Stata统计分析与应用（第3版） epub pdf mobi txt 电子书 下载 2024

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内容介绍

内容介绍

Stata是近年来兴起的一款短小精悍、功能强大的统计计量软件，由于它操作灵活、简单、易学易用，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。 本书主要内容包括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，本书使用Stata14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。

 

 

编辑推荐

本书基于Stata而编写，分为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14章。内容涵盖了Stata从入门的数据管理、图形绘制到各种高级的统计、回归分析以及编程入门知识，不仅详细地讲解了Stata各种命令的相关参数，还列举了大量的实例加以说明，非常方便读者进行理解和学习。 

 

 

目  录

第1章  Stata概述    1

1.1  Stata的历史和特点    1

1.2  Stata的使用界面    2

1.3  Stata命令——help、search命令    4

1.4  Stata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    14

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.dta    16

2.3  导入已创建的数据集    20

2.3.1  一般的原则    20

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    21

2.4  Stata中的表达式    22

2.4.1  算术符号    22

2.4.2  关系符号    22

2.4.3  逻辑符号    23

2.5  Stata中的常用函数    23

2.6  使用in、if和by语句定义数据子集    24

2.6.1  in的使用    24

2.6.2  if的使用    25

2.6.3  by语句的使用    25

2.7  变量的相关操作    25

2.7.1  建立新的变量——generate    25

2.7.2  更改已有的变量——replace    27

2.7.3  egen命令    29

2.8  数值和字符串的转换    33

2.8.1  encode和decode命令    33

2.8.2  real函数    35

2.9  生成分类变量和虚拟变量    35

2.9.1  生成虚拟变量    36

2.9.2  生成分类变量    37

2.10  数据的整理    42

2.10.1  数据的横向合并    42

2.10.2  数据的纵向合并    46

2.10.3  数据的交叉合并    49

2.10.4  数据的抽取    52

2.11  Stata操作习题    54

第3章  图形绘制基础    57

3.1  Stata绘图简介    57

3.1.1  主要的图形类型    58

3.1.2  图形的组成部分与制图命令的结构    58

3.1.3  寻求帮助    58

3.2  绘制散点图    58

3.2.1  绘制散点图的命令和最基本的使用    58

3.2.2  散点显示选项（marker_options）的设定    63

3.2.3  散点标签选项（marker_label_options）的设定    69

3.2.4  连线选项（connect_options）的设定    75

3.2.5  振荡选项（jitter_options）的设定    76

3.3  二维绘图选项    77

3.3.1  坐标轴尺度选项组（axis_scale_options）的设定    78

3.3.2  坐标轴刻度选项组（axis_label_options）的设定    82

3.3.3  坐标轴标题选项组（axis_title_options）的设定    89

3.3.4  标题选项组（title_options）的设定    91

3.3.5  图例选项（legend_option）的设定    93

3.3.6  by选项的设定    98

3.3.7  scheme选项的设定    104

3.3.8  轴线选择选项（axis_choice_options）的设定    104

3.3.9  增加线选项（added_line_options）的设定    106

3.3.10  scale选项的设定    107

3.3.11  图形保存选项    109

3.3.12  图形输出选项    110

3.4  Stata操作习题    111

第4章  其他图形绘制    113

4.1  绘制曲线标绘图和连线标绘图    113

4.1.1  绘制曲线标绘图    113

4.1.2  绘制连线标绘图    117

4.2  绘制拟合图形    118

4.2.1  绘制一次拟合图形    118

4.2.2  绘制二次拟合图形    120

4.2.3  绘制lowess拟合图形    121

4.3  绘制条形图    123

4.3.1  关于分类变量的讲解    125

4.3.2  关于条形图外观的讲解    126

4.4  Stata操作习题    131

第5章  描述性统计分析    133

5.1  描述性统计的原理    133

5.1.1  定性变量    133

5.1.2  定量变量    133

5.2  描述性统计量的Stata实现    136

5.3  探测异常值    143

5.3.1  计算z得分    144

5.3.2  箱线图    144

5.4  数据的正态性检验和数据转换    148

5.4.1  正态性检验的原理    148

5.4.2  正态性检验的Stata实现    153

5.4.3  改变数据的分布    155

5.5  相关系数    157

5.5.1  相关系数概述    158

5.5.2  相关系数在Stata中的实现    159

5.6  Stata操作习题    163

第6章  列联表分析    165

6.1  列联表分析    165

6.1.1  列联表概述    165

6.1.2  独立性检验统计量    165

6.1.3  列联表中的相关测量统计量    166

6.2  Stata的列联表分析——table和tabulate命令    167

6.2.1  使用table命令生成列联表    167

6.2.2  使用tabulate命令进行列联表分析    172

6.3  利用Stata生成包含描述性统计量的列表    176

6.3.1  tabstat     176

6.3.2  tabulate, summarize ()    178

6.4  Stata操作习题    180

第7章  方差分析    181

7.1  t检验    181

7.1.1  单样本t检验的基本思想与理论    181

7.1.2  双样本t检验的基本思想与理论    181

7.1.3  t检验的Stata基本命令    183

7.2  单因素方差分析    189

7.2.1  单因素方差分析原理    189

7.2.2  单因素方差分析Stata实现    191

7.3  双因素和多因素方差分析    195

7.3.1  双因素方差分析原理    195

7.3.2  多因素方差分析原理    199

7.3.3  双因素和多因素方差分析Stata实现    200

7.4  协方差分析    201

7.4.1  协方差分析原理    201

7.4.2  协方差分析Stata实现    202

7.5  Stata操作习题    204

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    206

8.1  线性回归分析    206

8.1.1  回归分析简介    206

8.1.2  线性回归分析简介    207

8.2  横截面数据    208

8.3  经典假设及其性质    210

8.3.1  经典假设    210

8.3.2  经典假设下线性模型的基本性质    211

8.4  Stata的回归分析——regress、predict、test命令    212

8.4.1  使用regress命令——因变量对自变量的回归    212

8.4.2  使用predict命令——计算拟合值和残差    219

8.4.3  使用test命令——进行读者指定的检验    221

8.5  sw regress基本命令及其选项——逐步回归    223

8.6  对解释变量和被解释变量做变换——更好地拟合数据    226

8.7  习题    228

第9章  非经典假设、线性方程组、面板数据估计的Stata实现    229

9.1  非经典假设下的回归分析的Stata实现    229

9.1.1  多重共线性的检验和处理    229

9.1.2  内生性的检验与处理    233

9.1.3  异方差的检验与处理    238

9.2  线性方程组的回归分析——Stata实现    240

9.2.1  似不相关模型    240

9.2.2  联立方程组模型    243

9.3  面板数据的Stata处理    245

9.3.1  固定效应的面板数据Stata实现    247

9.3.2  随机效应的面板数据Stata实现    248

9.4  练习题    249

第10章  非线性回归分析及回归诊断基础    251

10.1  非线性回归分析    251

10.1.1  非线性回归的Stata实现——nl命令    251

10.2  二值响应模型——使用probit、logit；dprobit、logistic命令    253

10.2.1  probit、dprobit命令的使用方法    253

10.2.2  logit、logistic命令的使用方法    256

10.3  多值响应模型——使用mlogit、ologit命令    258

10.3.1  无序响应模型——mlogit命令    258

10.3.2  有序响应模型——ologit命令    261

10.4  角点解模型——tobit命令的使用方法    264

10.5  样本选择模型——heckman命令的使用方法    265

10.6  回归诊断    267

10.7  练习题    271

第11章  时间序列分析    273

11.1  基本时间序列模型的估计    273

11.1.1  趋势分析与指数平衡    273

11.1.2  平稳性检验    275

11.1.3  趋势分析与指数平滑的Stata实现    276

11.2  ARIMA模型的估计、单位根与协整    280

11.2.1  ARIMA模型的估计    280

11.2.2  单位根过程及其检验    283

11.2.3  协整检验    285

11.2.4  ARIMA模型的Stata实现    286

11.3  VAR与VEC的估计及解释    295

11.3.1  普通VAR模型的估计    295

11.3.2  Granger因果分析、IRF与方差分解    297

11.3.3  Johansen协整检验和VEC模型的估计    300

11.3.4  VAR模型的Stata实现    302

11.4  ARCH与GARCH的估计及解释    309

11.4.1  ARCH模型    309

11.4.2  GARCH模型    310

11.4.3  ARCH模型的Stata实现    311

11.5  Stata操作习题    315

第12章  聚类分析    318

12.1  聚类分析的基本思想与理论    318

12.1.1  聚类分析的基本思想    318

12.1.2  聚类分析的相似性测度    319

12.1.3  聚类分析的典型方法    321

12.1.4  聚类分析的步骤    324

12.2  聚类分析的基本命令    325

12.3  Stata操作习题    337

第13章  主成分分析和因子分析    339

13.1  主成分分析    339

13.1.1  主成分分析的基本思想与理论    339

13.1.2  主成分分析基本命令    342

13.1.3  Stata操作案例    353

13.2  因子分析    357

13.2.1  因子分析的基本思想与理论    357

13.2.2  因子分析基本命令    362

13.2.3  Stata操作案例    366

13.3  Stata操作习题    369

第14章  Stata编程基础    371

14.1  do文件和log文件    371

14.1.1  do文件的编写    371

14.1.2  运行do文件    372

14.1.3  log文件    372

14.2  局部宏与全局宏    373

14.2.1  局部宏    374

14.2.2  全局宏    378

14.2.3  一些扩展函数以及列表函数    378

14.3  标量简介    380

14.4  循环结构    382

14.4.1  forvalues语句    382

14.4.2  foreach语句    384

14.5  矩阵简介    386

14.6  使用Stata命令的结果    387

14.6.1  r类命令    387

14.6.2  e类命令    391

14.7  Stata操作习题    395

 

 

前    言

Stata是近年来兴起的一款短小精悍、功能强大的统计计量软件，相比于功能强大但是显得臃肿的SAS，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。由于Stata本身的统计方法非常先进，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。其普遍使用的12.0、13.0、14.0 版安装文件只有200MB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，尤其是它的统计分析功能极为全面，比起1GB以上大小的SAS系统也毫不逊色。

本书的内容及知识体系

本书基于Stata而编写，分为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14章。内容涵盖了Stata从入门的数据管理、图形绘制到各种高级的统计、回归分析以及编程入门知识，不仅详细地讲解了Stata各种命令的相关参数，还列举了大量的实例加以说明，非常方便读者进行理解和学习。

第1章首先带领读者了解Stata的发展里程，了解Stata的基本功能，熟悉Stata的界面和各种相关的学习资料。

第2章切入正题，介绍Stata的数据管理功能，包括如何创建和导入数据集、如何对变量进行相关的操作、如何对两个数据集进行合并等，这一部分是Stata使用的基础。

第3章和第4章详细讲解了Stata的绘图功能。第3章以散点图为例，介绍了Stata绘图的各种选项的使用，第4章进一步介绍了曲线标绘图、连线标绘图、拟合图、条形图等，读者一旦掌握了这些内容，就可以对Stata绘图运用自如了。

第5章到第7章介绍了描述性统计分析、列联分析、方差分析三种基本的统计分析手段在Stata中的实现。

第5章首先回顾了统计学的基本知识，然后向读者展示了如何使用Stata进行描述性统计分析、探测异常值、计算相关系数以及进行数据的正态性转换。

第6章是列联分析的内容，包括如何利用Stata进行列联分析、如何生成包含描述性统计量的表格等。

第7章介绍方差分析的内容，包括t检验、单因素方差分析、多因素方差分析、协方差分析等。

第8章到第10章介绍了Stata的回归分析功能，这也是Stata最擅长的工作。

第8章介绍了经典假设下的横截面数据单方程线性回归模型的Stata实现，包括单方程回归分析的基础知识、使用Stata进行回归的各种命令、如何进行变量变换来更好地拟合方程。

第9章是非经典假设、线性方程组、面板数据估计的Stata实现，包括存在内生性、异方差、多重共线性时如何使用Stata进行相关的处理，还包括对似不相

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