stata命令总结

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stata常用命令

predict e , residuals 或者 predict e, res 获得残差并把残差定义为 e (**********************)回归的假设检验 (**********************) (**********************)test 命令 (**********************)
regress price mpg weight foreign 1。要求方程省略常数项(自己设置常数项) Reg price mpg weight foreign , nocons (hascons) 2。稳健性估计（一般用于大样本 OLS） Reg price mpg weight foreign , vce (robust) 或者：reg price mpg weight foreign, r （常用的） 3。设置置信区间（默认 95%） reg price mpg weight foreign, level(99)（数字可以变） 4。标准化系数

gen lnu2=ln(u^2) reg lnu2 x1 x2… predict g,xb gen h=exp(g) gen invvar=1/h reg y x1 x2…*aweight=invvar+ (**********************)自相关 (**********************) 考察英国政府如何根据长期利率（r20 ）的变化来调整短期利率（ rs），数据集为 ukrates.dta 回归方程为：

STATA命令应用及详细解释

1. summarize：该命令用于计算数值变量的描述性统计信息，包括均值、标准差、最小值、最大值等。

2. tabulate：该命令用于生成一个分类变量的频数和百分比表。它

可以计算单个变量的分布情况，也可以计算多个变量之间的交叉分布情况。

3. tabstat：该命令用于生成一个或多个数值变量的汇总统计信息，

包括均值、标准差、中位数等。与summarize命令相比，tabstat命令可

以同时计算多个变量的统计量。

4. regress：该命令用于进行线性回归分析。可以使用regress命令

估计一个自变量和一个或多个因变量之间的线性关系，并生成回归系数、

拟合优度等回归结果。

5. logistic：该命令用于进行逻辑回归分析。逻辑回归分析常用于

二分类问题，可以估计自变量对因变量的影响，并生成回归系数、odds

比等结果。

6. ttest：该命令用于进行两样本独立样本的t检验。可以比较两个

独立样本的均值差异，并计算t值、p值等检验结果。

7. oneway：该命令用于进行单因素方差分析。可以比较不同组别之

间的均值差异，并进行方差齐性检验和多重比较。

8. twoway：该命令用于进行双因素方差分析。可以同时比较两个因

素及其交互作用对均值差异的影响，并进行方差齐性检验和多重比较。

9. nonparametric：该命令用于进行非参数统计分析。包括

Wilcoxon秩和检验、Kruskal-Wallis H检验、Mann-Whitney U检验等非

参数假设检验方法。

10. generate：该命令用于创建一个新的变量，并根据已有变量和运

STATA命令应用及详细解释

STATA是一种统计软件，被广泛应用于数据分析和统计建模。在STATA中，有许多命令可以用来汇总数据并提取关键统计信息，以便更好

地理解和解释数据。下面将介绍一些常用的STATA命令，并详细解释其用

途和功能。

1. summarize:

summarize命令用于对数值变量进行简单的统计汇总。它会输出变量

的观测数、均值、标准差、最小值、最大值等统计量。

2. tabulate:

tabulate命令用于对分类变量进行频数统计。它会输出每个分类变

量的取值及其频数，并可以计算相对频数和累计频数。

3. descriptives:

descriptives命令可以同时对数值变量和分类变量进行统计汇总。

它会输出每个变量的观测数、缺失值数、均值、标准差、最小值、最大值、频数等统计量。

4. summarizeby:

summarizeby命令可以按照一个或多个分类变量对数值变量进行分组

统计。它会输出每个分类组别的观测数、均值、标准差、最小值、最大值

等统计量。

5. collapse:

collapse命令用于对数据进行折叠操作，将数据按照指定的分类变量进行分组，并计算每组的汇总统计量。它可以用于生成汇总数据集，以便后续分析。

6. bysort:

bysort命令可以按照一个或多个变量对数据进行排序，然后对排序后的数据进行分组统计。它可以与其他命令结合使用，如collapse、egen等。

7. egen:

egen命令可以生成新的衍生变量，该变量可以基于原始数据进行计算。它支持许多统计函数，如均值、标准差、总和、中位数等，并可以按照一个或多个分类变量进行分组计算。

1.STATA常用命令集-中文版

STATA 常用命令集

一、调整变量格式：

format x1 %10.3f ——将x1的列宽固定为10，小数点后取三位format x1 %10.3g ——将x1的列宽固定为10，有效数字取三位format x1 %10.3e ——将x1的列宽固定为10，采用科学计数法format x1 %10.3fc ——将x1的列宽固定为10，小数点后取三位，加入千分位分隔符

format x1 %10.3gc ——将x1的列宽固定为10，有效数字取三位，加入千分位分隔符

format x1 %-10.3gc ——将x1的列宽固定为10，有效数字取三位，加入千分位分隔符，加入“-”表示左对齐。

二、合并数据：

use "C:\Documents and Settings\xks\桌面\2006.dta", clear merge using "C:\Documents and Settings\xks\桌面\1999.dta"

——将1999和2006的数据按照样本（observation）排列的自然顺序合并起来

use "C:\Documents and Settings\xks\桌面\2006.dta", clear merge id using "C:\Documents and Settings\xks\桌面\1999.dta" ,unique sort

——将1999和2006的数据按照唯一的（unique）变量id来合并，在合并时对id进行排序（sort）

建议采用第一种方法。

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xtset id year
*或者
xtdes
tsappend,add(5)/表示在每个省份再追加5年，用于面板数据/
tsset
*或者
tsdes
.tsappend,add(8)/表示追加8年，用于时间序列/
方差分解，比如三个变量Y,X,Z都是面板格式的数据，且满足Y二X+Z求方
差var(Y)协方差Cov(X,Y和Cov(乙Y)
*3.异方差、序列相关和截面相关检验
*4.动态面板模型（DID-GMM,SYS-GMM
*5.面板随机前沿模型
*6.面板协整分析（FMOLSQOLS
***说明：1-5均用STATA软件实现，6用GAUSS软件实现。
*生产效率分析（尤其指TFP:数据包络分析（DEA与随机前沿分析（SFA
***说明：DEA由DEAP2.1软件实现，SFA由Frontier4.1实现，尤其后者，侧重于比较C-D与Tran slog生产函数，一步法与两步法的区别。常应用于地区经济差异、FDI溢出效应（Spillovers Effec）、工业行业效率状况等。
tab id, gen( dum)
list
*回归分析
reg logy logk logl dum*,
est store m_ols
xtreg logy logk logl, fe
est store m_fe

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*********面板数据计量分析与软件实现*********之迟

辟智美创作

说明：以下do文件相当一部份内容来自于中山年夜学连玉君STATA教程，感谢他的贡献.自己做了一定的修改与筛选.

*面板数据模型

* 1.静态面板模型：FE 和RE

* 2.模型选择：FE vs POLS, RE vs POLS, FE vs RE（pols混合最小二乘估计）

* 3.异方差、序列相关和截面相关检验

* 4.静态面板模型（DIDGMM,SYSGMM）

* 6.面板协整分析（FMOLS,DOLS）

*** 说明：15均用STATA软件实现， 6用GAUSS软件实现.

* 生产效率分析（尤其指TFP）：数据包络分析（DEA）与随机前沿分析（SFA）

*** 说明：DEA由DEAP2.1软件实现，SFA由Frontier4.1实现，尤其后者，偏重于比力CD与Translog生产函数，一步法与两步法的区别.常应用于地域经济不同、FDI溢出效应（Spillovers Effect）、工业行业效率状况等.

* 空间计量分析：SLM模型与SEM模型

*说明：STATA与Matlab结合使用.常应用于空间溢出效应

（R&D）、财政分权、处所政府公共行为等.

* 一、经常使用的数据处置与作图

* 指定面板格式

xtset id year（id为截面名称，year为时间名称）

xtdes /*数据特征*/

xtsum logy h /*数据统计特征*/

sum logy h /*数据统计特征*/

*添加标签或更改变量名

label var h "人力资本"

Stata常用15条命令

【命令1】：导入数据

一般做实证分析使用的是excel中的数据，其后缀名为.xls，需要将其修改为.csv

insheet using name.csv, clear

【命令2】：删除重复变量

sort var1 var2

duplicatesdrop var1 var2, force

【命令3】：合并数据

use data1, clear

merge m:m var1 var2 using data2

drop if _merge==2

drop if _merge==1

drop _merge

【命令4】：描述性统计分析

tabstat var1var2, stat(n min mean median p25 p75 max

sd), if groupvar==0 or 1

输出到word中：

logout, save(name) word replace: tabstat var, stat(n min mean p50 max sd) col(stat)f(%9.2g)

【命令5】：结果输出

安装

ssc install estout, replace

单个回归

reg y x

esttab using name.rtf, compress nogap r2 ar2 star(* 0.1 ** 0.05 *** 0.01)

多个回归一起

reg y x1

est store m1

reg y x2

est store m2

esttab m1 m2 using name.rtf, compress nogap r2 ar2 star(* 0.1 ** 0.05 *** 0.01)

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********* 面板数据计量分析与软件实现 *********

说明：以下do文件相当一部分内容来自于中山大学连玉君STATA教程，感谢他的贡献。本人做了一定的修改与筛选。

*----------面板数据模型

* 1.静态面板模型：FE 和RE

* 2.模型选择：FE vs POLS, RE vs POLS, FE vs RE （pols混合最小二乘估计） * 3.异方差、序列相关和截面相关检验

* 4.动态面板模型（DID-GMM,SYS-GMM）

* 5.面板随机前沿模型

* 6.面板协整分析（FMOLS,DOLS）

*** 说明：1-5均用STATA软件实现， 6用GAUSS软件实现。

* 生产效率分析（尤其指TFP）：数据包络分析（DEA）与随机前沿分析（SFA）

*** 说明：DEA由DEAP2.1软件实现，SFA由Frontier4.1实现，尤其后者，侧重于比较C-D与Translog生产函数，一步法与两步法的区别。常应用于地区经济差异、FDI 溢出效应（Spillovers Effect）、工业行业效率状况等。

* 空间计量分析：SLM模型与SEM模型

*说明：STATA与Matlab结合使用。常应用于空间溢出效应（R&D）、财政分权、地方政府公共行为等。

* ---------------------------------

* --------一、常用的数据处理与作图-----------

* ---------------------------------

* 指定面板格式

xtset id year （id为截面名称，year为时间名称）

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********* 面板数据计量分析与软件实现 *********

说明：以下do文件相当一部分内容来自于中山大学连玉君STATA教程，感谢他的贡献。本人做了一定的修改与筛选。

*----------面板数据模型

* 1.静态面板模型：FE 和RE

* 2.模型选择：FE vs POLS, RE vs POLS, FE vs RE （pols混合最小二乘估计） * 3.异方差、序列相关和截面相关检验

* 4.动态面板模型（DID-GMM,SYS-GMM）

* 5.面板随机前沿模型

* 6.面板协整分析（FMOLS,DOLS）

*** 说明：1-5均用STATA软件实现， 6用GAUSS软件实现。

* 生产效率分析（尤其指TFP）：数据包络分析（DEA）与随机前沿分析（SFA）

* 空间计量分析：SLM模型与SEM模型

*说明：STATA与Matlab结合使用。常应用于空间溢出效应（R&D）、财政分权、地方政府公共行为等。

* ---------------------------------

* --------一、常用的数据处理与作图-----------

* ---------------------------------

* 指定面板格式

xtset id year （id为截面名称，year为时间名称）

Stata基本命令

一、描述性统计

命令：sum(var1 var2)

二、独立样本t检验

命令：ttest var1, by(group)

三、回归

（一）检测变量是否需要加对数

1、C-D方程中基本都要加对数，除了0-1的小数和离散变量

命令：gen lnvar1=log(var1)，若var1有零值，则gen lnvar1=log(var1+1) 2、其他方程的变量检测

（1）sktest var1，若PT(skewness)>0.05，则呈正态分布，不用加对数（2）ladder var1，若P(chi2)越大，就选这种形式。

（二）构建面板数据

命令：xtset county year

（三）回归

1、随机效应模型

命令：xtreg y var1 var2 DID t_2008 t_2007 t_2006 t_2005 south north,re 2、固定效应模型（地区变量不需要放进去）

命令：xtreg y var1 var2 DID t_2008 t_2007 t_2006 t_2005,fe

3、随机效应模型和固定效应模型的结果只能两者选其一，方法是Hausman检验，做法如下：第一步：固定效应模型回归 xtreg y var1 var2 DID t_2008 t_2007 t_2006 t_2005,fe

第二步：存储固定效应值 est store fe

第三步：随机效应模型回归 xtreg y var1 var2 DID t_2008 t_2007 t_2006 t_2005 south north,re

stata命令总结

stata命令总结.doc

Stata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, saveold

2. 变量管理

创建变量：generate, egen

修改变量：replace

删除变量：drop

3. 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

stata常用命令总结

Stata是一种统计分析软件，常用于数据处理、数据分析和统计建模等领域。以下是一些常用的Stata命令的总结：

1. 数据加载与保存：

- `use`：加载Stata数据文件。

- `import`：导入其他文件格式的数据。

- `save`：保存当前数据文件。

- `export`：将数据导出到其他文件格式。

2. 数据处理与变量操作：

- `generate`：创建新变量。

- `replace`：替换变量值。

- `drop`：删除变量或观测。

- `rename`：重命名变量。

- `sort`：对数据进行排序。

- `merge`：合并数据集。

3. 描述性统计与数据分析：

- `summarize`：计算变量的描述性统计量。

- `tabulate`：制表统计。

- `regress`：进行线性回归分析。

- `logit`：进行Logistic回归分析。

- `anova`：进行方差分析。

- `ttest`：进行双样本t检验。

4. 绘图与可视化：

- `histogram`：绘制直方图。

- `scatter`：绘制散点图。

- `line`：绘制折线图。

- `boxplot`：绘制箱线图。

- `graph combine`：组合多个图形。

5. 循环与条件语句：

- `forvalues`：进行循环操作。

- `if`：根据条件进行数据筛选。

- `foreach`：对变量进行循环操作。

这只是一些常用的Stata命令的总结，Stata还有很多其他强大的功能和命令。你可以参考Stata官方文档或其他相关资源，深入了解更多命令和用法。

(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 double

float long int in if using with

命令：

读入数据一种方式

input x y

1 4

2 5.5

3 6.2

4 7.7

5 8.5

end

su/summarise/sum x 或 su/summarise/sum x,d

对分组的描述：

sort group

by 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。

list

gen/generate %产生数列

egen wagemax=max(wage)

clear

stata命令大全（全）[整理版]

*********面板数据计量分析与软件实现*********

说明：以下do文件相当一部分内容来自于中山大学连玉君STATA教程，感谢他的贡献。本人做了一定的修改与筛选。

*----------面板数据模型

* 1.静态面板模型：FE 和RE

* 2.模型选择：FE vs POLS, RE vs POLS, FE vs RE （pols混合最小二乘估计）

* 3.异方差、序列相关和截面相关检验

* 4.动态面板模型（DID-GMM,SYS-GMM）

* 5.面板随机前沿模型

* 6.面板协整分析（FMOLS,DOLS）

*** 说明：1-5均用STATA软件实现， 6用GAUSS软件实现。

* 生产效率分析（尤其指TFP）：数据包络分析（DEA）与随机前沿分析（SFA）

*** 说明：DEA由DEAP2.1软件实现，SFA由Frontier4.1实现，尤其后者，侧重于比较C-D与Translog 生产函数，一步法与两步法的区别。常应用于地区经济差异、FDI溢出效应（Spillovers Effect）、工业行业效率状况等。

* 空间计量分析：SLM模型与SEM模型

*说明：STATA与Matlab结合使用。常应用于空间溢出效应（R&D）、财政分权、地方政府公共行为等。

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* --------一、常用的数据处理与作图-----------

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* 指定面板格式

xtset id year （id为截面名称，year为时间名称）

stata常用命令总结

Stata常用命令总结

Stata是一款广泛应用于数据分析与统计建模的统计软件，具有强大的功能和广泛的应用领域。在Stata中，我们可以通过命令来完成数据的读取、整理、分析和可视化等任务。本文将对一些常用的Stata命令进行总结和介绍，以帮助读者更好地理解和应用Stata软件。

一、数据的读取与整理

1. 读取数据文件：

- use 文件名：读取已经存在的Stata数据文件。

- import delimited 文件名：读取以逗号、制表符或其他分隔符分隔的文本文件。

2. 显示数据：

- describe：显示数据文件的基本信息，包括变量名、数

据类型、有效观测数等。

- browse：以表格形式显示数据文件的部分观测值。

3. 数据整理：

- generate 新变量名=计算公式：创建新的变量，并根据

指定公式进行计算。

- egen 新变量名=计算函数：根据指定的计算函数对现有

变量进行计算，并创建新的变量。

二、数据的统计分析与建模

1. 描述性统计：

- summarize 变量名：对指定变量进行描述性统计，包括

均值、标准差、最小值、最大值等。

- tabulate 变量名：生成指定变量的频数表和百分比表。

2. 数据筛选与子集选择：

- keep 如果条件：保留符合条件的观测值，删除不满足条件的观测值。

- drop 如果条件：删除符合条件的观测值，保留不满足条件的观测值。

- qui keep 如果条件：以无输出方式保留符合条件的观测值并生成新数据集。

- qui drop 如果条件：以无输出方式删除符合条件的观测值并生成新数据集。

stata命令大全(全)

********* 面板数据计量分析与软件实现 *********

说明：以下do文件相当一部分内容来自于中山大学连玉君STATA教程，感谢他的贡献。本人做了一定的修改与筛选。

*----------面板数据模型

* 1.静态面板模型：FE 和RE

* 2.模型选择：FE vs POLS, RE vs POLS, FE vs RE （pols混合最小二乘估计） * 3.异方差、序列相关和截面相关检验

* 4.动态面板模型（DID-GMM,SYS-GMM）

* 5.面板随机前沿模型

* 6.面板协整分析（FMOLS,DOLS）

*** 说明：1-5均用STATA软件实现， 6用GAUSS软件实现。

* 生产效率分析（尤其指TFP）：数据包络分析（DEA）与随机前沿分析（SFA）

* 空间计量分析：SLM模型与SEM模型

*说明：STATA与Matlab结合使用。常应用于空间溢出效应（R&D）、财政分权、地方政府公共行为等。

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* --------一、常用的数据处理与作图-----------

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* 指定面板格式

xtset id year （id为截面名称，year为时间名称）