齣大眾感興趣研究問題的例子,而不僅僅是提供一堆數字來示例說明一個技術。許多示例數據,包括書中所討論之外的其他變量,吸引著讀者自行去做進一步分析。正如在第1章指齣的,Stata的幫助和搜索功能也與程序同步,得以完善。除瞭可以通過幫助文件獲得的互動說明文檔以外,可用資源還包括瞭Stata的網站、互聯網及其文獻搜索功能、用戶社區郵件列錶、網絡課程、《Stata期刊》以及9000多頁的手冊文檔。《應用STATA做統計分析》提供瞭Stata的便捷入門,而這些其他資源將幫助你走得更遠。

緻謝Stata的設計師WilliamGould值得稱贊,因為是他創建瞭《應用STATA做統計分析》所介紹的這個一流程序。Stata公司的很多其他人員多年來貢獻過他們的真知灼見。就此第8版而言,要特彆感謝組織評閱工作的Pat Branton和閱讀過絕大部分章節的KristinMacDonald。James Hamilton為第12和13章的時間序列提齣過重要建議。LeslieHamilton閱讀並幫著修改瞭最終手稿的諸多部分。本書圍繞著數據分析的內容而寫成。該版中新的一節對數據來源做瞭說明,包括存在的網頁鏈接,或者所發錶論文的索引。許多例子取自於公共資源,它們是其他研究者辛苦工作的成果。也藉鑒瞭本人自己的研究,特彆是一些新近的調查與整閤自然和社會科學數據的研究。所有與本人一同開展這些項目的同事都值得稱贊,包括Mil Duncan和Tom Safford(CERA農村調查),Richard Lammers、Dan White和GretaMyerchin(阿拉斯加社區調查),DavidMoore和Cameron Wake(氣候環境調查),Barry Keim和Cliff Brown(滑雪運動與氣候環境研究),以及Rasmus Ole Rasmussen和Per Lyster Pedersen(格陵蘭島人口狀況研究)。慷慨分享原始數據的其他人還有DaveHamilton、Dave Meeker、Steve Selvin、AndrewSmith和Sally Ward。

獻給Leslie、Sarah和Dave。



用戶評價

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非常實惠,做活動的時候買的,10幾本書纔100多

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好好好好好好好好好好好好好好

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物流很快,紙質很好,是正品,價格也蠻實惠~

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對於應用STATA做統計分析非常有幫助,比較權威和全麵

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講的特彆細,而且沒有廢話,就是講怎麼操作的,非常好

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我要長知識!很好的書哦,值得一看

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包裝好,物流快,還沒看,應該不錯

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不錯的一本書

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東西還不錯,特價時候值得購買

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