2019-2020年人教统编stata图形的绘制幻灯片
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STATA基本操作入门PPT课件
第8页/共23页
6.2查看变量的统计特征
• 如果要查看满足q≥10000的子样本的统计指标。方法：输入summarize q if q >=10000 • 或者su q if q >=10000
第9页/共23页
6.3 查看变量的统计特征
• 如果要查看更多的统计指标 • 方法：输入 su q,detail • 显示了百分位数， 方差，偏度与峰度
第21页/共23页
9.6 图像合并展示
• 将线性拟合和二次拟合这两个图像在一起展示 • 方法:输入graph combine scatter1.gph scatter2.gph
第22页/共23页
谢谢您的观看！
第23页/共23页
第10页/共23页
6.4 查看变量的统计特征
• 如果summarize 后面不输入具体变量，则展示所有变量的统计指标 • 方法：输入summarize 或 su
第11页/共23页
7.经验累积分布函数
• 如果要查看q的经验累积分布函数 • 方法：tabulate q 或则 ta q
第12页/共23页
• 展示满足q>=10000的q的数据 • 方法：list q if q >=10000 • 展示满足q>=10000的q和tc的数据 • 方法：list q tc if q >=10000
第7页/共23页
6.1查看变量的统计特征
• 查看变量q的统计特征： • 方法：输入summarize q 或 su q • 展示变量q的样本容量，平均值，标准差，最小值，最大值
8.相关系数
• 如果要显示PL,PF两个变量的相关系数 • 方法：pwcorr pl pf
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6.2查看变量的统计特征
• 如果要查看满足q≥10000的子样本的统计指标。方法：输入summarize q if q >=10000 • 或者su q if q >=10000
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6.3 查看变量的统计特征
• 如果要查看更多的统计指标 • 方法：输入 su q,detail • 显示了百分位数， 方差，偏度与峰度
第21页/共23页
9.6 图像合并展示
• 将线性拟合和二次拟合这两个图像在一起展示 • 方法:输入graph combine scatter1.gph scatter2.gph
第22页/共23页
谢谢您的观看！
第23页/共23页
第10页/共23页
6.4 查看变量的统计特征
• 如果summarize 后面不输入具体变量，则展示所有变量的统计指标 • 方法：输入summarize 或 su
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7.经验累积分布函数
• 如果要查看q的经验累积分布函数 • 方法：tabulate q 或则 ta q
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• 展示满足q>=10000的q的数据 • 方法：list q if q >=10000 • 展示满足q>=10000的q和tc的数据 • 方法：list q tc if q >=10000
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6.1查看变量的统计特征
• 查看变量q的统计特征： • 方法：输入summarize q 或 su q • 展示变量q的样本容量，平均值，标准差，最小值，最大值
8.相关系数
• 如果要显示PL,PF两个变量的相关系数 • 方法：pwcorr pl pf
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stata操作介绍之基础部分PPT幻灯片课件
数据编辑器
38
注意：
1.如果为某一变量输入的第一个值是一个数字，比如对人口、失业率和预 期寿命这些变量，那么stata便会认为这一列是一个“数值变量”，从此 以后只允许数字作为取值。 2.如果为某一变量第一次输入的是非数值字符，比如像地名的输入（或者 输入了带逗号的数字），那么stata会判断此列是字符串或文本变量。 3.在数据编辑器或数据浏览器中，字符串变量值显示为红色，这将其与数 值变量（黑色）或加标签的数值变量（蓝色）区分开来。
23
Stata 菜单栏简介
包含八项下拉菜单:文件、编辑、数据、绘图、统计分析、用户、窗口及帮助。
24
1.9 Stata命令输入
• Stata的命令输入方式： 1、点击菜单栏输入命令； 2、在命令窗口输入命令； 3、运行命令程序（利用.do文件）；
25
1.10 Stata文件格式
• Stata常用的文件格式：
文件类型
扩展名
数据文件
.dta
命令程序文件
.do
运行程序文件
.ado
帮助文件
.hlp
说明
stata使用的数据
一系列命令的集合
用于完成用户提交的数据处理与统 计分析任务的程序文件
与相应的.ado文件有相同的文件名， 形成一堆文件，并提供在线帮助
26
1.11 Stata命令包安装
利用Stata做统计分析时，官方提供的命令包并不一定能满足需 求，因此许多研究者编写了大量的非官方命令包（包括.do文件、 .ado文件和帮助文件），使用此类非官方命令包之前需要对其进行 安装。
Stata中有两个命令对于用户寻找与安装命令包相当有用：search 和findit。
通过这两个命令可以找到相关搜索内容中有哪些额外的命令，点 击链接后安装即可。
统计学---Stata 应用与分析 课件 第二章 数据的图示
label(1 "固定资产投资") label(2 "社会融资")”:图例 内容的设定
position(11)”:图例位置的设定 ring(0):使图例显示在图形内部 row(2):使图例分两行显示 clpattern(solid dash:实线和虚线的设定，表示第1 条为实线，第2条为虚线
作业要求
2.命令的扩展 pie(1,explode) ：饼1突出显示 pie(2,color(yellow))：饼2改成黄色 plabel：饼加标签
第二节 直方图与箱线图
一、直方图
（一）直方图的实验范围
直方图是用矩形的面积（即长度和宽度）来表示频数 分布的图形，在平面直角坐标系中，一般用纵轴表示 频数或频率，用横轴表示数据的分组。通过该种图形， 可以较为直观地了解数据的整体情况，如分布类型、 中心位置、分散程度等。对于等距分组的数据而言， 由于各组组距相同，因此绘制直方图时常常直接以频 数（或频率）作为纵轴，此时柱形面积正比于各组频 数（或频率）。
2.命令的扩展 ylabel：Y轴标签 ytick：Y轴刻度 title：图形标题 stack：图形堆积
二、饼图
（一）饼图的使用范围 饼图是数据分析中常见的一种经典图形，
是用圆形及圆内扇形的大小表示总体中各部分 所占比例的统计图，通常用来表示各部分在总 体中所占份额。
（二）stata绘图
1.基本命令 graph pie
（二）stata绘图
1.基本命令 histogram x1 2.命令的扩展 bin(10：设置直方条数目为10 note(数据来源于中国劳动统计年鉴：设定脚注的内容 xtick(0(05)400：设定横轴刻度起始值为0，终止值是400， 间隔是50 xtitle(职工数/单位：万人)：设定横轴标题； Norm：正态曲线的绘制 Addlabels：标注直方条的高度。
position(11)”:图例位置的设定 ring(0):使图例显示在图形内部 row(2):使图例分两行显示 clpattern(solid dash:实线和虚线的设定，表示第1 条为实线，第2条为虚线
作业要求
2.命令的扩展 pie(1,explode) ：饼1突出显示 pie(2,color(yellow))：饼2改成黄色 plabel：饼加标签
第二节 直方图与箱线图
一、直方图
（一）直方图的实验范围
直方图是用矩形的面积（即长度和宽度）来表示频数 分布的图形，在平面直角坐标系中，一般用纵轴表示 频数或频率，用横轴表示数据的分组。通过该种图形， 可以较为直观地了解数据的整体情况，如分布类型、 中心位置、分散程度等。对于等距分组的数据而言， 由于各组组距相同，因此绘制直方图时常常直接以频 数（或频率）作为纵轴，此时柱形面积正比于各组频 数（或频率）。
2.命令的扩展 ylabel：Y轴标签 ytick：Y轴刻度 title：图形标题 stack：图形堆积
二、饼图
（一）饼图的使用范围 饼图是数据分析中常见的一种经典图形，
是用圆形及圆内扇形的大小表示总体中各部分 所占比例的统计图，通常用来表示各部分在总 体中所占份额。
（二）stata绘图
1.基本命令 graph pie
（二）stata绘图
1.基本命令 histogram x1 2.命令的扩展 bin(10：设置直方条数目为10 note(数据来源于中国劳动统计年鉴：设定脚注的内容 xtick(0(05)400：设定横轴刻度起始值为0，终止值是400， 间隔是50 xtitle(职工数/单位：万人)：设定横轴标题； Norm：正态曲线的绘制 Addlabels：标注直方条的高度。
《STATA简易操作》课件
收集生存时间数据和潜在影响因素。
使用Stata进行生存分析，包括数据导 入、选择合适的生存分析模型、参数 估计和结果解释。
分析生存曲线和风险函数，探究影响 因素对生存时间的影响。
进行模型假设检验和模型比较。
案例三：面板数据分析
总结词：利用面板数据分析方
法，探究个体、时间和其他变
量的交互作用。
01
详细描述
绘制折线图
折线图用于展示随时间变化的数据 趋势。
VS
在Stata中，可以通过输入“line yvar xvar”命令来绘制折线图。其中 yvar代表要展示的数据变量，xvar代 表时间变量。还可以通过添加选项来 修改线条样式、标记等。
05
Stata实战案例
案例一：线性回归分析
总结词：通过线性回归分析，探究自变量与因 变量之间的关系。
01
确定研究问题，选择合适的自变量和因变 量。
03
02
详细描述
04
使用Stata进行线性回归分析，包括数据 导入、模型设定、参数估计和结果解释。
分析模型的拟合优度，如判定系数、调整 判定系数等。
05
06
检验模型的假设条件，如线性关系、误差 项独立同分布等。
案例二：生存分析
总结词：利用生存分析方法，研究生 存时间与影响因素之间的关系。 详细描述
多元回归
探讨多个自变量对因变量的影响，以 及交互项和平方项的设定。
面板数据分析
面板数据介绍
阐述面板数据的概念、特点及其在经济学中 的应用。
固定效应与随机效应模型
比较两种模型的适用场景和结果解释。
面板数据的单位根与协整检验
介绍用于检验数据稳定性和长期关系的检验 方法。
使用Stata进行生存分析，包括数据导 入、选择合适的生存分析模型、参数 估计和结果解释。
分析生存曲线和风险函数，探究影响 因素对生存时间的影响。
进行模型假设检验和模型比较。
案例三：面板数据分析
总结词：利用面板数据分析方
法，探究个体、时间和其他变
量的交互作用。
01
详细描述
绘制折线图
折线图用于展示随时间变化的数据 趋势。
VS
在Stata中，可以通过输入“line yvar xvar”命令来绘制折线图。其中 yvar代表要展示的数据变量，xvar代 表时间变量。还可以通过添加选项来 修改线条样式、标记等。
05
Stata实战案例
案例一：线性回归分析
总结词：通过线性回归分析，探究自变量与因 变量之间的关系。
01
确定研究问题，选择合适的自变量和因变 量。
03
02
详细描述
04
使用Stata进行线性回归分析，包括数据 导入、模型设定、参数估计和结果解释。
分析模型的拟合优度，如判定系数、调整 判定系数等。
05
06
检验模型的假设条件，如线性关系、误差 项独立同分布等。
案例二：生存分析
总结词：利用生存分析方法，研究生 存时间与影响因素之间的关系。 详细描述
多元回归
探讨多个自变量对因变量的影响，以 及交互项和平方项的设定。
面板数据分析
面板数据介绍
阐述面板数据的概念、特点及其在经济学中 的应用。
固定效应与随机效应模型
比较两种模型的适用场景和结果解释。
面板数据的单位根与协整检验
介绍用于检验数据稳定性和长期关系的检验 方法。
stata上机实验第六讲 离散选择模型(共43张PPT)
第二十六页，共43页。
左边断尾：truncreg y x1 x2 x3,ll(#) 右边(yòu bian)断尾：truncreg y x1 x2 x3,ul(#) 双边断尾：truncreg y x1 x2 x3,ll(#) ul(#)、
sysuse auto,clear truncreg price weight length gear_ratio, ll(10000) reg price weight length gear_ratio if price>=10000
第四页，共43页。
1。获得个体取值为1的概率。 predict p1,pr list p1 foreign 比照一下结果，判断(pànduàn)有正有误 2。对预测准确率的判断(pànduàn) estat class 结果解读
第五页，共43页。
敏感性〔Sensitivity〕指 Pr(yˆi 1|yi 1) 即真实值取1而预测准确的概率(gàilǜ)； 特异性〔Specificity〕是指Pr(y ˆi 0|yi 0) 即真实值取0而预测准确的概率(gàilǜ)。 默认的门限值为0.5。
第二十八页，共43页。
tobit y x1 x2 x3,ll(#) 〔变量<#的被左截断(jié duàn)〕
tobit y x1 x2 x3,ul(#)〔变量>#的被右截断(jié duàn)〕
tobit y x1 x2 x3,ll(#) ul(#)〔l同时定义下限和 上限〕
第二十九页，共43页。
123，情况会发生变化。
第三十二页，共43页。
set seed 12345 gen x3 = uniform() set seed 12345 gen x4 = uniform() list x3 x4 in 1/50
左边断尾：truncreg y x1 x2 x3,ll(#) 右边(yòu bian)断尾：truncreg y x1 x2 x3,ul(#) 双边断尾：truncreg y x1 x2 x3,ll(#) ul(#)、
sysuse auto,clear truncreg price weight length gear_ratio, ll(10000) reg price weight length gear_ratio if price>=10000
第四页，共43页。
1。获得个体取值为1的概率。 predict p1,pr list p1 foreign 比照一下结果，判断(pànduàn)有正有误 2。对预测准确率的判断(pànduàn) estat class 结果解读
第五页，共43页。
敏感性〔Sensitivity〕指 Pr(yˆi 1|yi 1) 即真实值取1而预测准确的概率(gàilǜ)； 特异性〔Specificity〕是指Pr(y ˆi 0|yi 0) 即真实值取0而预测准确的概率(gàilǜ)。 默认的门限值为0.5。
第二十八页，共43页。
tobit y x1 x2 x3,ll(#) 〔变量<#的被左截断(jié duàn)〕
tobit y x1 x2 x3,ul(#)〔变量>#的被右截断(jié duàn)〕
tobit y x1 x2 x3,ll(#) ul(#)〔l同时定义下限和 上限〕
第二十九页，共43页。
123，情况会发生变化。
第三十二页，共43页。
set seed 12345 gen x3 = uniform() set seed 12345 gen x4 = uniform() list x3 x4 in 1/50
stata基本使用PPT课件
-
9
Scatter
[twoway] scatter varlist [if] [in] [weight]
[, options]
ex. twoway scatter price mpg
散点图
-
10
twoway scatter price mpg, by(foreign)
-
11
Histogram
histogram varname [if] [in] [weight] [,
14
12
10%
14
14
Obs
74
25%
18
14
Sum of Wgt.
74
50%
20
Mean
21.2973
Largest
Std. Dev.
5.785503
75%
25
34
90%
29
35
Variance
33.47205
95%
34
35
Skewness
.9487176
99%
41
41
Kurtosis
3.975005
-
3
Data management
• Creating and using a database • Generating and replacing variables • Dummy variables • Creating random data and random
samples
-
4
Creating and using a
generate [type] newvar[:lblname] =exp [if] [in]
STATA统计软件操作ppt课件
名； 最后，合并数据：merge 关键变量名 using “文件路径和
名称”，keep（变量）。
精选课件ppt
11
数据的合并
（系统变量）
关于系统变量：_merge，它的取值限于
1＝观察值仅来自主要数据，使用数据没有匹配的样本， 2＝观察值仅来自使用数据，主要数据没有匹配的样本， 3＝观察值来自于主要数据和使用数据。
missing将缺失值与有效值同样对待； wrap不自动换行宽表； nokey不显示单元格提示； nolabel不使用数值标签。
精选课件ppt
18
描述数据的统计量
sum+变量名；s
um a，detail（给出更详细的信息）； bysort urban：sum a（在不同城乡分布中统计变
增加存储空间（set mem 40m） 清空存储空间（clear，相当于drop all）。
精选课件ppt
3
Stata数据的读入
数据的读入：
可直接读入下列尾缀形式的数 据.dta/.txt/.raw/.xls；
读入文件中的部分变量：use a b c using“文件路 径和名称”；
读入文件中的部分样本：use “文件路径和名称” in X/Y(X、Y表示个案序号)；
读入文件中某些特征的样本：use“文件路径和 名称”if 条件句；
精选课件ppt
4
数据库的描述
描述数据的基本情况：describe, d
describe, simple:只展示变量名； describe，short：报告变量总体情况； describe，detail：输出全部变量的全部信息； describe a b c：描述部分变量的情况。
界面：
Command(命令)、Results(结果)、Review(回顾)、 Variables(变量)。
名称”，keep（变量）。
精选课件ppt
11
数据的合并
（系统变量）
关于系统变量：_merge，它的取值限于
1＝观察值仅来自主要数据，使用数据没有匹配的样本， 2＝观察值仅来自使用数据，主要数据没有匹配的样本， 3＝观察值来自于主要数据和使用数据。
missing将缺失值与有效值同样对待； wrap不自动换行宽表； nokey不显示单元格提示； nolabel不使用数值标签。
精选课件ppt
18
描述数据的统计量
sum+变量名；s
um a，detail（给出更详细的信息）； bysort urban：sum a（在不同城乡分布中统计变
增加存储空间（set mem 40m） 清空存储空间（clear，相当于drop all）。
精选课件ppt
3
Stata数据的读入
数据的读入：
可直接读入下列尾缀形式的数 据.dta/.txt/.raw/.xls；
读入文件中的部分变量：use a b c using“文件路 径和名称”；
读入文件中的部分样本：use “文件路径和名称” in X/Y(X、Y表示个案序号)；
读入文件中某些特征的样本：use“文件路径和 名称”if 条件句；
精选课件ppt
4
数据库的描述
描述数据的基本情况：describe, d
describe, simple:只展示变量名； describe，short：报告变量总体情况； describe，detail：输出全部变量的全部信息； describe a b c：描述部分变量的情况。
界面：
Command(命令)、Results(结果)、Review(回顾)、 Variables(变量)。
Stata 作图
#delimit ; twoway function y=normden(x), range(-4 -1.96) bcolor(gs12) recast(area) || function y=normden(x), range(1.96 4) bcolor(gs12) recast(area) || function y=normden(x), range(-4 4) ||, plotregion(style(none)) yscale(off) xscale(noline) legend(off) xlabel(-4 "-4 sd" -3 "-3 sd" -2 "-2 sd" -1 "-1 sd" 0 "mean" 1 "1 sd" 2 "2 sd" 3 "3 sd" 4 "4 sd", grid gmin gmax) xtitle("") ; #delimit cr
sysuse educ99gdp, clear graph hbar (asis) public private, over(country) sysuse citytemp graph bar (mean) tempjuly tempjan,over(region) stack sysuse educ99gdp, clear graph hbar (asis) public private, over(country) stack
茎叶图 sysuse auto, clear stem weight
矩阵图 graph matrix graph matrix price length weight mpg
《stata基础》PPT课件
a
2
Stata有什么优势？
1。Stata 可以通过菜单和命令两种方式操作，命令语句简 洁明快，易学易记。
2。强大的帮助信息。 本地帮助 Help 命令名 在线帮助Findit 命令名
3。始终处于计量经济学和统计学的最前沿。许多Stata 程 序员会针对计量经济学发展编写一些最新的程序（ADO 文 件）， Stata提供了严谨、简练而灵活的程序语句，用户可 以编写自己的命令和函数，同时可随时到Stata 网站寻找并 下载最新的升级文件。下载后可以直接使用，也可以自行修 改、添加功能。
describe------des 得到正确命令缩写的简单方法：看help。
a
17
几条最简单的命令
use 打开数据文件，一般加clear选型清空 内存中现有数据。 sysuse 打开系统数据文件。 describe 描述数据 edit 利用数据编辑器进行数据编辑 list 类似于edit，但只能显示不能修改数据。
a
3学习有Biblioteka 么困难？1。不同于以往的软件较多的运用菜单， Stata较多运用命令操作。（菜单很难记住和 找到）。
2。目前国内相关教材较少。
3。有些计量方法需要编程（如极大似然估 计），编程需要一定的计算机基础（不是我 们学习的重点）。
a
4
版本说明
最新版本Stata 12
我们使用的 Stata10
cd "D:\abc” 或者直接 file------open
a
16
Stata命令格式
1。Stata的命令一定要区分大小写，除了极 个别的情况下，stata命令全部用小写。 2。大部分命令可以缩写。 使用缩写可以使stata的命令书写大为简化： 例如： display-------di
Statar软件教程-基础图形绘制
tscale(axis_suboptions)
设定t轴（时间轴）的外观
【例3-6】本例使用例3-3中的数据集lifeexp.dta，该数据集是一个关于全球68国 人口生存状况的数据，这些国家分别来自欧亚、北美和南美四大洲。本例要 求绘制变量lexp与取对数后的变量gnppc的散点图。
3.2.3散点标签选项（marker_label_options）的设定
散点标签选项（marker_label_options）用于设定散点图标签，所谓散点图 标签一般是指位于每个散点旁的用于说明该散点所代表个体的文字，比如如 果我们所做的图形是每个国家的期望寿命与这个国家的人均GNP之间的散点 图，那么我们可能需要在每个散点旁放置一个“标签”用以说明每个散点所 代表的国家。散点标签选项主要包括表3-8 所示的九个具体的选项：
（newplottype）
选项含义 设定如何连接相邻的两点 在连接之前首先对x轴变量进行排序 如何对待缺失值 连线的类型，是实现还是虚线 连线的宽度 连线的颜色 连线的整体样式 整体的作图样式 更高阶的选项，将绘图视为一个新的绘图类型
我们着重讲解上述选项中最重要的三个选项：connect(connectstyle)、sort[(varlist)] 和lpattern(linepatternstyle)。
3.2.5震荡选项（jitter_options）的设定
一旦我们设定了震荡选项jitter(#)，scatter会在绘图前向数据中增加 白噪声，选项中的数字“#”就是用来指定一个数字，表明震荡的程度 占绘图区域的百分比。
【例3-5】使用Stata的系统数据auto.dta，这个数据在前面已经多次 使用，这里不再赘述。请绘制mpg和weight的散点图，并使用震荡 选项使各个散点相互分离。
Stata图形ppt课件
注意事项一
• 将x轴的数据进行 排序
• 没有排序的图形看 起来像小孩的涂鸦：
.line height age, ysize(3) xsize(4)
注意事项二
• 将y轴的数据转 换为均值
• 没有转换为均值 的图形：
.sort age .line height
age, ysize(3) xsize(4)
7.2．线图（line graph）
Line Graph（线图）
• 线图又称曲线图，是用线段的升降来说明现象变动情况的 一种统计图
• 主要用于显示现象在时间上的变化趋势、现象的分配情况 和现象间的依存关系
• 与scatter图形一样，该图适合于数值型与连续型的时间序 列数据，连接散点
• 可用scatter取代line，但不用line取代scatter • 线图还可以用于描述预测的数值、置信区间和回归线 • . line既是命令，也是一种图形
• Stata制图功能比较复杂。生成图形的过程中往往会遇到 错误。有时，命令中一个不恰当的空格，一个不正确的标 点符号都将使程序不能正常运行。因此，从窗口菜单入手 可能更容易一些
• 但是，Stata的图形种类及每种图形的选项虽多，但许多 基本命令十分类似，可举一反三
图形的种类及适用范围
数据结构和变量属性的不同要求采用不同的图形
• 逗号后面所有的内容都属于选项，在所有图形中都是通用的
散点图的选项：绘图区域的大小
• 绘图区格式的比例通过region_options ysize(#)和 xsize(#)选项控制。该选项指明绘图区的高度和宽度（单 位：英寸）。比如，
.scatter y x, xsize (4) ysize (4)
. scatter height age, mcolor(red)msize(5)msymbol(oh)
Stata实验指导、统计分析与应用chap07PPT课件
是对模型进行回归估计，第三个命令就是进行信息准则 值的计算，计算结果如图7.5所示，AIC值为635.10， BIC值为652.16。
14
为了对比分析，我们仍然采取Link检验中的方法，生 成受教育年限educ和工作经验年限exper的平方项，建 立新的模型
重新对其进行回归并计算，这时输入的命令如下： gen educ2=educ^2 gen exper2=exper^2 reg lwage educ exper tenure educ2 exper2 estat ic 这里不再赘述这些命令语句的含义，调整之后的计算
20
（2）计算相关系数的命令语句为： pwcorr [varlist] [if] [in] [weight] [,
pwcorr_options] 在这个命令语句中，pwcorr是计算相关系数的命令，
varlist为将要计算相关系数的变量，if为条件语句， in为范围语句，weight为权重语句，options选项如表 7.1所示。
（1）赤池信息准则，又称为AIC准则，其基本思想是通过 选择解释变量的个数，使得如下目标函数最小。
11
在这个公式中，e代表残差序列，n代表样本
数量，K代表解释变量的个数。通过这个目标函数可以
看出，第一项是对拟合优度的奖励，即尽可能地使残
差平方和变小，第二项是对解释变量个数增多的惩罚，
因为目标函数是解释变量个数的增函数。
（1）计算膨胀因子的命令为：
estat vif [, uncentered]
在这个命令语句中，estat vif是计算膨胀因子的命令 语句，uncentered选项通常使用在没有常数项的模型 中。
在本实验中，在回归之后输入此命令，就可得到如图 7.8所示的膨胀因子数值。结果显示该模型的膨胀因子 的平均值为14.50，远远大于经验值2，膨胀因子最大 值为20.06，远远大于经验值10，所以可以认为该模பைடு நூலகம் 存在严重的多重共线性。
14
为了对比分析，我们仍然采取Link检验中的方法，生 成受教育年限educ和工作经验年限exper的平方项，建 立新的模型
重新对其进行回归并计算，这时输入的命令如下： gen educ2=educ^2 gen exper2=exper^2 reg lwage educ exper tenure educ2 exper2 estat ic 这里不再赘述这些命令语句的含义，调整之后的计算
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（2）计算相关系数的命令语句为： pwcorr [varlist] [if] [in] [weight] [,
pwcorr_options] 在这个命令语句中，pwcorr是计算相关系数的命令，
varlist为将要计算相关系数的变量，if为条件语句， in为范围语句，weight为权重语句，options选项如表 7.1所示。
（1）赤池信息准则，又称为AIC准则，其基本思想是通过 选择解释变量的个数，使得如下目标函数最小。
11
在这个公式中，e代表残差序列，n代表样本
数量，K代表解释变量的个数。通过这个目标函数可以
看出，第一项是对拟合优度的奖励，即尽可能地使残
差平方和变小，第二项是对解释变量个数增多的惩罚，
因为目标函数是解释变量个数的增函数。
（1）计算膨胀因子的命令为：
estat vif [, uncentered]
在这个命令语句中，estat vif是计算膨胀因子的命令 语句，uncentered选项通常使用在没有常数项的模型 中。
在本实验中，在回归之后输入此命令，就可得到如图 7.8所示的膨胀因子数值。结果显示该模型的膨胀因子 的平均值为14.50，远远大于经验值2，膨胀因子最大 值为20.06，远远大于经验值10，所以可以认为该模பைடு நூலகம் 存在严重的多重共线性。
Stata 简介及基本操作ppt课件
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此时，可以点击 Save 图标（也可以点击菜单“File”→ “Save”），将数据存为Stata 格式的文件（扩展名为dta）， 比如wanger_law.dta。
这样，以后就可以用Stata 直接打开这个数据集了（不 需要再从Excel 表中粘贴过来）。
打开的方式有两种。可以点击Open 图标（也可以点击 菜单“File”→“Open”），然后寻找要打开的dta 文件的位 置。
kernel = epanechnikov, bandwidth = 6128.97
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如果想删除满足“year ≥2001”条件的观测值，则可 使用命令: . drop if year>=2001
反之，如果只想保留满足“year≥2001”条件的观测值， 而删去所有其他观测值: . keep if year>=2001
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5．考察变量的统计特征 如果想看变量 gov、gcons和gdp的统计特征，可输入命令:
Max 76299.93 44396.9 340506.9
满足条件的统计： . summarize gov gcons gdp if year>2000
如果不指明变量，则将显示数据集中所有变量的统计指标。 summarize
如果要显示内存中某些变量之间的相关系数，可输入命令: . correlate gov gcons pop gdp
. clear 这样，内存中所有的当前数据都被清空，然后可以再打
开另外一个数据集。
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2．变量的标签 在变量窗口，每个变量的“名字”（Name）旁边显示了
其“标签”（label）。但目前的标签过于简略，缺乏变量的 解 释信息。
stata中变量描述分析和作图(课堂PPT)
– 众数适用于所有类型数据，但主要用于测度分类数据的集 中趋势
– 一个数据可以有两个或多个众数，故众数具有不唯一 性的特点
.
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集中趋势：算术均值（mean，average）
• 加总多个观察值，除以总观察量得到的数值 • 适用于正态分布或者近似正态分布； • 均数受特大值和特小值的影响，会偏大或偏小，故对偏态
0=boy |
1=enrolled --- 0=not
---1=girl |
0
1
.|
Total
-----------+---------------------------------+----------
0|
96
735
294 |
1,125
|
8.53
65.33
26.13 |
100.00
|
59.63
51.91
. tab age weight . too many values
（变量的取值太多）
• 这里，变量age和weight均为连续变量，且都有很多的取值， 尤其是weight
• 若需要生成二者之间的交叉表，可以限制其中一个或两个 变量的取值，或者将它们转换为分类变量
.
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6.4．变量的中央趋势和离散趋势
.
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集中趋势：众数
• 数据分布的一种表现形式。频数最多的组段代表了中心位 置（平均水平），从两侧到中心，频数分布逐渐增加
• 描述集中趋势的方式包括：众数、均值、中位数
• 众数（mode）：最常出现的观察值或属性
– 如果在全班30个学生中， 20个18岁的学生、5个19岁、5个20岁， 则18是众数
stata操作介绍之编程简介PPT课件
5.3 一些扩展函数以及列表函数
在Stata的编程过程中，用户可以通过许多扩展函数以各种灵活的方 式来使用宏，此时需要在宏的名称和扩展函数之间添加一个冒号 （：），这样用户便可以更加简单的重获或修改宏的内容。
使用宏的扩展函数的语法是：
{local | global} macname : extended_function
定义标量
5.4 标量简介
scalar [define] scalar_name = exp 其中，scalar_name是要定义的标量名，标量的赋值通过一个数值或者文字表达式
exp 来表示。 显示标量的内容
scalar { dir | list } [ _all | scalar_names ] 其中，scalar dir和scalar list都用于显示标量的内容，其后面可以使用_all表示内存
Country 1 : US Country 2 : UK Country 3 : DE Country 4 : FR 【例5-2】请定义一个计数宏count从1到4，定义一个包含四个国家简写（US UK DE
FR ） 的 局 部 宏 country ， 然 后 通 过 使 用 foreach 语 句 （ 循 环 语 句 foreach 会 在 ） 和 display语句生成如下样式的结果： 1 US 2 UK 3 DE 4 FR
其中，macname是局部宏或者全局宏名，而extended_function就宏 的扩展函数。
举例
【co例un5tr-y3，】使请用定宏义扩一展个函包数含w四o个rd国c利家o用u简扩n展t写定函数（义woU局rdSc部ouUn宏t sKtrwinDdg得sE到表cFo示uRnt最r）y中大的单词的局个数循部环宏 个数，使用宏扩展函数word ‘i’生成局部宏wd作为计数依据，然后通过 使用foreach语句（循环语句foreach会在14.4节详细介绍）和display 语句生成如下样式的结果：
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直方图、散点图的绘制
如果用户想要将国产车与进口车的图形分开展示，并作对比，可以在 以上命令之后再添加如下命令语句：
by (foreign) 所以，这时需要输入的完整的命令语句为： histogram mpg, title(mpg直方图) bin(10) note(数据来源于美国汽
车协会) xtick(10(5)45) xtitle(每加仑油行使英里数/单位：英里) norm addlabels by (foreign) 用户可以看到如图3.6所示的结果，这时图形按照分类变量foreign将 数据分别绘制出直方图予以显示，方便用户的对比分析。
直方图、散点图的绘制
散点图的绘制 散点图是双向关系图的一种，常用来反映两个或多个变量之间的关系。散
点图中通常用纵轴来表示因变量，用横轴来表示自变量，用图形来反映纵 轴的数值是否随横轴数值的变化而变化。 在散点图的绘制过程中最基本的命令语句为： [twoway] scatter varlist [if] [in] [weight] [, options] 在这个命令语句中，[twoway] scatter是绘制散点图的命令语句，varlist是 将要绘制图形的变量，一定注意x变量要放置在y变量之后，if是条件语句， in是范围语句，weight是权重语句，下面着重介绍散点图特有的数据标记 的形状、颜色、大小的设定和区分组群的选项。 （1）数据标记的设定包括数据标记形状的设定、颜色的设定、大小的设定、 散点标签的设定四个部分。 数据标记形状的设定，是通过msymbol()命令选项来设定的，只需将所需 要的形状代号输入括号中即可，形状命令代号在表3.3中。
图形制作的基本命令与相关操作
图形制作的菜单选项
图形制作也可以通过菜 单的方式完成，有关制 图的菜单都在菜单栏 Graphics选项下面，具 体内容如图3.2所示。在 这个选项卡中，可以实 现双变量图、条形图、 点图、饼状图、直方图、 箱线图、散点图矩阵、 分布图、平滑曲线和密 度图、回归图、时间序 列图、面板数据图等等 各种图形的绘制。
在这个命令语句中，只告诉Stata为变量mpg绘制直方图的基本命令， 而不进行任何设定，这时Stata将会绘制出如图3.4所示的直方图。
直方图、散点图的绘制
但是这个图形过于简单和粗糙，用户可以根据本实验讲到的命令，对 图形进行以下优化设置：
（1）为图形添加标题“mpg直方图” （2）把直方条的数目由现在的8个增加为10个 （3）增加脚注“数据来源于美国汽车协会” （4）横轴刻度范围为从10到45，刻度单位为5，名称为“每加仑油
if/in选项卡的功能是筛选绘制图形部分的数据的，例如只选择数据文 件中具有某种特征的数据进行绘图而不是使用全部数据。
Y axis选项卡的功能是设置纵轴相关内容的，主要包括坐标轴的标题、 刻度、显示样式等，与此相对应的X axis选项卡的功能是设置横轴相 关内容的。
Titles选项卡的功能是设置与标题相关的内容，主要包括标题的设置、 副标题的设置、注释文字的设置等。
直方图、散点图的绘制
直方图、散点图的绘制
例如，利用usaauto文件，绘制一个关于mpg变量的最为基本的直方 图。此数据是根据统计资料得到的美国汽车产业的横截面数据(1978 年)，完整的数据在本书附带光盘的data文件夹的“usaauto.dta”工 作文件中。
在这个图形中，所有的设置均使用默认设置，这时输入的命令为： histogram mpg histogram是绘制直方图的命令语句，mpg表示将要绘制图形的变量。
图形制作的基本命令与相关操作
以双变量图的选项为例，点击“Two way graph”，可以看到如图所 示的对话框。
图形项卡对图形的绘制功能进行设置： Plots选项卡的功能是用来选择横、纵坐标所代表的变量，从而生成初
步的图形。在这个选项卡中，只要点击Create图标，就可以进行绘图 变量的选择和设置了。
STATA中的图形制作
主要内容：
1、图形制作的基本命令与相关操作 2、直方图、散点图的绘制 3、条形图、饼图的绘制 4、图形的保存、合并与修改
图形制作的基本命令与相关操作
一个完整的图形，主要包括以下几个部分：标题、副标题、 主体图形、坐标轴刻度与标题、图例说明、注释语句等。 这些部分的设置均可以通过命令方式进行操作，也可以通 过菜单方式进行操作。在Stata制图过程中，最常用的操 作流程即通过命令方式画出主体图形，细节的修改则通过 菜单方式进行操作。
Legend选项卡的功能是设置与图例相关的内容，主要包括图例的显示 与否、图例的样式、图例的位置等内容。
Overall选项卡的功能是设置与总体图形相关的内容，主要包括整个图 形的大小设置，风格设置等内容。
直方图、散点图的绘制
直方图的绘制 直方图是用矩形的面积（即长度和宽度）来表示频数分布的图形，在
行使英里数/单位：英里” （5）为图形添加一条正态曲线 （6）标注直方条的高度
直方图、散点图的绘制
完成以上设置，用户需要重新输入绘制图形的命令如下： histogram mpg, title(mpg直方图) bin(10) note(数据来源于美国汽
车协会) xtick(10(5)45) xtitle(每加仑油行使英里数/单位：英里) norm addlabels 在这个命令语句中，“title(mpg直方图)”部分的作用是对图形添加 标题；“bin(10)”部分的作用是设置直方条数目为10；“note(数据 来源于美国汽车协会)”部分的作用是设定脚注的内容； “xtick(10(5)45)”部分设定横轴刻度起始值为10，终止值是45，间 隔是5；“xtitle(每加仑油行使英里数/单位：英里)”部分完成了横轴 标题的设定；“norm”部分完成了正态曲线的绘制，“addlabels” 部分标注了直方条的高度。命令执行的结果显示在图3.5中。
平面直角坐标系中，一般用纵轴表示频数或频率，用横轴表示数据的 分组。通过该种图形，用户可以较为直观地了解数据的整体情况，如 分布类型、中心位置、分散程度等等。 在直方图的绘制过程中最基本的命令语句为： histogram varname [if] [in] [weight] [, [continuous_opts | discrete_opts] options] 在这个命令语句中，histogram是绘制直方图的命令语句，varname 是将要绘制图形的变量，if是条件语句，in是范围语句，weight是权 重语句，将要着重介绍的是options的内容如表3.2所示。