stata操介绍之基础部分(一)
Stata软件基本操作和数据分析入门（完整版讲义）
Stata软件基本操作和数据分析入门(完整版讲义)Stata软件基本操作和数据分析入门第一讲Stata操作入门张文彤赵耐青第一节概况Stata最初由美国计算机资源中心（Computer Resource Center）研制，现在为Stata公司的产品，其最新版本为7.0版。
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，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。
Stata最为突出的特点是短小精悍、功能强大，其最新的7.0版整个系统只有10M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，尤其是他的统计分析功能极为全面，比起1G以上大小的SAS 系统也毫不逊色。
另外，由于Stata在分析时是将数据全部读入内存，在计算全部完成后才和磁盘交换数据，因此运算速度极快。
由于Stata的用户群始终定位于专业统计分析人员，因此他的操作方式也别具一格，在Windows席卷天下的时代，他一直坚持使用命令行／程序操作方式，拒不推出菜单操作系统。
但是，Stata的命令语句极为简洁明快，而且在统计分析命令的设置上又非常有条理，它将相同类型的统计模型均归在同一个命令族下，而不同命令族又可以使用相同功能的选项，这使得用户学习时极易上手。
更为令人叹服的是，Stata 语句在简洁的同时又拥有着极高的灵活性，用户可以充分发挥自己的聪明才智，熟练应用各种技巧，真正做到随心所欲。
除了操作方式简洁外，Stata的用户接口在其他方面也做得非常简洁，数据格式简单，分析结果输出简洁明快，易于阅读，这一切都使得Stata成为非常适合于进行统计教学的统计软件。
Stata的另一个特点是他的许多高级统计模块均是编程人员用其宏语言写成的程序文件（ADO文件），这些文件可以自行修改、添加和下载。
用户可随时到Stata网站寻找并下载最新的升级文件。
事实上，Stata 的这一特点使得他始终处于统计分析方法发展的最前沿，用户几乎总是能很快找到最新统计算法的Stata 程序版本，而这也使得Stata自身成了几大统计软件中升级最多、最频繁的一个。
STATA基本操作入门
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
整理PP数
• 方法：pwcorr pl pf pk
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15
8.1 相关系数
• 如果要显示PL,PF,PK三个变量之间的相关 系数，并显示显著性水平
• 保存该图：输入graph save scatter2
整理PPT课件
22
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
整理PPT课件
23
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18
9.3 画图：散点图
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19
9.3.1 散点图改进
• 定义新变量值n来表示第n个观测值： • 方法：gen n=_n （_n表示第n个观测值） • 使散点图显示对应的观测值： • 方法：scatter tc q,mlabel(n) mlabpos(6)
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20
• 展示变量q的样本容量，平均值，标准差， 最小值，最大值
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9
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
整理PPT课件
10
6.3 查看变量的统计特征
Properties: 性质窗口，
显示当前数
据文件和变 量的性质
Stata软件基本操作和数据分析入门（完整版讲义）
Stata软件基本操作和数据分析入门(完整版讲义)Stata软件基本操作和数据分析入门第一讲Stata操作入门张文彤赵耐青第一节概况Stata最初由美国计算机资源中心（Computer Resource Center）研制，现在为Stata公司的产品，其最新版本为7.0版。
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，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。
Stata最为突出的特点是短小精悍、功能强大，其最新的7.0版整个系统只有10M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，尤其是他的统计分析功能极为全面，比起1G以上大小的SAS 系统也毫不逊色。
另外，由于Stata在分析时是将数据全部读入内存，在计算全部完成后才和磁盘交换数据，因此运算速度极快。
由于Stata的用户群始终定位于专业统计分析人员，因此他的操作方式也别具一格，在Windows席卷天下的时代，他一直坚持使用命令行／程序操作方式，拒不推出菜单操作系统。
但是，Stata的命令语句极为简洁明快，而且在统计分析命令的设置上又非常有条理，它将相同类型的统计模型均归在同一个命令族下，而不同命令族又可以使用相同功能的选项，这使得用户学习时极易上手。
更为令人叹服的是，Stata 语句在简洁的同时又拥有着极高的灵活性，用户可以充分发挥自己的聪明才智，熟练应用各种技巧，真正做到随心所欲。
除了操作方式简洁外，Stata的用户接口在其他方面也做得非常简洁，数据格式简单，分析结果输出简洁明快，易于阅读，这一切都使得Stata成为非常适合于进行统计教学的统计软件。
Stata的另一个特点是他的许多高级统计模块均是编程人员用其宏语言写成的程序文件（ADO文件），这些文件可以自行修改、添加和下载。
用户可随时到Stata网站寻找并下载最新的升级文件。
事实上，Stata 的这一特点使得他始终处于统计分析方法发展的最前沿，用户几乎总是能很快找到最新统计算法的Stata 程序版本，而这也使得Stata自身成了几大统计软件中升级最多、最频繁的一个。
Stata操作讲义知识讲解
Stata操作讲义知识讲解S t a t a操作讲义Stata操作讲义第一讲 Stata操作入门第一节概况Stata最初由美国计算机资源中心（Computer Resource Center）研制，现在为Stata公司的产品，其最新版本为7.0版。
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，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。
Stata最为突出的特点是短小精悍、功能强大，其最新的7.0版整个系统只有10M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，尤其是他的统计分析功能极为全面，比起1G以上大小的SAS系统也毫不逊色。
另外，由于Stata在分析时是将数据全部读入内存，在计算全部完成后才和磁盘交换数据，因此运算速度极快。
由于Stata的用户群始终定位于专业统计分析人员，因此他的操作方式也别具一格，在Windows席卷天下的时代，他一直坚持使用命令行／程序操作方式，拒不推出菜单操作系统。
但是，Stata的命令语句极为简洁明快，而且在统计分析命令的设置上又非常有条理，它将相同类型的统计模型均归在同一个命令族下，而不同命令族又可以使用相同功能的选项，这使得用户学习时极易上手。
更为令人叹服的是，Stata语句在简洁的同时又拥有着极高的灵活性，用户可以充分发挥自己的聪明才智，熟练应用各种技巧，真正做到随心所欲。
除了操作方式简洁外，Stata的用户接口在其他方面也做得非常简洁，数据格式简单，分析结果输出简洁明快，易于阅读，这一切都使得Stata成为非常适合于进行统计教学的统计软件。
Stata的另一个特点是他的许多高级统计模块均是编程人员用其宏语言写成的程序文件（ADO文件），这些文件可以自行修改、添加和下载。
用户可随时到Stata网站寻找并下载最新的升级文件。
事实上，Stata的这一特点使得他始终处于统计分析方法发展的最前沿，用户几乎总是能很快找到最新统计算法的Stata程序版本，而这也使得Stata 自身成了几大统计软件中升级最多、最频繁的一个。
第一讲 stata基础----山大stata实验课讲义
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 summarize------sum describe------des regress------reg 得到正确命令缩写的简单方法：看help。
添加标签
打开wage1数据文件。 1。为整个数据添加标签：例如，将数据命名 为“工资表”。 2。为变量增加标签，例如， wage：年工资总额 educ：受教育年限。 exper：工龄。 3。为变量值增加标签 例如：为变量marrid添加数值标签marry： 1=married； 0=Unmarried
1002
1003
87
76
72
80Biblioteka 80852。在Excel或者记事本文件编辑好后导入。 直接粘贴 Import导入：除了xls格式，还可以导入txt 格式和其他格式。 练习：利用import方法将wage2.xls导入
数据类型的转变
首先先学习两种最简单的： 1. 数值型------字符型 tostring 变量列表，gen(新变量) | replace 2. 字符型------数值型 destring 变量列表，gen(新变量) | replace
display 显示计算结果。经常写为： di summarize 求某个变量的观察值个数、平 均值、标准差、最小值和最大值。经常写为： sum scatter 生成两个变量的散点图。 set obs 定义样本个数(使用前一定要用 drop或者clear命令清空当前样本)
generate 建立新变量并赋值。经常写为 gen sort 按照某一个变量排序，一般用于升序。 gsort 按照某一个变量排序，既可升序又可 降序。
STATA介绍和使用入门
STATA介绍和使用入门一、STATA的特点1.可靠性和稳定性：STATA是一个为数据分析和统计建模设计的软件，具有高度可靠性和稳定性，能够处理大规模的数据集，保证数据的准确性和一致性。
2.丰富的统计工具：STATA提供了丰富的统计工具，包括描述性统计、回归分析、方差分析、生存分析、面板数据分析等，涵盖了多种统计方法和模型，可以满足不同类型的数据分析需求。
3.强大的数据处理功能：STATA具有强大的数据处理功能，可以进行数据清洗、数据转换、数据合并等操作，同时也支持各种数据格式的导入和导出，方便与其他软件进行数据交互。
4.灵活的编程能力：STATA支持使用命令行进行数据操作和分析，同时也支持编写自定义的程序和脚本，可以灵活地扩展和自动化统计分析的过程。
二、STATA的安装和启动2.启动：完成安装后，可以通过找到安装目录下的STATA图标，双击打开软件。
启动后，会出现一个命令行窗口和一个结果窗口，我们可以在命令行窗口中输入命令进行数据操作和分析，结果会在结果窗口中显示。
三、STATA的基本操作1. 导入数据：使用命令"import"或者"insheet"可以将外部数据文件导入到STATA中进行分析。
例如，使用命令"import excel"可以导入Excel文件，命令"insheet"可以导入文本文件。
2. 数据查看：使用命令"browse"可以查看当前STATA中的数据集，可以浏览数据表格，观察数据的格式和内容。
3. 数据清洗：使用命令"drop"可以删除一些变量或者观测，使用命令"rename"可以修改变量名，使用命令"gen"可以根据已有变量生成新的变量，使用命令"replace"可以替换变量值，等等。
4. 描述性统计：使用命令"summarize"可以计算变量的均值、标准差、最小值、最大值等描述统计量，使用命令"tabulate"可以生成变量的频数表和交叉表，使用命令"graph"可以绘制直方图、散点图、折线图等图形。
stata操作介绍之基础部分(一)讲述
3.1 变量与变量值
• Stata变量的命名原则：
. 变量名中字符的组成部分为A~Z，a~z、0~9与下划线“ _ ” ，这些字符以外的其他符号不能出现在变量名当中； . 变量名不能以数字作为开始符号； . 变量名区分大小写字母，而且不能识别汉字；
• 变量的取值类型： 1、字符型变量：由特定的字符串构成，用来分辨不同的类型； 2、数值型变量：数值变量的取值由数字构成，参与数字运算； 3、日期型变量：在Stata中，1960 年1 月1 日被认为是第0 天， 因此1959 年12 月31 日为第-1天，表示形式为：jan/10/2001或者 10jan2001； 4、缺失值：STATA 默认的缺失值用“.”来表示；
• 网络帮助： 如 . net from (连接stata官网)
二、Stata使用基础
2.1 Stata命令结构
• Stata的通用命令结构如下：
[ prefix : ] command [ varlist ] [= exp.] [ if exp. ] [ using filename ] [ in range ] [ weight = ] [ , options ]
术语 prefix command 含义 命令前缀 命令 术语 using filename in range 含义 使用的文件 观察个案范围
varlist
= exp.
变量串
表达式 条件表达式
weight
权重
选项
options
if exp.
• Stata常用命令及其缩写
命令或选项 list describe display summarize tabulate lable li des di, dis sum ta, tab lab 缩写 含义 列出变量 描述分析 展示变量 统计摘要 列表显示 标签 命令或选项 rename generate graph regress variable column ren gen, g gr reg var col 缩写 含义 重命名 新建变量 绘图 回归 变量 列
Stata操作入门（中文）
Stata操作⼊门（中⽂）第⼀讲Stata操作⼊门第⼀节概况Stata最初由美国计算机资源中⼼（Computer Resource Center）研制，现在为Stata公司的产品，其最新版本为7.0版。
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，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。
Stata最为突出的特点是短⼩精悍、功能强⼤，其最新的7.0版整个系统只有10M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，尤其是他的统计分析功能极为全⾯，⽐起1G以上⼤⼩的SAS系统也毫不逊⾊。
另外，由于Stata在分析时是将数据全部读⼊内存，在计算全部完成后才和磁盘交换数据，因此运算速度极快。
由于Stata的⽤户群始终定位于专业统计分析⼈员，因此他的操作⽅式也别具⼀格，在Windows席卷天下的时代，他⼀直坚持使⽤命令⾏／程序操作⽅式，拒不推出菜单操作系统。
但是，Stata的命令语句极为简洁明快，⽽且在统计分析命令的设置上⼜⾮常有条理，它将相同类型的统计模型均归在同⼀个命令族下，⽽不同命令族⼜可以使⽤相同功能的选项，这使得⽤户学习时极易上⼿。
更为令⼈叹服的是，Stata语句在简洁的同时⼜拥有着极⾼的灵活性，⽤户可以充分发挥⾃⼰的聪明才智，熟练应⽤各种技巧，真正做到随⼼所欲。
除了操作⽅式简洁外，Stata的⽤户接⼝在其他⽅⾯也做得⾮常简洁，数据格式简单，分析结果输出简洁明快，易于阅读，这⼀切都使得Stata成为⾮常适合于进⾏统计教学的统计软件。
Stata的另⼀个特点是他的许多⾼级统计模块均是编程⼈员⽤其宏语⾔写成的程序⽂件（ADO⽂件），这些⽂件可以⾃⾏修改、添加和下载。
⽤户可随时到Stata⽹站寻找并下载最新的升级⽂件。
事实上，Stata的这⼀特点使得他始终处于统计分析⽅法发展的最前沿，⽤户⼏乎总是能很快找到最新统计算法的Stata程序版本，⽽这也使得Stata⾃⾝成了⼏⼤统计软件中升级最多、最频繁的⼀个。
Stata基础命令01_log
log:保存Stata日志文件中南财经政法大学STATA协会学术组2013年1月28日在Stata操作中要养成记录操作日志的好习惯，它会便于你查找之前的运行的结果与记录。
所谓日志，是一类存放Stata运行命令、输出结果的文件。
日志文件需要制定开端及末端，故一般在打开Stata之后就可以开始日志的记录，而在退出Stata之前结束日志的记录。
由于Stata的结果都是以文本的形式输出、记录的，所以日志文件也可以在TXT型的记事本中查看、编辑。
如果你想将Stata的屏幕输出窗口中的内容保存下来，需要用Log日志文件记录。
使用下面语句.log using D:\Stata\d1.log/*开始记录日志*/表示新建在D盘的Stata文件下的d1日志文件1。
这里的using不仅表示新建，也可以表示打开日志文件。
打开有下面两种情况：.log using D:\Stata\d1.log,append/*打开d1.log文件，并接着原来日志文件记录*/.log using D:\Stata\d1.log,replace/*打开d1.log文件，覆盖原来日志文件*/记录的过程中若需要暂停(比如要试用一个新命令，检验其语句正确与否)，则有：.log off/*日志文件记录暂停*/.log on/*日志文件记录暂停结束，恢复记录*/最后，结束日志记录：.log close/*日志文件记录结束，自动保存记录结果*/1一般建议在using后将文件具体路径、文件名与扩展名写下:如果不写路径(事实证明using后不一定要跟具体路径)，那么Stata会保存在默认路径下。
默认路径可用cd命令(Change Directory)来指定;如果不写扩展名，那么会保存为Stata的默认格式,此处为smcl格式(这不是一个好的格式,当你用写字板打开时，就会发现文件出现很多乱码—它只能用Stata打开浏览)。
1。
STATA介绍和使用入门
STATA介绍和使用入门首先，STATA具有直观的用户界面，使用者可以通过简单的命令行界面或图形界面进行操作。
命令行界面适用于熟悉STATA语法的用户，而图形界面则更适合初学者或对语法不熟悉的用户。
用户可以通过命令行输入相应的命令来进行数据的读取、处理、分析和展示。
其次，STATA 提供了丰富的数据管理功能。
用户可以从不同类型的文件中导入数据，如Excel文件、文本文件等。
STATA 支持多种数据格式，例如面板数据、交叉数据和时间序列数据。
用户还可以使用STATA的数据处理命令对数据进行清洗、转换和衍生变量的创建。
STATA提供了多种统计分析和建模方法。
用户可以使用STATA进行描述统计、回归分析、方差分析、生存分析、聚类分析等。
STATA还提供了强大的图形功能，用户可以轻松地创建直方图、散点图、箱线图等用于可视化数据的图表。
下面是STATA的一些基本使用方法：1. 数据的导入与导出：使用`import`命令可以从外部文件中导入数据到STATA中，例如`import excel`命令可以导入Excel文件。
使用`export`命令可以将STATA数据导出到外部文件。
2. 数据的查看和描述统计：使用`browse`命令可以查看数据，`describe`命令可以生成数据的描述统计信息。
3. 数据的清洗和变量的创建：使用`drop`命令可以删除数据的行或列，`keep`命令可以选择数据的特定行或列，`generate`命令可以创建新的变量。
4. 回归分析：使用`regress`命令进行线性回归分析，使用`logit`命令进行二分类logistic回归分析。
5. 图形展示：使用`histogram`命令进行直方图展示，使用`scatter`命令进行散点图展示。
6. 命令的自动化：使用`do`命令可以批量执行命令文件，使用`log`命令可以记录命令的执行过程。
以上只是STATA的一些常用功能和命令的简要介绍，STATA还有更多的功能和命令，可以根据需要进行学习和使用。
stata入门操作
3.4 三种操作的相互关系， 在不记得命令时可以采用菜单操作方式得到命令，
-2-
如不记得列示数据的命令，选择 data>>describe data>>list data 在结果窗口和命令回顾窗口都出现 list，此即命令名。 击活命令回顾窗口，点右键选择 save review content 即可得到程序操作的命令。
姓名
性别
年龄
寝室号
班级
电子邮件
手机号
家乡省份
预期薪水
自己是否有 PC
室友是否有 PC
提示：使用 input 时，如果需录入中文名，用命令 str#表示后面的变量为字复型变量，#表示
有多少个字符。
input id str8 name str2 sex age dom class str30 email mobile str10 province salary
windowing preference (3)点击右上角的 X 号退出。
建议安装路径为： D: /stata8 。这是因为我们通常会将数据和程序存储于安装目录 下，如果安装c 盘，一旦计算机出现意外故障，很可能导致我们存储在上面的数据无法 恢复。
3．录入数据
3.1 菜单式操作：
任务：录入五个学生的学号和姓名
4.1 菜单式 Help>>stata command…
4.2 命令式 • help contents • help search • search anything you want • search search
4.3 几个主要的网站 (1) STATA公司官方网站 (2) STATA 资源链接 /links/resources.html (3) STATA出版社 (4) STATA电子杂志/ 获得文章的摘要/archives.html 获得程序net from / (5) STATA 技术公告版
stata第一章基本操作
insheet using "D:\Teach课件\STATA\data\corgov0110.csv ",clear
append using "D:\Teach课件\STATA\data\corgov99-00.dta "
keep year topone，删除其它变量，只保留year和topone这 两个变量
keep if year==2010，删除其它年度变量，只保留2010年的 变量
rename，编辑变量名称
rename topone top1
label ，为变量名贴标签，以更容易理解
label var top1 "第一大股东持股比例"
save "D:\Teach课件\STATA\data\corgov9910.dta",replace
br
merge命令
数据表之间横向合并，追加新的变量
insheet using "D:\Teach课件\STATA\data\corgov.csv",clear sort stkcd year save "D:\Teach课件\STATA\data\corgov.dta",replace insheet using "D:\Teach课件\STATA\data\earning.csv",clear sort stkcd year merge stkcd year using "D:\Teach课件\STATA\data\corgov.dta" tab _merge(数值为1表示表一有，表二没有；2表示表二有表一没有；
stata入门操作总结
Stata入门操作总结
1. 导入数据：
方法一：点击文件选项，选择导入，根据数据类型选择即可。
方法二：进入数据编辑器界面，点击“文件”选择打开。
注意，该方式只能打开.dta文件，若数据量较小建议在Excel 中的打开，全选后复制，粘贴至数据编辑器中。
2. 修改变量标签：
在数据编辑器的属性窗口直接输入即可。
在命令窗口输入label variable 城市“city”，注意var后面的跟变量名称，即使是汉字也不需要加引号。
3. 检视数据：
输入命令describe（可简写为d）看数据集中变量名称、标签等。
若想看某几个变量的具体数据，则输入命令：list A B C。
也可通过逻辑关系来定义数据集子集，比如列出C变量大于等于10000的数据，则使用命令：list A C if C>=10000。
这里注意下其他表示关系的逻辑符号有“==”（等于）、“~=”（不等于，也可以用“！”）。
4. 进行假设检验：T检验（又称学生t检验）用于统计量服从正态分布，但方差未知的情况。
具体操作包括单样本t检验、独立样本t检验和配对样本t检验，分别用于检验总体方差未知、正态数据或近似正态的单样本均值是否与已知的总体均值相等，两对独立的正态数据或近似正态的样本的均值是否相等（可根据总体方差是否相等分类讨论），以及一对配对样本的均值的差是否等于某一个值。
以上是Stata入门操作总结，希望对您有所帮助。
计量经济学stata操作指南
计量经济学stata操作（实验课）第一章stata基本知识1、stata窗口介绍2、基本操作（1）窗口锁定：Edit-preferences-general preferences-windowing-lock splitter （2）数据导入（3）打开文件：use E:\example.dta,clear（4）日期数据导入：gen newvar=date(varname, “ymd”)format newvar %td 年度数据gen newvar=monthly(varname, “ym”)format newvar %tm 月度数据gen newvar=quarterly(varname, “yq”)format newvar %tq 季度数据（5）变量标签Label variable tc ` “total output” ’（6）审视数据describelist x1 x2list x1 x2 in 1/5list x1 x2 if q>=1000drop if q>=1000keep if q>=1000（6）考察变量的统计特征summarize x1su x1 if q>=10000su q,detailsutabulate x1correlate x1 x2 x3 x4 x5 x6（7）画图histogram x1, width(1000) frequencykdensity x1scatter x1 x2twoway (scatter x1 x2) (lfit x1 x2)twoway (scatter x1 x2) (qfit x1 x2)（8）生成新变量gen lnx1=log(x1)gen q2=q^2gen lnx1lnx2=lnx1*lnx2gen larg=(x1>=10000)rename larg largeg large=(q>=6000)replace large=(q>=6000)drop ln*（8）计算功能display log(2)（9）线性回归分析regress y1 x1 x2 x3 x4vce #显示估计系数的协方差矩阵reg y1 x1 x2 x3 x4,noc #不要常数项reg y1 x1 x2 x3 x4 if q>=6000reg y1 x1 x2 x3 x4 if largereg y1 x1 x2 x3 x4 if large==0reg y1 x1 x2 x3 x4 if ～largepredict yhatpredict e1,residualdisplay 1/_b[x1]test x1=1 # F检验，变量x1的系数等于1test (x1=1) (x2+x3+x4=1) # F联合假设检验test x1 x2 #系数显著性的联合检验testnl _b[x1]= _b[x2]^2（10）约束回归constraint def 1 x1+x2+x3=1cnsreg y1 x1 x2 x3 x4,c(1)cons def 2 x4=1cnsreg y1 x1 x2 x3 x4,c(1-2)（11）stata的日志File-log-begin-输入文件名log off 暂时关闭log on 恢复使用log close 彻底退出（12）stata命令库更新Update allhelp command第二章有关大样本ols的stata命令及实例（1）ols估计的稳健标准差reg y x1 x2 x3,robust（2）实例use example.dta,clearreg y1 x1 x2 x3 x4test x1=1reg y1 x1 x2 x3 x4,rtestnl _b[x1]=_b[x2]^2第三章最大似然估计法的stata命令及实例（1）最大似然估计help ml（2）LR检验lrtest #对面板数据中的异方差进行检验（3）正态分布检验sysuse auto #调用系统数据集auto.dtahist mpg,normalkdensity mpg,normalqnorm mpg*手工计算JB统计量sum mpg,detaildi (r(N)/6)*((r(skewness)^2)+[(1/4)*(r(kurtosis)-3)^2])di chi2tail(自由度，上一步计算值)*下载非官方程序ssc install jb6jb6 mpg*正态分布的三个检验sktest mpgswilk mpgsfrancia mpg*取对数后再检验gen lnmpg=log(mpg)kdensity lnmpg, normaljb6 lnmpgsktest lnmpg第四章处理异方差的stata命令及实例（1）画残差图rvfplotrvfplot varname*例题use example.dta,clearreg y x1 x2 x3 x4rvfplot # 与拟合值的散点图rvfplot x1 # 画残差与解释变量的散点图（2）怀特检验estat imtest,white*下载非官方软件ssc install whitetst（3）BP检验estat hettest #默认设置为使用拟合值estat hettest,rhs #使用方程右边的解释变量estat hettest [varlist] #指定使用某些解释变量estat hettest,iidestat hettest,rhs iidestat hettest [varlist],iid（4）WLSreg y x1 x2 x3 x4 [aw=1/var]*例题quietly reg y x1 x2 x3 x4predict e1,resgen e2=e1^2gen lne2=log(e2)reg lne2 x2,nocpredict lne2fgen e2f=exp(lne2f)reg y x1 x2 x3 x4 [aw=1/e2f]（5）stata命令的批处理（写程序）Window-do-file editor-new do-file#WLS for examplelog using E:\wls_example.smcl,replaceset more offuse E:\example.dta,clearreg y x1 x2 x3 x4predict e1,resgen e2=e1^2g lne2=log(e2)reg lne2 x2,nocpredict lne2fg e2f=exp(lne2f)*wls regressionreg y x1 x2 x3 x4 [aw=1/e2f]log closeexit第五章处理自相关的stata命令及实例（1）滞后算子/差分算子tsset yearl.l2.D.D2.LD.（2）画残差图scatter e1 l.e1ac e1pac e1（3）BG检验estat bgodfrey（默认p=1）estat bgodfrey,lags(p)estat bgodfrey,nomiss0（使用不添加0的BG检验）（4）Ljung-Box Q检验reg y x1 x2 x3 x4predict e1,residwntestq e1wntestq e1,lags(p)* wntestq指的是“white noise test Q”，因为白噪声没有自相关（5）DW检验做完OLS回归后，使用estat dwatson（6）HAC稳健标准差newey y x1 x2 x3 x4,lag(p)reg y x1 x2 x3 x4,cluster(varname)（7）处理一阶自相关的FGLSprais y x1 x2 x3 x4 （使用默认的PW估计方法）prais y x1 x2 x3 x4,corc （使用CO估计法）（8）实例use icecream.dta, cleartsset timegraph twoway connect consumption temp100 time, msymbol(circle) msymbol(triangle) reg consumption temp price incomepredict e1, resg e2=l.e1twoway (scatter e1 e2) (lfit e1 e2)ac e1pac e1estat bgodfreywntestq e1estat dwatsonnewey consumption temp price income, lag (3)prais consumption temp price income, corcprais consumption temp price income, nologreg consumption temp l.temp price incomeestat bgodfreyestat dwatson第六章模型设定与数据问题（1）解释变量的选择reg y x1 x2 x3estat ic*例题use icecream.dta, clearreg consumption temp price incomeestat icreg consumption temp l.temp price incomeestat ic（2）对函数形式的检验（reset检验）reg y x1 x2 x3estat ovtest （使用被解释变量的2、3、4次方作为非线性项）estat ovtest, rhs （使用解释变量的幂作为非线性项，ovtest-omitted variable test）*例题use nerlove.dta, clearreg lntc lnq lnpl lnpk lnpfestat ovtestg lnq2=lnq^2reg lntc lnq lnq2 lnpl lnpk lnpfestat ovtest（3）多重共线性estat vif*例题use nerlove.dta, clearreg lntc lnq lnpl lnpk lnpfestat vif（4）极端数据reg y x1 x2 x3predict lev, leverage （列出所有解释变量的lev值）gsort –levsum levlist lev in 1/3*例题use nerlove.dta, clearquietly reg lntc lnq lnpl lnpk lnpfpredict lev, leveragesum levgsort –levlist lev in 1/3（5）虚拟变量gen d=(year>=1978)tabulate province, generate (pr)reg y x1 x2 x3 pr2-pr30（6）经济结构变动的检验方法1：use consumption_china.dta, cleargraph twoway connect c y year, msymbol(circle) msymbol(triangle)reg c yreg c y if year<1992reg c y if year>=1992计算F统计量方法2：gen d=(year>1991)gen yd=y*dreg c y d ydtest d yd第七章工具变量法的stata命令及实例（1）2SLS的stata命令ivregress 2sls depvar [varlist1] (varlist2=instlist)如：ivregress 2sls y x1 (x2=z1 z2)ivregress 2sls y x1 (x2 x3=z1 z2 z3 z4) ,r firstestat firststage,all forcenonrobust （检验弱工具变量的命令）ivregress liml depvar [varlist 1] (varlist2=instlist)estat overid （过度识别检验的命令）*对解释变量内生性的检验（hausman test），缺点：不适合于异方差的情形reg y x1 x2estimates store olsivregress 2sls y x1 (x2=z1 z2)estimates store ivhausman iv ols, constant sigmamore*DWH检验estat endogenous*GMM的过度识别检验ivregress gmm y x1 (x2=z1 z2) （两步GMM）ivregress gmm y x1 (x2=z1 z2),igmm （迭代GMM）estat overid*使用异方差自相关稳健的标准差GMM命令ivregress gmm y x1 (x2=z1 z2), vce (hac nwest[#])（2）实例use grilic.dta,clearsumcorr iq sreg lw s expr tenure rns smsa,rreg lw s iq expr tenure rns smsa,rivregress 2sls lw s expr tenure rns smsa (iq=med kww mrt age),restat overidivregress 2sls lw s expr tenure rns smsa (iq=med kww),r firstestat overidestat firststage, all forcenonrobust （检验工具变量与内生变量的相关性）ivregress liml lw s expr tenure rns smsa (iq=med kww),r*内生解释变量检验quietly reg lw s iq expr tenure rns smsaestimates store olsquietly ivregress 2sls lw s expr tenure rns smsa (iq=med kww)estimates store ivhausman iv ols, constant sigmamoreestat endogenous （存在异方差的情形）*存在异方差情形下，GMM比2sls更有效率ivregress gmm lw s expr tenure rns smsa (iq=med kww)estat overidivregress gmm lw s expr tenure rns smsa (iq=med kww),igmm*将各种估计方法的结果存储在一张表中quietly ivregress gmm lw s expr tenure rns smsa (iq=med kww)estimates store gmmquietly ivregress gmm lw s expr tenure rns smsa (iq=med kww),igmmestimates store igmmestimates table gmm igmm第八章短面板的stata命令及实例（1）面板数据的设定xtset panelvar timevarencode country,gen(cntry) （将字符型变量转化为数字型变量）xtdesxtsumxttab varnamextline varname,overlay*实例use traffic.dta,clearxtset state yearxtdesxtsum fatal beertax unrate state yearxtline fatal（2）混合回归reg y x1 x2 x3,vce(cluster id)如：reg fatal beertax unrate perinck,vce(cluster state)estimates store ols对比：reg fatal beertax unrate perinck（3）固定效应xtreg y x1 x2 x3,fe vce(cluster id)xi:reg y x1 x2 x3 i.id,vce(cluster id) （LSDV法）xtserial y x1 x2 x3,output （一阶差分法，同时报告面板一阶自相关）estimates store FD*双向固定效应模型tab year, gen (year)xtreg fatal beertax unrate perinck year2-year7, fe vce (cluster state)estimates store FE_TWtest year2 year3 year4 year5 year6 year7（4）随机效应xtreg y x1 x2 x3,re vce(cluster id) （随机效应FGLS）xtreg y x1 x2 x3,mle （随机效应MLE）xttest0 （在执行命令xtreg, re 后执行，进行LM检验）（5）组间估计量xtreg y x1 x2 x3,be（6）固定效应还是随机效应：hausman testxtreg y x1 x2 x3,feestimates store fextreg y x1 x2 x3,reestimates store rehausman fe re,constant sigmamore （若使用了vce(cluster id)，则无法直接使用该命令，解决办法详见P163）estimates table ols fe_robust fe_tw re be, b se （将主要回归结果列表比较）第九章长面板与动态面板（1）仅解决组内自相关的FGLSxtpcse y x1 x2 x3 ,corr(ar1) （具有共同的自相关系数）xtpcse y x1 x2 x3 ,corr(psar1) （允许每个面板个体有自身的相关系数）例题：use mus08cigar.dta,cleartab state,gen(state)gen t=year-62reg lnc lnp lnpmin lny state2-state10 t,vce(cluster state)estimates store OLSxtpcse lnc lnp lnpmin lny state2-state10 t,corr(ar1) (考虑存在组内自相关，且各组回归系数相同)estimates store AR1xtpcse lnc lnp lnpmin lny state2-state10 t,corr(psar1) (考虑存在组内自相关，且各组回归系数不相同)estimates store PSAR1xtpcse lnc lnp lnpmin lny state2-state10 t, hetonly (仅考虑不同个体扰动性存在异方差，忽略自相关)estimates store HETONL Yestimates table OLS AR1 PSAR1 HETONL Y, b se（2）同时处理组内自相关与组间同期相关的FGLSxtgls y x1 x2 x3,panels (option/iid/het/cor) corr(option/ar1/psar1) igls注：执行上述xtpcse、xtgls命令时，如果没有个体虚拟变量，则为随机效应模型；如果加上个体虚拟变量，则为固定效应模型。
Stata操作入门（中文）
Stata操作⼊门（中⽂）第⼀讲Stata操作⼊门第⼀节概况Stata最初由美国计算机资源中⼼（Computer Resource Center）研制，现在为Stata公司的产品，其最新版本为7.0版。
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，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。
Stata最为突出的特点是短⼩精悍、功能强⼤，其最新的7.0版整个系统只有10M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，尤其是他的统计分析功能极为全⾯，⽐起1G以上⼤⼩的SAS系统也毫不逊⾊。
另外，由于Stata在分析时是将数据全部读⼊内存，在计算全部完成后才和磁盘交换数据，因此运算速度极快。
由于Stata的⽤户群始终定位于专业统计分析⼈员，因此他的操作⽅式也别具⼀格，在Windows席卷天下的时代，他⼀直坚持使⽤命令⾏／程序操作⽅式，拒不推出菜单操作系统。
但是，Stata的命令语句极为简洁明快，⽽且在统计分析命令的设置上⼜⾮常有条理，它将相同类型的统计模型均归在同⼀个命令族下，⽽不同命令族⼜可以使⽤相同功能的选项，这使得⽤户学习时极易上⼿。
更为令⼈叹服的是，Stata语句在简洁的同时⼜拥有着极⾼的灵活性，⽤户可以充分发挥⾃⼰的聪明才智，熟练应⽤各种技巧，真正做到随⼼所欲。
除了操作⽅式简洁外，Stata的⽤户接⼝在其他⽅⾯也做得⾮常简洁，数据格式简单，分析结果输出简洁明快，易于阅读，这⼀切都使得Stata成为⾮常适合于进⾏统计教学的统计软件。
Stata的另⼀个特点是他的许多⾼级统计模块均是编程⼈员⽤其宏语⾔写成的程序⽂件（ADO⽂件），这些⽂件可以⾃⾏修改、添加和下载。
⽤户可随时到Stata⽹站寻找并下载最新的升级⽂件。
事实上，Stata的这⼀特点使得他始终处于统计分析⽅法发展的最前沿，⽤户⼏乎总是能很快找到最新统计算法的Stata程序版本，⽽这也使得Stata⾃⾝成了⼏⼤统计软件中升级最多、最频繁的⼀个。
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• 数据的输出可通过命令直接输出和使用菜单栏输出： 1、命令输出格式 outsheet [ varlist ] using filename [ if ] [ in ] [ ,opt ] 2、使用菜单栏输出 File>>Export>>Excel spreadsheet(*.xls,*xlsx)>>选中要输出的，设
• 命令回顾窗口：即 review 窗口，位于界面左上方，所有执行过的 命令会依 次在该窗口中列出，选中某一行单击后命令即被自动拷 贝到命令窗口中；如果需 要重复执行，用鼠标双击相应的命令行 即可。
• 变量名窗口：位于界面左下方，列出当前数据集中的所有变量名 称，。 除以上四个默认打开的窗口外，在 Stata 中还有数据编辑 窗口、程序文件编 辑窗口、帮助窗口、绘图窗口、Log 窗口等， 如果需要使用，可以用 Window 或 Help 菜单将其打开。
3.拷贝、粘贴方式交互数据 Stata的数据编辑窗口是一个简单的电子表格，可以使用拷贝、粘贴方式直接和EXCEL等软件交互数据， 在数据量不大时，这种方式操作极为方便。
把excel数据导入stata 方法一：拷贝和粘贴方式 先做好excel数据文件， 在stata数据编辑器粘贴，变量名也可以复制过来，应该是最容易的方法。只 有点stata数据编辑器第一格即可复制全部数据。复制会问你是否把第一行作为变量。 方法二：导入的方式 先做好excel数据文件，并以“xml 表格(*.xml）”的形式保存，注意不能以“xml 数据(*.xml）”的形 式保存。而且注意，保存时不能在第一行中输入变量名，只能全部为数据。
3、绘图功能 4、编程和矩阵运算功能
1.3 Stata工作界面
1.4 Stata与其他软件的区别
1.5 工具书、论坛推荐
• Stata工具书： 1、Stata实用教程——王天夫、李博柏著（基础教程） 2、应用Stata做统计分析——汉密尔顿著;郭志刚等译（最全教程）
• Stata学习相关资料 1、经管之家论坛：/forum-67-1.html 2、Stata官方论坛：/links/resources.html
1.8 Stata窗口介绍
• Stata 的界面主要是由四个窗口构成： 1、结果窗口 2、命令窗口 3、命令回顾窗口 4、变量名窗口 除以上四个默认打开的窗口外，在 Stata 中还有数据编辑窗口、
程序文件编 辑窗口、帮助窗口、绘图窗口、Log 窗口等，如果需要 使用，可以用 Window 或 Help 菜单将其打开。
gen, g gr reg var col
重命名
新建变量 绘图 回归 变量 列
2.2 输入、输出与存储
• 数据的输入包括三种方法： 1.直接从键盘输入 2.打开已有数据文件 3.拷贝、粘贴方式交互数据
1.直接键盘输入 在Stata中可以使用命令行方式直接建立数据集，首先使用input命令制定相 应的变量名称，然后一次录入数据，最后使用end语句表明数据录入结束。
• Stata手册：
Stata手册（英文版）默F，可通过stata手册查阅相关帮助。
• Stata自带帮助：
1、直接在命令窗口中输入 help var_1 如 . help summarize
2、通过菜单窗口的点选方式获得帮助： 如 . help>>stata command
stata软件简介
• 内容目录
• 第一部分 1、接触Stata 2、Stata使用基础 3、数据处理与运算
• 第二部分 1、Stata制图 2、描述性统计分析 3、线性回归分析 4、时间序列分析 5、面板数据模型
第一部分
一、接触Stata
1.1 Stata简介
Stata是一个用于分析和管理数据的功能强大又小巧玲珑的实用 统计分析软件，由美国计算机资源中心（Computer Resource Center ）研制。
置文件名，再点击确认即可（也可以选择其它输出格式）。
• 数据文件的存储： 1、存储在当前工作目录的命令输出格式： save filename [ ,replace] 2、更改工作目录的命令输出格式： save d:\data\undp\ filename
2.3 添加数据标签
• 添加标签包括给文件和变量添加标签，命令格式如下： . label data " label " . label variable varname " label "
术语
含义
术语
含义
prefix
command varlist = exp.
if exp.
命令前缀
命令 变量串 表达式 条件表达式
using filename 使用的文件
in range weight
options
观察个案范围 权重 选项
• Stata常用命令及其缩写
命令或选项 缩写
含义 命令或选项 缩写
3.1 变量与变量值
• Stata变量的命名原则： . 变量名中字符的组成部分为A~Z，a~z、0~9与下划线“ _ ”
，这些字符以外的其他符号不能出现在变量名当中； . 变量名不能以数字作为开始符号； . 变量名区分大小写字母，而且不能识别汉字；
• 变量的取值类型： 1、字符型变量：由特定的字符串构成，用来分辨不同的类型； 2、数值型变量：数值变量的取值由数字构成，参与数字运算； 3、日期型变量：在Stata中，1960 年1 月1 日被认为是第0 天，
在第一列输入数据后，Stata
第一列自动命名为var1(x)；
在第二列输入数据后，第二列
自动命名为var2(y)……依次
类推。在输入数据后，双击纵 格顶端的变量名栏，可以更改 变量名，并可以在label栏中 注释变量名的含义,点击OK确 认。 数据输入完毕后，单击 preserve键确认所输数据，按 关闭键即可退出编辑器。
建立两个变量x、y
录入相应的数值
2.用STATA的数据编辑器 ①进入数据编辑器 进入stata界面，在命令栏键入edit或在stata的window下拉菜单中单击data editor 编辑图标 (注意： 是浏览图标，点击后只能浏览，不能编辑)即可进入 stata数据编辑器。 ②数据编辑 stata 数据编辑器界面：此时进入了数据全屏幕编辑状态。
• 统计分析：概要统计、交互表 • 回归分析:
OLS, 2SLS, Logit, Probit, Tobit, Heckman, GMM Panel data, Time series, Survey data • 多变量分析: Cluster analysis • 抽样和模拟: Bootstrap, Monte Carlo Simulation
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。
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）；
1.10 Stata文件格式
• Stata常用的文件格式：
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。
• 命令包内容图例：
• 用法如下： findit var_2 (search var_2 ）
1.12 Stata帮助
• 三种主要途径可获得Stata 帮助： Stata手册; Stata自带帮助; 网络帮助；
它具有数据管理软件、统计分析软件、绘图软件、矩阵计算软件 和程序语言的特点，又在许多方面别具一格。
Stata的突出特点是只占用很少的磁盘空间，输出结果简洁，所选 方法先进，内容较齐全，制作的图形十分精美，可直接被图形处理 软件或字处理软件如WORD等直接调用。
1.2 Stata功能
Stata主要功能： 1、数据管理功能 2、统计分析功能
数据处理与运算
三、Stata数ห้องสมุดไป่ตู้处理与运算
本部分讨论的主要对象是数据内部的变量，具体内容就是介绍 Stata处理数据的基础知识与基础技术，其中包括：
变量的名称给定、变量与变量取值标签的设定、变量变量的类 型与储存格式的给定与更改、变量的运算、生成新变量、使用运算 函数等等。此外，Stata还可以用来选择数据中特定的观察个案与变 量。
命令回顾 窗口
结果窗口
命令窗口
变量 名
窗口
• 结果窗口：位于界面右上部，软件运行中的所有信息，如所执行 的命令、执 行结果和出错信息等均在这里列出。窗口中会使用不 同的颜色区分不同的文本， 如白色表示命令，红色表示错误信息。
• 命令窗口：位于结果窗口下方，相当于 DOS 软件中的命令行，此 处用于键 入需要执行的命令，回车后即开始执行，相应的结果则 会在结果窗口中显示出来。
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
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。
含义
list
li
describe display summarize tabulate lable
des di, dis sum ta, tab lab