STATA一点点代码

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stata定位代码

stata定位代码使用Stata进行数据定位是数据分析中常用的一项技术。

通过定位代码，我们可以在数据集中找到我们感兴趣的特定数据，并进行进一步的分析和处理。

在本文中，我们将介绍一些常用的Stata定位代码，并说明其用途和应用。

我们需要加载数据集。

在Stata中，可以使用"use"命令来加载数据集。

例如，假设我们的数据集名为"data"，我们可以使用以下命令加载数据：```use data```接下来，我们将介绍一些常用的定位代码：1. 定位特定变量要定位特定变量，我们可以使用"keep"命令。

该命令可以帮助我们保留数据集中的特定变量，以便进一步分析。

以下是一个示例：```keep var1 var2 var3```这将保留变量var1、var2和var3，并删除其他变量。

2. 定位特定观测值要定位特定观测值，我们可以使用"if"命令。

该命令可以帮助我们筛选出符合特定条件的观测值。

以下是一个示例：```keep if var1 > 10```这将保留var1大于10的观测值，并删除其他观测值。

3. 定位缺失值要定位缺失值，我们可以使用"missing"命令。

该命令可以帮助我们找到数据集中的缺失值，并进行进一步处理。

以下是一个示例：```keep if missing(var1)```这将保留var1存在缺失值的观测值，并删除其他观测值。

4. 定位重复值要定位重复值，我们可以使用"duplicates"命令。

该命令可以帮助我们找到数据集中的重复值，并进行进一步处理。

以下是一个示例：```duplicates report```这将生成一个报告，显示数据集中的重复值。

5. 定位排序值要定位排序值，我们可以使用"sort"命令。

该命令可以帮助我们对数据集进行排序，并找到排序后的值。

Stata代码解释（配合demo1代码）

Stata代码解释（配合demo1代码）在stata代码第二行的（有铅笔在纸上写字）的图标打开代码文件在打开的DO-file中open-file,点击.do结尾的文件（demo.do）红色：路径绿色：注释蓝色：代码1-8行：相当于表头11-14行，是每一个stata代码中都有的clear all——清空STATA所有文件中的数据，重新开始cap log close——关闭之前打开的log文件（后面会说是什么）set more off——跑一个特别长的回归，STATA会显示一个more，要一直点才会不断出现，如果一开始就这么写的话就不会出现这个情况cd "C:/课件/17秋计量/Stata_0923" ——固定stata的工作目录，打开数据、存储数据、打开log、存储log文件、输出表格的操作就都不用输这个路径了，直接输文件的名字就好！把STATA的工作目录调到一个工作路径上，打开数据时，要找到数据所在路径并复制粘贴到这个部分就行，.dta前面的部分选定所想运行的代码，点do_file里最上面的第二行小图标里面的Do就可以了然后返回输出界面看，如果有红色字体就是报错Log文件：Log就是日志的意思相当于就将所有操作过程、代码、执行情况都记录在一个.txt的文件中，防止写代码的时候忘记保存code.突然停电等情况，Help:执行help log文件就会自动跳出stata的帮助文件，这个文件中就会系统的介绍log的用法Help+一个指令，运行时就会自动跳出stata关于该指令的帮助文件，系统介绍这个指令的用法如何导入数据：如果数据时一个.dta文件，就直接在操作界面中打开数据就好use 文件名称.dta, clear（clear的作用是如果现在你正在使用另一个数据，如果没有clear那么就会报错，相当于先关掉你之前正在处理的数据，重新打开一个新的数据，如果你之前处理的数据没有保存的话，那么stata会直接关闭不保存，所以一定要先保存再打开）运行一下，到操作页面看，右边就是出现的所有变量，下面就是变量的描述这一个数据集是在古德里奇里面所附的，助教已经发到论坛上了操作页面上面的小图标里：在dofile的右边有data editor, data editor browse,Data editor browse 打开以后就是整个样本集的全貌，几个变量，几个样本点，可以浏览数据（不能编辑）Data editor点开以后，和browse的页面一样，但是可以对数据进行编辑所以不鼓励用data editorExcel 也可以直接打开默认将第一行作为变量名剩下的都是数据import excel using （excel文件名）.xlsx, first clear不输入first的话，会把所有的格都当做数据，如果输入first clear 的话，stata会将第一行作为变量名而非数据Stata识别命令的时候会以行为单位的，相当于会先执行一行的，再执行下一行，所以如果一行命令很长的时候，可以换行，否则会一直从左边写到右边去换行的时候先打一个空格，再接三条从右上向左下的斜线///，stata自动将这种代码当做一行处理38.39行执行browse指令，就相当于刚刚点开了放大镜的那个小图标执行edit也一样，相当于点开刚刚的小图标如何保存处理过后的数据46行save （取一个你想命名的名字）_1.dta,replace注意要有_1，要不然之前原始的文件就会被换成新的文件Replace必须写，相当于把之前的文件替换掉，不然会报错Describe:变量的基本信息，是数值型的还是字符型的，先给你展示一下第一列就是变量的类型：整数、小数型的第二列是腐烂了美团第三列是label：我们存变量的时候，之后会有很多的操作，所以变量名不会很长，所以取名会比较精简，但是为了防止之后不知道所写的是什么，就会加一个label，解释一下这个变量名如果describe之后没有加任何东西的话，就是默认展示所有变量如果describe之后加上一个变量例如wage,就只会展示wage的变量名Describe可以缩写为d之前的browse 也可以写为bro哪些变量可以缩写，可以点击help进行查看Codebook展示一些具体的描述性统计例如61行codebook，可以看出取值范围，非重复的值是多少，标准差，均值，最大最小值等Summary（缩写为sum）和codebook一样Sum wage, detail则会更详细一些，会告诉你很多分位数上的值是多少如果想调用其中的一个数值，一个就是复制下来粘贴，但是不美观也容易出错另一个就是生成一个数值变量——scalar，例如把工资的平均值赋成一个数值变量（插一句：stata的变量分为两种，一种是wage这种相当于一个项量，另一个是stata自己生成的一个相当于标量）赋成数值变量的方式就是scalar (你所取的名字,例如wage_average)=r(mean)（你所调取的stata内部给这个量所取的名字）如何知道stata对这个量的内部名字呢？就是在sum wage 之后执行一个return list，就可以看到stata内部对某一个值的内部标定，想赋哪一个值就可以将前面的标定引用Scalar 生成之后，stata就会自动保存下来，之后每一次想用的时候就输自己取的这个名字就好，例如你想让stata展示一下这个值的大小，就写display（缩写为dis）wage_avg就可以了Tabstat,就是把变量的信息以表格的形式呈现出来(助教说这个和tabulate说反了，是看描述进行统计的)Tab educ, stat( mean min max) by (urban)他就会具体的呈现出来by (urban)就涉及两个变量了，就是在农村住的人，平均受教育年份是13.21，城市里住的人的受教育年份是14.56tabulate feduc 是看具体的值，出现了几次tabulate father education(指令打做tabulate feduc) 就是这个值出现了多少次都呈现出来，父亲的受教育程度0是文盲，有受过1年教育，一直到18年教育的phd，右边的frequent就是出现过多少次，再右边一列就是百分比，再右边一列就是累计的百分比，相当于统计当中的F的值tab feduc, miss（也可以写作tab feduc, m）相当于把缺失的数据也展出出来这个是用来看数据的分布和缺失程度的，非常重要可以看变量之间二维的分布就是在tab之后输入两个变量（例如tab south urban）south也是一个零变量，1代表来自南方，0代表来自北方，urban1则是1代表来自城里，0代表来自农村之后以行出现south,以列出现urbantab south urban,row就是以行为单位出现百分比，表现出在所有的北方人里面大概75%是南方人，在所有的列里面大概65%是城里人tab south urban,chi2 就是做一个卡方检验，看这两个变量的分布上有没有显著性的y依赖于x的分布关系94行tab south urban, summ(wage) means看工资的平均值分为南方的城里农村以及北方的城里农村95-97一样的意思Correlation(简写做corr)就是看协方差和相关系数Correduc wage就是得到两个的相关系数（正值就是正相关，负值就是负相关）correduc wage, cov就是得到两个变量的协方差矩阵，左上角是教育程度的方差，右下角是工资的方差，左下角就是协方差同样可以用return list 调取代数，并用scalar赋值变量correducmeducfeduc 的话，涉及三个变量，最后就会反应他们之间的两两关系list就是可以把brouse当中的几行数据调取出来sort这个指令很重要，相当于excel当中的排序，sort hours就是把所有数据按照工作时长排序，（先执行之后再brouse一下看看）order feducmeduc就是将这个变量放在最前面，后面再跟什么工作时长、教育年限之类的其他变量scalar pi = 3.1415926，这是你取的名字，之后你再想用的时候就可以直接打pi就好但这是一个数值变量，你如何生成一个变量、即一个项量呢？就是用generate这个指令，简写做gen,比如你想将每个人都算一个年龄的平方，例子见133行另外例子：取工资的对数：generatelnwage = log(wage)生成一个新的变量之后就要养成贴标签的习惯，label varage_sq "age square"因为标签是文本，所以要加上双引号另外一种标签是数据标签——label define urbanlabel 1 "Urban"0 "Rural"是先生成一个数值标签(urbanlabel也是自己取的名字)相当于做衣服，label values就是将urbanlabel这个标签穿做一些数值模拟的时候会用到gen random1 = runiform()在（0.1）上生成随机分布的随机数，random1就是自己命的名gen random2 = rnormal(0)（这个没有解释）gen wage_k = wage/1000就是新生成一个单位，原来的单位是美元，现在自己新生成一个单位叫做千美元label varwage_k "wage (：1000yuan)"gen obsID = _n 按照顺序生成了一个编号（_n在stata当中就是自动生成1.2.3….）只有每一个人都有了一个相应的编号，就可以把不同的数据集相互合并egen比gen可以执行更为复杂的操作egenIQ_rank = rank(IQ)就是按照IQ进行排序bysorteduc: egenwage_byeduc = mean(wage)就是按照受教育程度来求工资的平均值，bysort 就是同时也按education从小到大排序对变量重新命名——见165行变量的类型也可以调换。

stata命令总结

stata命令总结.docStata命令总结引言Stata是一款强大的统计分析软件，广泛应用于经济学、社会学、医学等领域。

Stata命令是进行数据处理、统计分析、图形展示等操作的基础。

本文将对Stata中常用的命令进行总结，以帮助用户更高效地使用Stata进行数据分析。

Stata基础命令1. 数据管理导入数据：import excel, import delimited导出数据：export excel, export delimited数据集保存：save, saveold2. 变量管理创建变量：generate, egen修改变量：replace删除变量：drop3. 数据清洗数据类型转换：destring, encode, format缺失值处理：mvdecode, drop if missing()异常值检测：tabulate, summarize描述性统计分析1. 基本统计量描述性统计：summarize频率统计：tabulate相关系数：correlate2. 分组统计分组描述：bysort, xtsum 分组汇总：collapse3. 数据转换数据长格式：reshape long 数据宽格式：reshape wide 推断性统计分析1. 假设检验t检验：ttest方差分析：anova卡方检验：tabulate, chi2 2. 回归分析线性回归：regress逻辑回归：logit泊松回归：poisson3. 时间序列分析时间序列描述：tsreport自回归模型：arima高级统计分析1. 面板数据分析面板数据描述：xtset, xtsum固定效应模型：xtreg fe随机效应模型：xtreg re2. 多层次模型多层次线性模型：xtmelogit3. 结构方程模型结构方程模型：sem绘图与可视化1. 基本图形散点图：scatter线图：line柱状图：bar2. 高级图形箱线图：boxplot直方图：histogram核密度估计图：kdensity3. 交互式图形交互式图形：twoway, graph edit编程与自动化1. 循环与条件语句循环：foreach, forvalues条件语句：if, else2. 脚本与批处理脚本编写：do-file批处理：batch3. 宏与用户定义命令宏：macro用户定义命令：program define结语Stata命令的掌握是进行高效数据分析的前提。

Stata代码解释(配合demo1代码)

在stata代码第二行的（有铅笔在纸上写字）的图标打开代码文件在打开的DO-file中open-file,点击.do结尾的文件（demo.do）红色：路径绿色：注释蓝色：代码1-8行：相当于表头11-14行，是每一个stata代码中都有的clear all——清空STATA所有文件中的数据，重新开始cap log close——关闭之前打开的log文件（后面会说是什么）set more off——跑一个特别长的回归，STATA会显示一个more，要一直点才会不断出现，如果一开始就这么写的话就不会出现这个情况cd "C:/课件/17秋计量/Stata_0923" ——固定stata的工作目录，打开数据、存储数据、打开log、存储log文件、输出表格的操作就都不用输这个路径了，直接输文件的名字就好！把STATA的工作目录调到一个工作路径上，打开数据时，要找到数据所在路径并复制粘贴到这个部分就行，.dta前面的部分选定所想运行的代码，点do_file里最上面的第二行小图标里面的Do就可以了然后返回输出界面看，如果有红色字体就是报错Log文件：Log就是日志的意思相当于就将所有操作过程、代码、执行情况都记录在一个.txt的文件中，防止写代码的时候忘记保存code.突然停电等情况，Help:执行help log文件就会自动跳出stata的帮助文件，这个文件中就会系统的介绍log的用法Help+一个指令，运行时就会自动跳出stata关于该指令的帮助文件，系统介绍这个指令的用法如何导入数据：如果数据时一个.dta文件，就直接在操作界面中打开数据就好use 文件名称.dta, clear（clear的作用是如果现在你正在使用另一个数据，如果没有clear那么就会报错，相当于先关掉你之前正在处理的数据，重新打开一个新的数据，如果你之前处理的数据没有保存的话，那么stata会直接关闭不保存，所以一定要先保存再打开）运行一下，到操作页面看，右边就是出现的所有变量，下面就是变量的描述这一个数据集是在古德里奇里面所附的，助教已经发到论坛上了操作页面上面的小图标里：在dofile的右边有data editor, data editor browse,Data editor browse 打开以后就是整个样本集的全貌，几个变量，几个样本点，可以浏览数据（不能编辑）Data editor点开以后，和browse的页面一样，但是可以对数据进行编辑所以不鼓励用data editorExcel 也可以直接打开默认将第一行作为变量名剩下的都是数据import excel using （excel文件名）.xlsx, first clear不输入first的话，会把所有的格都当做数据，如果输入first clear的话，stata会将第一行作为变量名而非数据Stata识别命令的时候会以行为单位的，相当于会先执行一行的，再执行下一行，所以如果一行命令很长的时候，可以换行，否则会一直从左边写到右边去换行的时候先打一个空格，再接三条从右上向左下的斜线///，stata自动将这种代码当做一行处理38.39行执行browse指令，就相当于刚刚点开了放大镜的那个小图标执行edit也一样，相当于点开刚刚的小图标如何保存处理过后的数据46行save （取一个你想命名的名字）_1.dta,replace注意要有_1，要不然之前原始的文件就会被换成新的文件Replace必须写，相当于把之前的文件替换掉，不然会报错Describe:变量的基本信息，是数值型的还是字符型的，先给你展示一下第一列就是变量的类型：整数、小数型的第二列是腐烂了美团第三列是label：我们存变量的时候，之后会有很多的操作，所以变量名不会很长，所以取名会比较精简，但是为了防止之后不知道所写的是什么，就会加一个label，解释一下这个变量名如果describe之后没有加任何东西的话，就是默认展示所有变量如果describe之后加上一个变量例如wage,就只会展示wage的变量名Describe可以缩写为d之前的browse 也可以写为bro哪些变量可以缩写，可以点击help进行查看Codebook展示一些具体的描述性统计例如61行codebook，可以看出取值范围，非重复的值是多少，标准差，均值，最大最小值等Summary（缩写为sum）和codebook一样Sum wage, detail则会更详细一些，会告诉你很多分位数上的值是多少如果想调用其中的一个数值，一个就是复制下来粘贴，但是不美观也容易出错另一个就是生成一个数值变量——scalar，例如把工资的平均值赋成一个数值变量（插一句：stata的变量分为两种，一种是wage这种相当于一个项量，另一个是stata自己生成的一个相当于标量）赋成数值变量的方式就是scalar (你所取的名字,例如wage_average)=r(mean)（你所调取的stata内部给这个量所取的名字）如何知道stata对这个量的内部名字呢？就是在sum wage 之后执行一个return list，就可以看到stata内部对某一个值的内部标定，想赋哪一个值就可以将前面的标定引用Scalar 生成之后，stata就会自动保存下来，之后每一次想用的时候就输自己取的这个名字就好，例如你想让stata展示一下这个值的大小，就写display（缩写为dis）wage_avg就可以了Tabstat,就是把变量的信息以表格的形式呈现出来(助教说这个和tabulate说反了，是看描述进行统计的)Tab educ, stat( mean min max) by (urban)他就会具体的呈现出来by (urban)就涉及两个变量了，就是在农村住的人，平均受教育年份是13.21，城市里住的人的受教育年份是14.56tabulate feduc 是看具体的值，出现了几次tabulate father education(指令打做tabulate feduc) 就是这个值出现了多少次都呈现出来，父亲的受教育程度0是文盲，有受过1年教育，一直到18年教育的phd，右边的frequent就是出现过多少次，再右边一列就是百分比，再右边一列就是累计的百分比，相当于统计当中的F的值tab feduc, miss（也可以写作tab feduc, m）相当于把缺失的数据也展出出来这个是用来看数据的分布和缺失程度的，非常重要可以看变量之间二维的分布就是在tab之后输入两个变量（例如tab south urban）south也是一个零变量，1代表来自南方，0代表来自北方，urban1则是1代表来自城里，0代表来自农村之后以行出现south,以列出现urbantab south urban,row就是以行为单位出现百分比，表现出在所有的北方人里面大概75%是南方人，在所有的列里面大概65%是城里人tab south urban,chi2 就是做一个卡方检验，看这两个变量的分布上有没有显著性的y依赖于x的分布关系94行tab south urban, summ(wage) means看工资的平均值分为南方的城里农村以及北方的城里农村95-97一样的意思Correlation(简写做corr)就是看协方差和相关系数Correduc wage就是得到两个的相关系数（正值就是正相关，负值就是负相关）correduc wage, cov就是得到两个变量的协方差矩阵，左上角是教育程度的方差，右下角是工资的方差，左下角就是协方差同样可以用return list 调取代数，并用scalar赋值变量correducmeducfeduc 的话，涉及三个变量，最后就会反应他们之间的两两关系list就是可以把brouse当中的几行数据调取出来sort这个指令很重要，相当于excel当中的排序，sort hours就是把所有数据按照工作时长排序，（先执行之后再brouse一下看看）order feducmeduc就是将这个变量放在最前面，后面再跟什么工作时长、教育年限之类的其他变量scalar pi = 3.1415926，这是你取的名字，之后你再想用的时候就可以直接打pi就好但这是一个数值变量，你如何生成一个变量、即一个项量呢？就是用generate这个指令，简写做gen,比如你想将每个人都算一个年龄的平方，例子见133行另外例子：取工资的对数：generatelnwage = log(wage)生成一个新的变量之后就要养成贴标签的习惯，label varage_sq "age square"因为标签是文本，所以要加上双引号另外一种标签是数据标签——label define urbanlabel 1 "Urban" 0 "Rural"是先生成一个数值标签(urbanlabel也是自己取的名字)相当于做衣服，label values就是将urbanlabel这个标签穿做一些数值模拟的时候会用到gen random1 = runiform()在（0.1）上生成随机分布的随机数，random1就是自己命的名gen random2 = rnormal(0)（这个没有解释）gen wage_k = wage/1000就是新生成一个单位，原来的单位是美元，现在自己新生成一个单位叫做千美元label varwage_k "wage (：1000yuan)"gen obsID = _n 按照顺序生成了一个编号（_n在stata当中就是自动生成1.2.3….）只有每一个人都有了一个相应的编号，就可以把不同的数据集相互合并egen比gen可以执行更为复杂的操作egenIQ_rank = rank(IQ)就是按照IQ进行排序bysorteduc: egenwage_byeduc = mean(wage)就是按照受教育程度来求工资的平均值，bysort 就是同时也按education从小到大排序对变量重新命名——见165行变量的类型也可以调换。

stata命令简表3

stata命令简表3STATA命令简表基本命令符号#delimit用来改变命令结束符 (8)Ａanova方差与协方差分析 (9)append合并样本数据 (12)Ｂbrowse用数据编辑器查看数据 (4)Ｃcd 改变stata的工作路径 (2)Chi2相关关系检验 (10)ci计算指定变量的置信区间 (9)clear清除当前stata使用的内存数据信息 . 3 clonevar克隆现有变量 (3)codebook显示指定变量的编码、取值信息4 collapse按组生成新的指定统计信息表 (14)compress压缩数据 (8)contract按组生成新的频率分布信息表 (14)correlate显示相关矩阵或者协方差矩阵 (10)cross一一交叉 (14)Ｄdescribe描述内存或者文件中的数据 (4)destring/tostring 字符变量和数字变量的转换 (15)dir显示当前目录下的文件信息 (3)display显示文字或者数据运算结果 (3)do执行命令文件 (5)drop删除变量或者对象 (7)duplicates重复数据处理 (14)Ｅegen是generate的扩展形式..................... 16 encode/ decode 变量类型转换 (6)expand 数据伸缩,根据指令吧每个数据行复制n份来取代原来的数据行 (14)Ｆforeach逐项循环命令 (10)format改变数据输出格式 (6)forvalues让特定命令在指定数字系列里重复执行 (11)Ｇgenerate创建新变量 (3)gsort升序或者降序排列数据 (7)Ｈhelp帮助命令 (5)Ｉif表达式 (17)infile/outfile将格式自由的数据读入内存/数据文本格式数据 (4) infix将格式固定的数据读入内存 (5)input从命令窗口输入数据 (15)Insheet/outsheet用电子数据表从外部输入原始数据/ 输出数据表格格式数据 (4)Ｊjoinby组内交叉合并 (13)Ｋkeep选择保留变量或者对象 (8)Ｌlabel data数据标签 (5)label value数值标签 (6)label variable变量标签 (6)1list列出指定变量的取值 (4)local (17)log记录开关 (15)lookfor寻找变量名或者标签 (8)Ｍmean估计期望值 (9)merge横向合并数据，样本不变，增加变量个数 (13) move把变量移动到指定位置 (7)mvencode 缺失值的数值编码 (6)Ｎnote 变量注释 (6)notes 数据注释 (6)Ｏorder重新排列变量排列顺序 (7)Ｐprogram创建新命令 (12)pwcorr显示所有pairwise相关系数 (10)Ｑquery查看运行环境参数设定 (15)Ｒrecode重新定义变量中的取值 (3)refix批量更名 (8)regress线性回归 (10)rename变量更名 (8)replace变量重新赋值 (3)reshape 长宽格式转换 ............................... 14 Ｓsave保存内存数据 (5)set设置系统参数或者数据变量 (3)sort升序排列数据 (7)summary显示数据统计信息摘要 (4)tabstat显示连续变量的摘要统计信息 (8)tabulate/table列表显示定类或定序变量的统计描述 (9)ttest期望值比较检验 (9)Ｕuse数据读入stata (5)Ｘxi 类别变量/交叉项自动生成命令 (16)七划找第几个观测值 (17)找第几个变量 (17)系统变量 (15)八划制图命令 (16)取子字符串 (17)十一划常用函数 (15)常用概率函数 (16)cd 改变stata的工作路径cd 命令用来改变stata的工作路径用法◆指定全路径：cd e:\data◆指定相对路径（如果当前路径已经指向e:\那么下面命令将达到和上面全路径命令同样效果）：cd data◆cd .. 返回上一级目录2dir显示当前目录下的文件信息显示当前目录下的文件信息用法clear清除当前stata使用的内存数据信息清除当前stata使用的内存数据信息用法◆直接清除：clear◆清除后执行相关命令：，cleardisplay显示文字或者数据运算结果display命令用来显示文字或者数据运算结果用法◆显示文字（文字外围需要加引号）：display “a song sb”◆显示运算结果：display 25*10set设置系统参数或者数据变量set命令用来设置系统参数或者数据变量用法◆设置系统参数：set memory 100m◆设置数据变量：set obs 100generate创建新变量创建新变量用法◆generate [type] newvar[:lblname] =exp [if] [in]◆eg：generate x = 13clonevar克隆现有变量克隆现有变量（包括显示格式等所有特征）用法◆clonevar newvar = varname [if] [in]replace变量重新赋值变量重新赋值用法◆replace oldvar =exp [if] [in] [, nopromote]◆replace x = 0 if x==1◆replace x = x + 1recode重新定义变量中的取值重新定义变量中的取值用法◆基本语法：recode varlist (rule) [(rule) ...] [, generate(newvar)]3◆完全语法：recode varlist (erule) [(erule) ...] [if] [in] [, options]◆recode x1 (1 = 2) (2 = 1), gen(nx1)◆recode x2 (1 2 = 1) (3 = 2) (4/7 = 3), gen(nx2)◆recode x* min/0 = 0 * 2◆recode sex (1-0 “female”) (2=1 “male”),label(gender)◆在recode中1/12代表1-12;min/12代表小于等于12；12/max 代表大于等于12；missing代表缺失值；nonmissing代表非缺失值browse用数据编辑器查看数据用数据编辑器查看数据用法◆browselist列出指定变量的取值列出指定变量的取值用法◆list [varlist] [if] [in] [, options]describe描述内存或者文件中的数据描述内存或者文件中的数据(样本数、变量类型等信息)用法◆描述内存数据：describe [varlist] [, memory_options]◆描述文件数据：describe [varlist] using filename [, file_options]codebook显示指定变量的编码、取值信息显示指定变量的编码、取值信息用法◆codebook varlistsummary显示数据统计信息摘要显示数据统计信息摘要（样本数、均值、标准差、最大最小值）用法◆不能处理字符变量◆summarize [varlist] [if] [in] [weight] [, options]◆b y contin ：sum（gdp）【按照contin分组，然后显示每组的gdp统计信息】Insheet/outsheet用电子数据表从外部输入原始数据/ 输出数据表格格式数据用电子数据表从外部输入原始数据/ 输出数据表格格式数据用法◆原始数据必须每行一个对象，并且用分隔符分开◆insheet [varlist] using filename [, options]◆insheet using hdr2004a.raw,comma (读入由,号作为分隔符的文本数据)◆insheet rank nation contin hdi gdp using hdr2004a.raw◆outsheet [varlist] using filename [if] [in] [,opt]infile/outfile将格式自由的数据读入内存/数据文本格式数据4将格式自由的数据读入内存/数据文本格式数据用法◆数据组织格式可以自由，一个对象可以分散在多行，对象之间可以用自定义分隔符分开◆Infile varlist using filename◆Infile rank nation contin hdi gdp using hdr2004b.raw (读入空格分隔的文本数据，文本中要求没有变量名所以应该在读入时指定)◆Outfile [varlist] using filename [,opt]infix将格式固定的数据读入内存将格式固定的数据读入内存用法◆用infix读入的原始数据，其变量对应文件列的位置范围必须固定◆infix [var1 1-4 var2 5-9 var3 10-12] using filename [if] [in]◆infix rank 1-2 contin 3-4 hdi 5-10 using filenameuse数据读入stata数据读入stata用法◆use [varlist] [if] [in] using filename [, clear nolabel]◆use rank nation contin using d:\data\hdr2004◆use in 1/50 using d:\data\hdr2004◆use if contin==3 using d:\data\hdr2004save保存内存数据保存内存数据用法◆save [filename] [, save_options]◆options可以是replacehelp帮助命令帮助命令，用来查看命令的使用方法用法◆help cmddo执行命令文件执行命令文件用法◆do filenamelabel data数据标签作用◆帮助其他用户理解数据文件用法◆长度限制为80字节，支持中文◆查看标签：use 或者describe命令5◆添加标签：label data “标签内容”notes 数据注释作用◆帮助合作者理解数据更新的时间、内容、问题等用法：◆查看注释：notes◆添加注释：notes：注释内容note 变量注释用法：◆note hdi: by UNDP：> .8 high; >.5 as medium; <.5 low◆note gdp: per capita gdp in US$ in 2002.label variable变量标签给变量加上标签用法◆添加标签：label variable “标签”◆查看标签：describe和notes命令encode/ decode变量类型转换（字符变量变数字变量时使用，不能用于数字字符转数字格式）字符到数字：encode 变量名，generate（新变量名）数字到字符：decode 变量名，generate（新变量名）纯数字的字符变量到数字变量：generate 新变量名= real（新变量名）mvencode 缺失值的数值编码mvencode varlist [if] [in], mv(mvc)mvdecode _all, mv(-1=.a\-2=.b\-3=.c\-4=.d)mvdecode 与mvencode功能相反label value数值标签作用◆记录取值的内容和含义用法◆首先定义标签内容：label define 标签名1 “内容”2 “内容”（1，2可以是任意数字）◆然后给变量添加标签：label value 变量名标签名◆查看数值标签名：describe命令◆查看数值标签定义：label list 标签名◆修改标签定义：label define 标签名 1 “内容”2 “内容”,modify◆添加标签定义：label define 标签名4 “内容”6 “内容”，addformat改变数据输出格式改变数据输出格式用法◆format varlist %fmt6◆format %fmt varlist◆format gdp %9.2e◆format gdp %9.2f◆format gdp %9.2g◆format gdp %9.2gc◆format gdp %-15s◆e科学记数法；f固定格式；g普通格式；c要求给出逗号；-左对齐；15显示前15个字符。

stata代码解读

Stata代码解读概述Stata是一款广泛应用于统计分析、数据管理和图形绘制的软件。

它以其强大的功能和友好的用户界面而受到研究人员和数据分析师的青睐。

Stata的命令行界面提供了灵活的编程环境，用户可以通过编写代码来处理数据和进行分析。

基本语法Stata代码的基本语法如下：命令选项参数命令是Stata内置的函数或命令，用于执行特定操作。

选项是命令的可选参数，用于控制命令的行为。

参数是命令的必选参数，用于提供命令所需的数据或信息。

例如，以下代码使用summarize命令对变量age进行汇总：summarize age这条代码将输出age变量的均值、中位数、最小值、最大值和其他汇总统计量。

数据管理Stata提供了丰富的工具用于数据管理，包括数据输入、编辑、转换和合并。

以下是一些常用的数据管理命令：import：从各种数据源导入数据。

export：将数据导出到各种数据源。

edit：编辑数据。

sort：对数据进行排序。

merge：合并两个或多个数据集。

reshape：转换数据结构。

统计分析Stata提供了广泛的统计分析功能，包括描述性统计、假设检验、回归分析、方差分析和时间序列分析等。

以下是一些常用的统计分析命令：summarize：计算变量的汇总统计量。

tabulate：制作频率表。

ttest：进行t检验。

anova：进行方差分析。

regress：进行回归分析。

arima：进行时间序列分析。

图形绘制Stata提供了丰富的图形绘制功能，包括各种类型的图表、图形编辑和图形导出等。

以下是一些常用的图形绘制命令：graph bar：绘制条形图。

graph pie：绘制饼图。

graph scatter：绘制散点图。

graph line：绘制折线图。

graph histogram：绘制直方图。

graph box：绘制箱线图。

编程Stata的命令行界面提供了灵活的编程环境，用户可以通过编写代码来处理数据和进行分析。

(完整)stata命令总结,推荐文档

stata11常用命令注：JB统计量对应的p大于0.05，则表明非正态，这点跟sktest和swilk 检验刚好相反；dta为数据文件；gph为图文件；do为程序文件；注意stata要区别大小写；不得用作用户变量名：_all _n _N _skip _b _coef _cons _pi _pred _rc _weight doublefloat long int in if using with命令：读入数据一种方式input x y1 42 5.53 6.24 7.75 8.5endsu/summarise/sum x 或 su/summarise/sum x,d对分组的描述：sort groupby group:su x%%%%%tabstat economy,stats(max) %返回变量economy的最大值%%stats括号里可以是：mean，count(非缺失观测值个数)，sum(总和)，max，min，range，%% sd，var，cv(变易系数＝标准差/均值)，skewness，kurtosis，median，p1(1％分位%% 数，类似地有p10, p25, p50, p75, p95, p99)，iqr(interquantile range = p75 – p25)_all %描述全部_N 数据库中观察值的总个数。

_n 当前观察值的位置。

_pi 圆周率π的数值。

listgen/generate %产生数列egen wagemax=max(wage)clearuseby(分组变量)set more 1/0count %计数gsort +x (升序)gsort -x (降序)sort x 升序；并且其它变量顺序会跟着改变label var y "消费" %添加标签describe %描述数据文件的整体，包括观测总数，变量总数，生成日期，每个变量的存储类型(storage type)，标签(label)replace x5=2*y if x!=3 %替换变量值replace age = 25 in 107 %令第107个观测中age为25rename y2 u %改变变量名drop in 2 %删除全部变量的第2行drop if x==. 删去x为缺失值的所有记录keep if x<2 %保留小于2的数据，其余变量跟随x改变keep in 2/10 %保留第2-10个数keep x1-x5 %保留数据库中介于x1和x5间的所有变量 (包括x1和x5)，其余变量删除ci x1 x2,by(group) %算出置信区间,不过先前对group要先排序，即sort group；%by的意思逐个进行cii 12 3.816667 0.2710343, level(90) %已知均值，方差，计算90%的置信区间cii 10 2 %obs=10,mean=2,以二项分布形式，计算置信区间centile x,centile(2.5 25 50 75 97.5) %取分位数correlate/corr x y z %相关系数pwcorr x y,sig %给出原假设r=0的命令%如果变量非服从正态分布，则spearman x yregress/reg mean year %回归方程建立 reg y x,noconstant %无常数项predict meanhat %预测拟合值predict e,residual %得到残差estat hettest % 异方差检验dwstat % Durbin-Watson自相关检验vif % 方差膨胀因子logit y x1 x2 x3 (y取0或1，是被解释变量，x1-x3是被解释变量) %logit 回归probit y x1 x2 x3 (y取0或1，是被解释变量，x1-x3是被解释变量) %probit 回归tobit y x1 x2 x3 (y取值在0和1之间，是被解释变量，x1-x3是被解释变量) %tobit回归sktest e %残差正态性检验 p>0.05则接受原假设，即服从正态分布；%% sktest是基于变量的偏度和斜度(正态分布的偏度为0，斜度为3)swilk x %基于Shapiro-Wilk检验%%p值越小，越倾向于拒绝零假设，也就是变量越有可能不服从正态分布xi %生成虚拟变量tabulat gender,summ(math) %用gender指标对math进行分类，返回两类math 的mean、std、freqtabulate=tab %gen f=int((shengao-164)/3)*3+164 组距为3tabulate 变量名 [, generate(新变量) missing nofreq nolabel plot ] %%%%%generate(新变量) // 按分组变量产生哑变量nofreq // 不显示频数nolabel // 不显示数值标记plot // 显示各组频数图示missing // 包含缺失值cell // 显示各小组的构成比(小组之和为 1) column // 按栏显示各组之构成(各栏总计为 1)row // 按行显示各组之构成(各行总计为 1) %%%%%求和，求最小？mod(x,y) %求余数means %返回三种平均值di normprob(1.96)di invnorm(0.05)di binomial(20,5,0.5)di invbinomial(20,5,0.5)di tprob(10,2)di invt(10.0.05)di fprob(3,27,1)di invfprob(3,27,0.05)di chi2(3,5)di invchi2(3,0.05)stack x y z,into(e) %把三列合成一列xpose,clear %矩阵转置append using d:\0917.dta %把已打开的文件（x y z）跟0917里的（x y z）合并，是竖向合并，即观察值合并；merge using D:\0917.dta %把已打开的文件（x y z）跟0917里的（a b）合并，是横向合并，即变量合并；format x %9.2e %科学记数format x %9.2f %2位小数%产生随机数%1 产生20个在(0，1)区间上均匀分布的随机数uniform()set seed 100set obs 20gen r=uniform()list%clear 清除内存set seed 200 设置种子数为 200set obs 20 设置样本量为 20range no 1 20 建立编号 1 至 20gen r=uniform() 产生在(0,1)均匀分布的随机数gen group=1 设置分组变量 group 的初始值为 1sort r 对随机数从小到大排序replace group=2 in 11/20 设置最大的 10 个随机数所对应的记录为第2组，即：最小的10个随机数所对应的记录为第1组sort no 按照编号排序list 显示随机分组的结果也可以list if group==1和list no if group==1%2 产生10个服从正态分布N（100，6^2）的随机数invnorm(uniform())*sigma+u clear 清除内存set seed 200 设置种子数为 200set obs 10 设置样本量为 10 gen x=invnorm(uniform())*6+100 产生服从 N(100，6^2)的随机数list画图注意有些图前面要加histogram 直方图line 折线图scatter 散点图scatter y x,c(l) s(d) b2("(a)")graph twoway connected y x 连点图graph bar (sum) var2,over(var1) blabel(total) %条形图. graph bar p52 p72,by(d). graph bar p52 p72,over(d). graph bar p52 p72,by(d) stack. graph bar p52 p72,over(d) stack////////////数据如下%d p52 p72%1 163.2 27.4%2 72.5 83.6%3 57.2 178.2histogram x,bin(8) norm %画直方图，加正态分数线graph pie a b o ab if area==1,plabel(_all percent) %画饼图graph pie var2, over(var1) plabel(_all percent) %饼图graph pie p52 p72,by(d) %饼图graph box y1 %箱体图qnorm x %qq图lfit y x %回归直线graph matrix gender economy math 多变量散点图line yhat x||scatter y x,c(.l) s(O.) xline(12) yline(5.4) %线形图&散点图有一些通用的选项可以给图形“润色”：标题title(“string”) （string可为任意的字符串，下同）脚注note(“string”)横座标标题xtitle(“string”)纵座标标题ytitle(“sting”)横座标范围 xaxis(a,b) （a<b为两个数字，下同）纵座标范围 yaxis(a,b)插入文字 text （该命令既要指定插入文字的内容，也要指定插入的位置）插入图例 legend （该命令既要指定图例的内容，也要指定其位置）绘制散点图和线条的两个主要的选择项为：connect(c...c) //连接各散点的方式，c表示：或简写为c(c...c) . 不连接 (缺省值)l 用直线连接L 沿x方向只向前不向后直线连接m 计算中位数并用直线连接s 用三次平滑曲线连接J 以阶梯式直线条连接|| 用直线连接在同一纵向上的两点II 同 ||, 只是线的顶部和底部有一个短横Symbol(s...s) // 表示各散点的图形，s 表示：或简写为s(s...s) O 大圆圈 (缺省值)S 大方块T 大三角形o 小圆圈d 小菱形p 小加号. 小点i 无符号[varname] 用变量的取值代码表示[_n] 用点的记录号表示数学函数等都要与generate、replace、display一起使用，不能单独使用程序文件douse d:\0917.dtareg y xline y x,saving(d:\d4)按ctrl+D执行字符串操作函数：length(s) %长度函数，计算s的长度, 如，displength("ab")的结果是2substr(s,n1,n2) %子串函数，获得从s的n1个字符开始的n2个字符组成的字符串,disp substr("abcdef",2,3)的结果是"bcd"string(n) %将数值n转换成字符串函数，如，dispstring(41)+"f"的结果是"41f"real(s) %将字符串s转换成数值函数，如，dispreal("5.2")+1的结果是6.2upper(s) %转换成大写字母函数，如，disp upper("this")的结果是"THIS"lower(s) %转换成小写字母函数，如disp lower("THIS")的结果是"this"index(s1,s2) %子串位置函数，计算s2在s1中第一次出现的起始位置, 如果s2不在s1中, 则结果为0。

stata代码解读 -回复

stata代码解读-回复[stata代码解读]Stata是一种统计分析软件，常用于经济学、社会学、医学等领域的数据分析。

本文将逐步解读一段Stata代码，帮助读者理解其功能和含义。

代码段如下：statause dataset.dta, cleargen year = year(date)replace year = 9999 if mi(date)xtset id yeargen lagged_var = L.var首先，代码使用了`use`命令来导入一个名为`dataset.dta`的数据集，并清空了当前的工作空间（`clear`）。

这个命令常用于加载Stata数据文档，使其能够在Stata中进行处理和分析。

接下来，代码使用了`gen`命令创建了一个名为`year`的新变量，并将其赋值为`date`变量中的年份。

这里假设数据集中有一个`date`变量，表示观测值的日期。

通过提取年份信息，并将其存储在`year`变量中，我们可以对数据集进行年度分析。

值得一提的是，在这里，我们使用了内建函数`year()`来从`date`变量中提取年份。

在接下来的一行代码中，我们使用了`replace`命令来将`year`变量的值替换为9999，但只有当`date`变量的缺失值（missing values）被检测到时。

在Stata中，缺失值通常用`.（点）`表示。

这行代码的作用是将包含缺失日期信息的观测的年份标记为9999。

这在后续的分析中可能会有所用处。

接下来，我们使用了`xtset`命令将数据集按照两个变量进行排序-首先按照`id`变量排序，然后按照`year`变量排序。

`xtset`命令常用于进行面板数据（panel data）分析，其中数据按照不同的单位（如个人、公司）和时间（如年份、季度）排序。

最后，代码使用了`gen`命令创建了一个名为`lagged_var`（滞后变量）的新变量。

这个变量是通过`L.var`来生成的，其中`var`是一个已存在的变量名。

stata代码解读 -回复

stata代码解读-回复Stata是一款统计分析软件，可用于数据管理和数据分析。

其语法简洁明了，功能强大，广泛应用于各个领域的学术研究和商业分析。

本文将以中括号内的Stata代码内容为主题，分步解读其含义和应用，并探讨在实际数据分析中的一些常见用法和技巧。

[sysuse auto,clear]首先，我们来解读这行代码的含义。

sysuse是Stata的一个命令，用于加载已经内置的数据集。

在这个例子中，它加载了auto数据集，这是Stata 自带的一个示例数据集，其中包含了有关汽车销售的信息。

clear则是一个选项，用于在加载数据集之前清除当前内存中的所有数据。

这一行代码的作用是将auto数据集加载到Stata的工作环境中，以便后续的数据分析和处理操作。

[summarize]接下来，我们看到了另一行代码summarize。

这是Stata中的一个常用命令，用于生成数据集的描述性统计摘要。

它会显示出每个变量的数量、均值、标准差、最小值、最大值和缺失值的数量等信息。

使用这个命令可以帮助我们快速了解数据集的结构和特征，找出可能存在的异常或错误值，以及对数据的整体分布有一个初步的了解。

[generate log_price = log(price)]这一行代码使用了generate命令，在auto数据集中新建了一个名为log_price的变量，并将其定义为price变量的对数值。

在实际数据分析中，我们经常需要对变量进行数学运算或创建新的变量。

generate命令就是用于这个目的的。

它可以通过对已有变量进行基本算术运算、逻辑运算或函数运算来生成新的变量。

这个例子中，我们通过对price变量取对数来创建了一个新的变量log_price。

这在金融和经济学等领域中是常见的操作，用于对价格等指标进行波动率的比较分析。

[regress mpg weight]接下来，我们看到了regress命令。

这是Stata中的一个常用命令，用于进行线性回归分析。

stata code用法

Stata Code的用法Stata是一种统计分析软件，广泛应用于社会科学、经济学和公共卫生等领域。

Stata Code是指使用Stata编写的程序代码，它可以帮助用户自动化数据处理和分析过程，提高工作效率。

本文将介绍Stata Code的基本语法和常用功能，帮助读者更好地理解和使用Stata Code。

1. Stata Code基本语法1.1 命令（Command）在Stata中，所有的操作都是通过命令来完成的。

命令通常由一个或多个关键字组成，关键字之间可以用空格或逗号分隔。

例如，summarize price是一个求变量price的描述统计量（均值、标准差等）的命令。

1.2 变量（Variable）在Stata中，数据被存储为变量。

变量可以是数值型、字符串型或日期型。

每个变量都有一个唯一的名称，并且可以包含多个观察值。

例如，在一个汽车数据集中，变量可能包括车辆品牌、价格、里程等。

1.3 数据集（Dataset）数据集是Stata中存储数据的主要方式。

每个数据集由多个变量组成，并且每个变量都有相同数量的观察值。

数据集可以通过use命令加载，通过save命令保存。

1.4 注释（Comment）在Stata Code中，注释是用来解释代码的文本。

注释以星号（*）开头，可以出现在命令的任何位置。

注释对于代码的可读性和可维护性非常重要。

2. 数据处理Stata Code提供了丰富的功能用于数据处理。

下面介绍一些常用的数据处理操作。

2.1 数据导入与导出Stata可以读取和写入各种格式的数据文件，例如Excel、CSV、SPSS等。

使用import excel命令可以将Excel文件导入到Stata中，使用export excel命令可以将Stata数据集导出为Excel文件。

2.2 数据清洗与转换在进行数据分析之前，通常需要对数据进行清洗和转换。

Stata提供了一系列命令来完成这些操作。

例如，使用drop命令可以删除某些变量或观察值，使用rename命令可以重命名变量，使用gen命令可以生成新变量。

stata数据编码

stata数据编码一、概述数据编码是数据分析过程中的一个重要环节，它是指将数据中的非数字变量转换为数字变量，以便于统计分析。

在Stata中，数据编码通常需要执行以下操作：定义变量类型、设置缺失值、定义标签等。

本篇文章将介绍如何进行Stata数据编码。

二、数据编码步骤1.定义变量类型首先，我们需要确定数据的变量类型，例如数值型、分类型等。

在Stata中，可以使用`destring`命令将分类变量转换为数值变量，或者使用`type`命令定义变量类型。

例如，将名为“gender”的分类变量转换为数值变量，可以使用以下命令：```statadestringgender,replacegengender_num=gender```2.设置缺失值在数据编码过程中，缺失值是一个常见的问题。

在Stata中，可以使用`missing`命令查看数据中的缺失值，并使用`gen`命令生成填充值。

例如，如果名为“age”的变量中有缺失值，可以使用以下命令生成填充值：```statagenage_filled=.ifmissing(age)```3.定义标签对于分类变量，我们需要为其定义标签。

在Stata中，可以使用`labeldefine`命令定义标签。

例如，如果名为“country”的分类变量包含“China”、“USA”等标签，可以使用以下命令定义标签：```statalabeldefinecountry_code1China2USA```4.数据编码转换完成上述步骤后，我们可以对数据进行编码转换。

对于数值型变量，可以使用`encode`命令将其转换为虚拟变量或有序分类变量。

例如，将名为“income”的数值型变量转换为虚拟变量，可以使用以下命令：```stataencodeincome,recode```对于分类型变量，我们可以使用`table`命令生成分类变量的频数表，并根据需要进行编码转换。

例如，对于名为“education”的分类变量，可以使用以下命令生成频数表：```statatableeducation,d(stu)//将edu列为stu进行频数统计表展示```根据频数统计表的数据结果，我们可以对分类变量进行编码转换。

Stata常用指令

分成相同cases五組
egen iseicat=cut(isei), at(10, 40, 70, 90)
table iseicat, contents(min isei max isei) =>檢查
分成10, 40, 70三組
不包括上限(eg.90)
不被包括者=> MV
egen iseicat=cut(isei), at(10, 40, 70, 90) icodes
listblck in 1/10, repeat(1)
(findit listblck)
list,但將版面精縮
repeat(1/n) =>前1(n)個重複出現after row 2
(findit univar)
univar chinese math science, boxplot
, by(gender) onehdr
=>Phat=predicted p
=exp(a+bx)/[1+exp(a+bx)]
=> xb = lg odd = ln(p/(1-p))
predict phat
graph twoway mspline phat x2
adjust, by(var1) exp後者=前者*exp(b)
adjust, by(var1) prp/(1-p)=odds (when var1=n)
prgen isei, f(30) t(60) gen(ff) x(male=0)
prgen isei, f(30) t(60) gen(mm) x(male=1)
twoway (connected ffp1 ffx) (connected mmp1 mmx)

stata指令

stata指令第二章use format,clear //打开format文件list //按照旧的显示格式列举数据rename var1 make //改变变量名var1到make，以下类似label data “1978 Automobile Data” ///为整个数据添加标签说明这个数据是关于1978汽车的数据label variable make “Make and Model”///为make变量添加标签describe///描述文件数据详情codebook make price///描述变量make和price的内容cd ///查看当前路径save auto,replace///保存auto文件，覆盖原来那个gen eudc2=educ^2//生成educ的平方，并命名为educ2。

后面可以加条件ifreplace fem_educ=educ if female==1 ///当female=1时，把educ复制给fem_educround（变量名）///取整gen educat=0 //首先生成一个赋值为0的新变量educatreplace educat=1 if educ==4 | educ==5 | educ==6 //将educ 为4或者5或者6的观测值的educat变量的值改为1，“|”表明或者replace educat=3 if educ>=10 & educ<=12 //将educ在10到12之间的观测值的educat变量的值改为3mean（变量名）///取平均值sum 变量1 变量2 变量3 ····///查看变量的平均值，极值等等list higheduc educ in 1/20 // 列举前二十个观测值，以对比这两个变量group函数encode 变量名///字符型变量到数值型变量/mnt/sdcard/backupandrestore/backup/201407decode 变量名///数值型变量到字符型变量recode x2 (1 2 = 1) (3 = 2) (4/7 = 3), gen(nx2) //改变x2的赋值，由1和2变为1，将3改为2，将4到7改为3并将新的结果保存在nx2tabulate 变量名///显示该变量所有数据所占的比例use autotech, clear ///将两个数据表格合在一起merge make using autocost///成为一个表格append using 数据表格名 //将数据加载在先前打开的数据之后keep if foreign == 0 //保存foreign == 0 的观测值keep 变量1 变量2 变量3 ····///保留变量1，2, 3sort family_id //对family_id进行排序第三章scatter le year // 绘制散点图，位于scatter后的第一个变量是y 轴的变量，第二个变量是x轴变量graph export p301.png,replace///将图像保存输出scatter le year, connect(l) //表示以直线的方式连接相邻的两个点connect(l)也可用c（l）scatter le year, connect(l) msymbol(i) //表明散点的显示方式为"看不见"scatter educ exper wage,msymbol(O X p) mcolor(green blue black) msize(medium medium small)///绘制educ与wage以及exper与wage的散点图，要求散点图形状前者选择实心圆，后者选择大写字母X；散点颜色前者选择绿色，后者选择蓝色；散点大小均选择中等。

Stata的编程基础（精品）

，可使用命令“cd”
• 3 注释
• 有时，我们想在命令中加入注释，从而方便以后或他人的阅读。要在do文件中加入注释，可以采取如下几种方式：
• 1.以“*”来开始一行。这样，该行就会被当做注释。
• 2.将注释放在“/*”和“*/”之间。该种格式可以置于句中的任何位置。此外，在行末使用“/*”，并在下一行行首使用“*/”，可以将很长的命令分成两行。
• 3.将注释置于双斜线“//”之后。如果双斜线之前有命令，则双斜线与命令之间至少要有一个空格。
• 4.将注释置于三斜线“///”之后。如果三斜线之前有命令，斜线与命令之间也是至少要有一个空格。此外，对于“///”，其下一行的命令会被认为是前面命令的继续。三斜线也可单独置于行尾，从而将很长的命令分成几行。
• program drop 程序名
• 这样，在定义该程序之前，如果内存中已有这个程序，我们会先将其从内存中删掉。但这种解决方案也存在一个问题：在打开Stata的期间第一次运行这个do文件，Stata会显示错误提示。因为这时还没有定义程序，所有没有办法将其删除。我们继续修正该命令为：
• capture program drop 文件名
Stata的编程基础
基本概念
如果我们需要反复执行一些命令，就可以将相关命令存放在一个do文件中，然后保存并运行相应的do 文件即可。相比起一遍一遍地输入命令，这种方式既方便又不容易出错。而另一些时候，我们会需要编写程序，从而能用一个命令来实现某种结果。
一个程序应以program开头，以end结束。也就是说，应呈现如下的形式：
需要注意的一点是，这个filename.do文件需要放在当前目录下，只有这样，才可以不写文件的路径；否则，需要在文件名前写出完整路径（而如果路径中有中文字符，一定要将全部路径和文件名置于英文双引号之间）。

stata指标代码标识

stata指标代码标识标题：使用Stata指标代码分析家庭收入与教育水平的关系家庭收入与教育水平是一个重要的社会经济问题，它涉及到个人的经济状况和社会发展的可持续性。

在本文中，我们将使用Stata指标代码来分析家庭收入与教育水平之间的关系。

我们需要获取一份包含家庭收入和教育水平数据的数据集。

我们可以使用Stata的内置命令`use`来加载数据集。

然后，我们可以使用`describe`命令来查看数据集的基本信息，例如变量的名称和类型。

这样可以帮助我们更好地了解数据集的结构。

接下来，我们可以使用`summarize`命令来计算家庭收入和教育水平的基本统计信息，如平均值、标准差和最大最小值。

这些统计信息能够提供对数据集的整体认识，有助于我们进一步分析。

为了探究家庭收入与教育水平之间的关系，我们可以使用散点图来直观地展示它们之间的关联程度。

我们可以使用`scatter`命令来生成散点图，并可以添加趋势线以更清晰地显示趋势。

除了散点图外，我们还可以使用`regress`命令来进行回归分析，以确定家庭收入与教育水平之间的具体关系。

回归分析可以帮助我们确定是否存在显著的线性关系，并可以计算出相应的回归系数和相关的统计指标。

除了回归分析外，我们还可以使用其他Stata命令来进一步分析家庭收入与教育水平之间的关系。

例如，我们可以使用`ttest`命令来比较不同教育水平组之间的家庭收入差异，或者使用`anova`命令来比较不同教育水平组之间的方差差异。

我们可以使用`tabulate`命令来生成交叉表，以研究家庭收入和教育水平之间的分布情况。

交叉表可以帮助我们了解不同教育水平组内家庭收入的分布情况，从而更全面地认识它们之间的关系。

通过使用Stata指标代码进行家庭收入与教育水平的分析，我们可以更深入地了解它们之间的关系，并为相关决策提供支持。

这对于促进社会经济发展和提高个人福祉具有重要意义。

stata代码解读 -回复

stata代码解读-回复什么是Stata？Stata是一种功能强大的数据分析和统计软件，常用于社会科学研究、经济学和生物医学等领域。

它提供了数据管理、统计分析、图形显示和数据可视化等功能，被广泛应用于学术研究、商业和政府机构。

为了更好地理解Stata代码的执行过程，我们将逐步分析一段Stata代码的含义和功能。

首先，让我们来看一下这段代码：clear allimport delimited "data.csv", cleartab var1 var2histogram var3, bin(10)reg var4 var1 var2接下来，我们将一步一步回答以下问题，来解读这段代码的含义和功能。

1. `clear all`：这个命令将清除当前Stata的工作环境，以便开始一个新的分析项目。

它会清空内存中的数据和变量，以及重置Stata的设置。

2. `import delimited "data.csv", clear`：这个命令将从一个名为"data.csv"的文件中导入数据到Stata。

"delimited"表示数据文件是用特定的分隔符（例如逗号、制表符等）分隔的，而不是固定宽度的。

"clear"选项表示在导入数据之前，需要先清除内存中的数据。

3. `tab var1 var2`：这个命令将对变量var1和var2进行频数统计，生成一个交叉表。

交叉表显示了两个变量之间的关系，可以帮助我们了解它们的分布和相关性。

4. `histogram var3, bin(10)`：这个命令将对变量var3进行直方图分析，将其分成10个等宽的区间，并显示其分布情况。

直方图可以帮助我们了解数据的分布形状、集中程度和峰度等特征。

5. `reg var4 var1 var2`：这个命令将进行多元线性回归分析，以变量var4作为因变量，而var1和var2作为自变量。