Stata 自学笔记

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Stata 自学笔记

Stata笔记

1.clear

2.input

3.save

5.sysuse

6.d/des/desc/describe

7.sum & return list & ereturn list

8.reg

9.clear results

10.matrix

11.type

12.insheet

13.rename

14.infile

15.browse

16.xmluse

press

18.xpose

19.tsset

20.outfile

21.outsheet

22.xmlsave

23.变量

Stata笔记

1.clear

清除内存数据。数据都是存入内存来计算的，所以在输入大量数据之前，要先清除内存中的数据来释放空间。删除的不光包括数据，还有变量，以及Data Editor 中的数据。（就是删除所有数据，什么都不留）

不影响已经存在硬盘上的数据。（只删除内存中的所有数据）

具体使用方法在下文中有具体例子。

手动输入数据。

可以分五次输入，也可以直接复制到Command 。

input x y x

50 30 20

20 30 50

20 52 60

end

保存数据。

此项如果保存在C 盘可能因为权限不够而报错。换到其他盘符即可。

save data_name[,replace]

save 名称[,如果之前已经有这个名称，则替换（覆盖）。]

使用、导入（.dta ）数据。

use data_name[,clear]

use “file_path”[,clear]

use url[,clear]

use 名称[,清除。]

2.input

3.save

导入软件安装时自带的数据时用。

stata学习笔记

经济数据的特点与类型。

1、横截面数据：多个经济个体的变量在同一时间点上的取值，如2012年中国各省的GDP

2、时间数列数据：指的是某个经济个体的变量在不同时点上的取值，如1978-2012年山东

省每年的GDP

3、面板数据：多个经济个体的变量在不同时点上的取值，如1978-2012年中国各省的GDP 小样本OLS（最小二乘法）：单一方程线性回归最常见方法

条件：解释变量与扰动项正交、扰动项无自相关、同方差。

拟合优度：衡量线性回归模型对样本数据的拟合程度（R2），越高说明模型拟合程度越好。单系数T检验：对回归方程扰动项的具体概率进行假设

显著性水平进行检验

F检验：整个回归方程是否显著

STATA操作简介：

如果数据中包含1949-10-01或1949/10/01的时间变量，导入stata后可能会被视为字符串，因此对于日度数据，可以使用命令gen newvar=date(varname,YMD),将其转换为整数日期变量，其中YMD说明原始数据的格式为年月日，如果原始数据的格式为月日年则使用MDY；对于月度数据则gen newvar=monthly(varname,YM)。

.describe：数据的概貌.drop keep：删除和保留

.su：统计特征Pwcorr：变量之间相关系数

Star（.05）：5%显著性水平gen:产生

g intc=log（tc）：取自然对数. reg：OLS回归

.Vce：协方差矩阵reg。。。，noc表示在进行回归时不要常数项

大样本OLS：只要求解释变量与同期的扰动项正交即可Robust：稳健标准误，如果存在异方差，则应使用稳健标准误

猴子也能看懂的stata傻瓜入门教程

好久不更，因为苟实习苟毕设去了。从零开始学stata真不容易（其实是因为我太菜了）。这里记下几个初学者常用的整panel data 跑回归的指令，权当自己的备忘录，也分享给还没开始学又急用（眼看着第八周就要中期答辩了）的盆友。大神就不要看了，止增笑耳。

如果有时间学习的话，推荐《人大陈传波十八讲》，真真的从最基础学起，由浅入深。看了基本上是够用的，如果大家有推荐的教材也欢迎在后台留言推荐呀~

导入数据

我是先在excel里面整好数据的排列方式，再导入的，前文提到的十八讲里有不同数据的导入方式，可以自取所需。

排列方式有长型和宽型

宽型长这样

长型长这样

长型应该是比较常用的

（所以我也用长型）

排好数据的格式后用stata导入（File-Import）

一些基本操作

如果要把字符的形式改成数值的形式

destring X1,replace

删除缺失值

egen mis = rowmiss(_all)

drop if mis

将两个数据集合到一起

使用merge指令

merge 1:1（或者根据需要选择m：1或1：m）X1(两个数据集合并的依据，比如按姓名合并数学成绩和语文成绩，X1就是姓名）using “你要加入这个数据集的那个数据集的名字.dta”(注意要是dta 格式的哦）

显示描述性统计特征

(Obs、Mean、Std. Dev、Min、Max)

summarize X1 X2 X3 或

summarize X1 X2 X3,detail

生成相关系数表格

corr X1 X2 X3

缩尾处理

STATA实用学习笔记

北京科技大学

STATA应用

学习摘录

第一章 STATA的基本操作

一、设置内存容

set mem 500m, perm

一、显示输入内容

Display 1

Display “clive”

二、显示数据集结构describe

Describe /d

三、编辑edit

Edit

四、重命名变量

Rename var1 var2

五、显示数据集内容list/browse

List in 1

List in 2/10

六、数据导入:数据文件是文本类型（.csv）

1、insheet: . insheet using “C:\Documents and Settings\Administrator\桌面

\ST9007\dataset\Fees1.csv”, clear

2、内存为空时才可以导入数据集，否则会出现（you must start with an empty dataset）

（1）清空内存中的所有变量：.drop _all

（2）导入语句后加入“clear”命令。

七、保存文件

1、save “C:\Documents and Settings\Administrator\桌面\ST9007\dataset\Fees1.dta”

2、save “C:\Documents and Settings\Administrator\桌面\ST9007\dataset\Fees1.dta”, replace

八、打开及退出已存文件use

1、.Use 文件路径及文件名, clear

2、. Drop _all/.exit

九、记录命令和输出结果（log）

stata笔记常用

Stata: 输出regression table到word和excel

1. 安装estout。最简单的方式是在stata的指令输入：

ssc install estout, replace

EST安装的指导网址是：

2.跑你的regression

3.写下这行指令esttab using test.rtf，然后就会出现个漂亮的表格给你（WORD文档）。只要再小幅修改，就可以直接用了。这个档案会存在my document\stata下。如果你用打开的是一个stata do file，结果会保存到do文件所在文件夹中。如果要得到excel文件，就把后缀改为.xls或者.csv就可以了

4.跑多个其实也不难，只要每跑完一个regression，你把它取个名字存起来：est store m1。m1是你要改的，第一个model所以我叫m1，第二个的话指令就变成est store m2，依次类推。

5.运行指令：esttab m1 m2 ... using test.rtf就行了。

异方差的检验：

Breusch-Pagan test in STATA：

其基本命令是：estat hettest var1 var2 var3

其中，var1 var2 var3 分别为你认为导致异方差性的几个自变量。是你自己设定的一个

滞后项数量。

同样，如果输出的P-Value 显著小于0.05，则拒绝原假设，即不存在异方差性。

White检验：

其基本命令是在完成基本的OLS 回归之后，输入

imtest， white

STATA实用学习笔记

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STATA应用

学习摘录

第一章 STATA的基本操作

一、设置内存容

set mem 500m, perm

一、显示输入内容

Display 1

Display “clive”

二、显示数据集结构describe

Describe /d

三、编辑edit

Edit

四、重命名变量

Rename var1 var2

五、显示数据集内容list/browse

List in 1

List in 2/10

六、数据导入:数据文件是文本类型（.csv）

1、insheet: . insheet using “C:\Documents and Settings\Administrator\桌面

\ST9007\dataset\Fees1.csv”, clear

2、内存为空时才可以导入数据集，否则会出现（you must start with an empty dataset）

（1）清空内存中的所有变量：.drop _all

（2）导入语句后加入“clear”命令。

七、保存文件

1、save “C:\Documents and Settings\Administrator\桌面\ST9007\dataset\Fees1.dta”

2、save “C:\Documents and Settings\Administrator\桌面\ST9007\dataset\Fees1.dta”, replace

八、打开及退出已存文件use

1、.Use 文件路径及文件名, clear

2、. Drop _all/.exit

九、记录命令和输出结果（log）

Stata简明讲义笔记

熊义明

一.良好的习惯从do文件开始

如何写入DO文件？

二，怎么把数据导入stata 1.如何导入收据？

如何将其他类型数据转化为STA TA数据？

三，Stata文件中的help与search命令最重要的两条命令？

如

帮助文件里是什么东西？

运算符号的含义？

四，如何看数据与管理数据？

如

（详情参看讲义）也可以反向转换。

还可以合并两个数据

五，如何画图1.单个变量画图？

2.两个变量画图？

3.多个变量画图？

六，回归分析初探

Stata笔记-北京科技大学

改颜色edit-preference-general prefernce-classic

下面命令框-右键-font-改字号

命令cd d:\ 改到d盘(change directory)

dir查询d盘有什么

sysuse auto 系统自带汽车数据，数据变量（字段）显示在右上角br(owse) 浏览数据（字符型红色，数值型黑色，蓝色-右键-value labels-hide all labels标签隐藏）

h(elp) li(st) 告诉你命令怎么用，下面有例子

左边双击执行，单击复制到命令框

order price mpg(单击右边的变量)

order make-foreign 改变变量顺序，从make到foreign

g(enerate) new=rep78-trunk 输出新变量(rep78,trunk是字段，可单击选择，"."表示缺省，加减乘除+-*/)

list if new==14 (==为等于，=为赋值，可以点击more）

li(st) if new2>=14 & new2<24 (按q可以退出，即quit）

replace new3=rep78 (输错了替换)

drop new new2 new3删除变量

list if new>10000

list make if new<10000|new>2000 （竖线表示或者，回车上面那个）

!=表示不等于

左边命令，右键save

save data 文件名为data

sysuse auto

preserve

stata学习笔记

经济数据的特点与类型。

1、横截面数据：多个经济个体的变量在同一时间点上的取值，如2012年中国各省的GDP

2、时间数列数据：指的是某个经济个体的变量在不同时点上的取值，如1978-2012年山东

省每年的GDP

3、面板数据：多个经济个体的变量在不同时点上的取值，如1978-2012年中国各省的GDP 小样本OLS（最小二乘法）：单一方程线性回归最常见方法

条件：解释变量与扰动项正交、扰动项无自相关、同方差。

拟合优度：衡量线性回归模型对样本数据的拟合程度（R2），越高说明模型拟合程度越好。单系数T检验：对回归方程扰动项的具体概率进行假设

显著性水平进行检验

F检验：整个回归方程是否显著

STATA操作简介：

.describe：数据的概貌.drop keep：删除和保留

.su：统计特征Pwcorr：变量之间相关系数

Star（.05）：5%显著性水平gen:产生

g intc=log（tc）：取自然对数. reg：OLS回归

.Vce：协方差矩阵reg。。。，noc表示在进行回归时不要常数项

大样本OLS：只要求解释变量与同期的扰动项正交即可Robust：稳健标准误，如果存在异方差，则应使用稳健标准误

Stata学习笔记

以下命令均采用小写字母

Chapter 1 stata入门

1.1打开数据

use "D:\Stata9\auto.dta", clear 用use命令打开数据

sysuse auto，clear auto 为系统数据sysuse为打开系统数据的命令

1.2获取帮助

Help summarize summarize为需要获取帮助对象可以改为其他的需要帮助的对象Findit summarize，net 寻找网络帮助summarize为需要获取帮助对象

Search summarize ，net 寻找网络帮助summarize为需要获取帮助对象

显示结果

Display 5+9

1.3描述统计（summarize 可简写成sum）Use atuo，clear

Summarize price 描述price的观察值个数、平均值、标准差、最小值、最大值

Sum weight summarize可简写成sum Sum weight price 同时完成上面两步

1.4绘图

Scatter price weight scatter 为绘制散点图命令

Line price weight ，sort line 为绘制折线图命令，sort为排序，绘制折线图前需要先排序

1.5生成新的数据（generate 可简写成gen）Clear

Set obs 1000 设置观测值的组数

Gen x=_n _n 为观察值得序号

Gen y=x+100

1.6控制结果输出显示

List n

1.7设置屏幕滚动

Set more off 先设置此项则显示时，屏幕不停止

Stata学习笔记

1、横截⾯数据：多个经济个体的变量在同⼀时间点上的取值，如2012年中国各省的GDP

2、时间数列数据：指的是某个经济个体的变量在不同时点上的取值，如1978-2012年⼭东

省每年的GDP

3、⾯板数据：多个经济个体的变量在不同时点上的取值，如1978-2012年中国各省的GDP

⼩样本OLS（最⼩⼆乘法）：单⼀⽅程线性回归最常见⽅法

条件：解释变量与扰动项正交、扰动项⽆⾃相关、同⽅差。

拟合优度：衡量线性回归模型对样本数据的拟合程度（R2），越⾼说明模型拟合程度越好。单系数T检验：对回归⽅程扰动项的具体概率进⾏假设

显著性⽔平进⾏检验

F检验：整个回归⽅程是否显著

STATA操作简介：

如果数据中包含1949-10-01或1949/10/01的时间变量，导⼊stata后可能会被视为字符串，因此对于⽇度数据，可以使⽤命令gen newvar=date(varname,YMD),将其转换为整数⽇期变量，其中YMD说明原始数据的格式为年⽉⽇，如果原始数据的格式为⽉⽇年则使⽤MDY；对于⽉度数据则gen newvar=monthly(varname,YM)。

.describe：数据的概貌 .drop keep：删除和保留

.su：统计特征 Pwcorr：变量之间相关系数

Star（.05）：5%显著性⽔平 gen:产⽣

g intc=log（tc）：取⾃然对数. reg：OLS回归

.Vce：协⽅差矩阵 reg。。。，noc表⽰在进⾏回归时不要常数项

⼤样本OLS：只要求解释变量与同期的扰动项正交即可Robust：稳健标准误，如果存在异⽅差，则应使⽤稳健标准误

stata笔记

1.一般检验

假设系数为0，t比较大则拒绝假设，认为系数不为0.

假设系数为0，P比较小则拒绝假设，认为系数不为0.

假设方程不显著，F比较大则拒绝假设，认为方程显著。

2.小样本运用OLS进行估计的前提条件为：

（1）线性假定。即解释变量与被解释变量之间为线性关系。这一前提可以通过将非线性转换为线性方程来解决。

（2）严格外生性。即随机扰动项独立于所有解释变量：与解释变量之间所有时候都是正交关系，随机扰动项期望为0。(工具变量法解决)

（3）不存在严格的多重共线性。一般在现实数据中不会出现，但是设置过多的虚拟变量时，可能会出现这种现象。Stata可以自动剔除。

（4）扰动项为球型扰动项，即随即扰动项同方差，无自相关性。

3.大样本估计时，一般要求数据在30个以上就可以称为大样本了。大样本的前提是

（1）线性假定

（2）渐进独立的平稳过程

（3）前定解释变量，即解释变量与同期的扰动项正交。

（4）E（XiXit）为非退化矩阵。

（5）gt为鞅差分序列，且其协方差矩阵为非退化矩阵。

与小样本相比，其不需要严格的外生性和正太随机扰动项的要求。

4.命令

稳健标准差回归：reg y x1 x2 x3, robust 回归系数与OLS一样，但标准差存在差异。如果认为存在异方差，则使用稳健标准差。使用稳健标准差可以对大样本进行检验。

只要样本容量足够大，在模型出现异方差的情况下，使用稳健标准差时参数估计、假设检验等均可正常进行，即可以很大程度上消除异方差带来的副作用

对单个系数进行检验：test lnq=1

线性检验：testnl _b[lnpl]=_b[lnq]^2

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STATA应用

学习摘录

第一章 STATA的基本操作

一、设置内存容

set mem 500m, perm

一、显示输入内容

Display 1

Display “clive”

二、显示数据集结构describe

Describe /d

三、编辑edit

Edit

四、重命名变量

Rename var1 var2

五、显示数据集内容list/browse

List in 1

List in 2/10

六、数据导入:数据文件是文本类型（.csv）

1、insheet: . insheet using “C:\Documents and Settings\Administrator\桌面

\ST9007\dataset\Fees1.csv”, clear

2、内存为空时才可以导入数据集，否则会出现（you must start with an empty dataset）

（1）清空内存中的所有变量：.drop _all

（2）导入语句后加入“clear”命令。

七、保存文件

1、save “C:\Documents and Settings\Administrator\桌面\ST9007\dataset\Fees1.dta”

2、save “C:\Documents and Settings\Administrator\桌面\ST9007\dataset\Fees1.dta”, replace

八、打开及退出已存文件use

1、.Use 文件路径及文件名, clear

2、. Drop _all/.exit

九、记录命令和输出结果（log）

STATA实用学习笔记

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STATA应用

学习摘录

第一章 STATA的基本操作

一、设置内存容

set mem 500m, perm

一、显示输入内容

Display 1

Display “clive”

二、显示数据集结构describe

Describe /d

三、编辑edit

Edit

四、重命名变量

Rename var1 var2

五、显示数据集内容list/browse

List in 1

List in 2/10

六、数据导入:数据文件是文本类型（.csv）

1、insheet: . insheet using “C:\Documents and Settings\Administrator\桌面

\ST9007\dataset\Fees1.csv”, clear

2、内存为空时才可以导入数据集，否则会出现（you must start with an empty dataset）

（1）清空内存中的所有变量：.drop _all

（2）导入语句后加入“clear”命令。

七、保存文件

1、save “C:\Documents and Settings\Administrator\桌面\ST9007\dataset\Fees1.dta”

2、save “C:\Documents and Settings\Administrator\桌面\ST9007\dataset\Fees1.dta”, replace

八、打开及退出已存文件use

1、.Use 文件路径及文件名, clear

2、. Drop _all/.exit

九、记录命令和输出结果（log）

stata笔记要点

1.一般检验

假设系数为0，t比较大则拒绝假设，认为系数不为0.

假设系数为0，P比较小则拒绝假设，认为系数不为0.

假设方程不显著，F比较大则拒绝假设，认为方程显著。

2.小样本运用OLS进行估计的前提条件为：

（1）线性假定。即解释变量与被解释变量之间为线性关系。这一前提可以通过将非线性转换为线性方程来解决。

（2）严格外生性。即随机扰动项独立于所有解释变量：与解释变量之间所有时候都是正交关系，随机扰动项期望为0。(工具变量法解决)

（3）不存在严格的多重共线性。一般在现实数据中不会出现，但是设置过多的虚拟变量时，可能会出现这种现象。Stata可以自动剔除。

（4）扰动项为球型扰动项，即随即扰动项同方差，无自相关性。

3.大样本估计时，一般要求数据在30个以上就可以称为大样本了。大样本的前提是

（1）线性假定

（2）渐进独立的平稳过程

（3）前定解释变量，即解释变量与同期的扰动项正交。

（4）E（XiXit）为非退化矩阵。

（5）gt为鞅差分序列，且其协方差矩阵为非退化矩阵。

与小样本相比，其不需要严格的外生性和正太随机扰动项的要求。

4.命令

对单个系数进行检验：test lnq=1

线性检验：testnl _b[lnpl]=_b[lnq]^2

Stata学习笔记

以下命令均采⽤⼩写字母

Chapter 1 stata⼊门

打开数据

use "D:\Stata9\", clear ⽤use命令打开数据

sysuse auto，clear auto 为系统数据sysuse为打开系统数据的命令

获取帮助

Help summarize summarize为需要获取帮助对象可以改为其他的需要帮助的对象Findit summarize，net 寻找⽹络帮助summarize为需要获取帮助对象

Search summarize ，net 寻找⽹络帮助summarize为需要获取帮助对象

显⽰结果

Display 5+9

描述统计（summarize 可简写成sum）

Use atuo，clear

Summarize price 描述price的观察值个数、平均值、标准差、最⼩值、最⼤值

Sum weight summarize可简写成sum

Sum weight price 同时完成上⾯两步

绘图

Scatter price weight scatter 为绘制散点图命令

Line price weight ，sort line 为绘制折线图命令，sort为排序，绘制折线图前需要先排序

⽣成新的数据（generate 可简写成gen）

Clear

Set obs 1000 设置观测值的组数

Gen x=_n _n 为观察值得序号

Gen y=x+100

控制结果输出显⽰

List n

设置屏幕滚动

Set more off 先设置此项则显⽰时，屏幕不停⽌

Set more on 先设置此项则显⽰时，会使显⽰停⽌