Stata命令整理教学内容

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零基础小白STATA数据分析实用常见命令整理

零基础小白STATA数据分析实用常见命令整理

STATA基础入门零基础实用命令整理第一章数据的读入与熟悉1.读入文件中的部分变量. use[变量] using [文件名]Eg . use age sex height weight using [文件名]2.读入文件中的部分观察量. use[文件名] in X/Y. use "I:\stata\chapter3.dta" in 601/1000软件只读入从第601个观察到第1000个观察之间的400个观察量3.描述、管理数据的基本命令命令功能. describe描述数据的基本情况:样本总量、变量总数、变量的格式等. list. list [变量名]-列出数据中所有变量的分布,从第一个样本到最后一个样本-列出选定变量的分布. list [变量名] in X/Y 列出数据中被选定的变量分布。

in限定数据的观察值范围。

比如,若只想查看第100个-200个观察值的分布,则将X/Y替换成100/200. order [变量名]按选定变量排序。

比如,样本的编号、年龄、性别、教育程度,……,等. aorder 将所有变量从 a-z 排序. label variable给变量贴上标签命令功能. sort [变量名] -将某个变量的数值进行排序。

一般情况下,排序的方式是从小到大-可同时排序多个变量-Stata将缺失值描述为最大数值,故排列在最后. sort [变量名] [in] 对某些变量的某个取值范围进行排序;没有指定的取值范围保持在原地方. gsort [+|-][变量名] -可从小到大和从大到小-若变量名前没有任何符号或加上+号,则按升序排列;若在变量名前加上-号,则按降序排列-变量可以是数值型、也可以是字符型. gsort [+|-][变量名] ,mfirst -mfirst指定将缺失值置于所有有效数值之前. gsort -age第二章变量的生成与处理1.离散和连续测量离散方式(discrete measure):由定性测量和定序测量组成;适用于低层次数据连续方式(continuous measure):由定距测量和定比测量组成。

计量经济学stata命令汇总

计量经济学stata命令汇总

计量经济学stata命令汇总1. 数据处理与描述性统计summarize 变量1 变量2…计算变量的均值、中位数等统计量tabulate 变量1 变量2…制表histogram 变量画单变量直方图scatter 变量1 变量2…画双变量散点图graph twoway 程序名变量1 变量2…绘制双变量图形sort 变量按照变量排序by 变量: 命令按照变量拆分数据并执行命令replace 变量=表达式替换变量中的值generate 新变量=表达式生成新变量egen 新变量=函数(变量) 生成新变量2. 回归分析regress 因变量自变量1 自变量2…普通最小二乘回归reg 相关变量,robust 异方差鲁棒性回归logit 因变量自变量1 自变量2…二元Logit模型probit 因变量自变量1 自变量2…二元Probit模型tobit 因变量自变量1 自变量2… 截尾变量(下界或上界)cens(下界或上界) 截尾Tobit模型heckman 因变量自变量1 自变量2… 难以观察到自变量矩阵决策过程变量名称=接收权值做二阶段回归Heckman选择模型pheckman 因变量自变量1 自变量2… 难以观察到自变量矩阵决策过程经验Bayes做二阶段回归Pooled Heckman选择模型xtset 变量1 变量2…指定面板数据xtreg 因变量自变量1 自变量2…, fe/be/fevd/arellano间隔估计xtlogit 因变量自变量1 自变量2…, fe面板Logit模型xtprobit 因变量自变量1 自变量2…, fe面板Probit模型3. 时间序列分析dfuller 变量单位根检验tsset 变量指定时间序列数据tsline 变量绘制时间序列图arma 阶数, lags(*laglist*) ARMA过程估计arima 阶数, lags(*laglist*) 差分阶数(*diff*) 现有模型(*model*) ARIMA模型估计arch hq/aic, lags(*laglist*) ARCH模型估计garch q=p o=r t=m, arch(q) garch(p) GARCH模型估计ivregress (2SLS)因变量自变量1(内生变量)编号=gmm/cluster(varname) 内生变量外生变量IV或2SLS回归分析4. 面板数据分析&横截面数据分析xtsum 等对面板数据的描述统计量xttest0 2个变量计算相对于H0的t值,考虑了异方差和面板数据结构(前提是两个变量符合随机效应或固定效应假设)xttobit 因变量自变量1 自变量2… 下界 cens(下界或上界)面板Tobit模型xtreg 因变量自变量1 自变量2…, fe/be/fevd/arellano面板回归模型xtlogit/xtprobit 因变量自变量1 自变量2…, fe面板分类模型5. 高级统计方法cluster 变量聚类分析pca 变量1 变量2…, components(4)主成分分析mvreg 因变量向量1 向量2…, clustervar(cluster)多元回归及聚类分析multilevel 因变量自变量1 自变量2…, mle 内部命令(通常是cov)多层线性模型分析glm 因变量自变量1 自变量2…, family(binomial) 连接函数(logit/probit) 难以观察到自变量(即随机拦截模型)其他选项广义线性模型分析heckprob/reg3 因变量自变量1 自变量2… 等随机效应模型分析。

Stata学习讲义

Stata学习讲义

Stata学习讲义刘志阔一、如何导入数据Stata的数据处理功能是极其强大的,不过我们最好在excel中整理数据,然后导入到stata中就可以了。

命令:insheet using name.csv*注意,Stata只能用csv格式,另外把数据放到stata的目录中。

二、如何进行回归Stata中有很多命令,这些命令都是现成的,直接用就可以了。

不过,怎么用是个问题。

熟悉命令的基础上学会如何使用Help。

最简单的命令reg做ols回归,xtreg处理面板等。

命令:reg y x*注意,Stata命令的格式,自己回去看手册。

网络帮助可以采用如下命令获得findit scat3, net;search scat3, net三、如何导出结果Stata可以直接导出发表论文中回归结果,当然不是完全一样。

命令:outreg2 Results using name.word四、如何画图Stata的画图功能也是极其强大的,可以画出各种类型的图标。

命令:scatter y x || lfit y x五、如何存储结果Stata可以储存回归结果,便于分析。

命令:log using name log closed1.codebook可以查看数据有没有缺失2.xml_tab estout 可以输出结果3.qui tab year, gen(yr) 可以生产时间虚拟变量。

4.g q=quarterly( qtr,"YQ")5.form q %tq6.recode province (min/11=1) (12/19=2) (20/31=3)gen eastern=(province==1)gen middle=(province==2)gen western=(province==3)Logout 命令可以把界面内容存到word里面,而不用复制。

Logout,save(名称) word/excel replace:各种描述性命令,statsXml_tab可以输出Excel格式的结果。

Stata操作讲义知识讲解

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。

stata操作介绍之基础部分(一)讲述

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语法

stata语法

Stata语法简介Stata是一种常用的统计分析软件,具有强大的数据管理和统计功能。

本文将详细介绍Stata的基本语法和常用命令,以帮助读者快速上手使用Stata进行数据分析和统计建模。

安装和启动Stata1.安装Stata软件:首先,需要从Stata官网下载并安装Stata软件。

按照安装向导进行操作,完成安装过程。

2.启动Stata软件:双击桌面上的Stata图标,或者在开始菜单中找到Stata程序,点击打开。

基本语法Stata的基本语法遵循以下几个规则: 1. 命令不区分大小写:Stata中的命令不区分大小写,例如summarize和SUMMARIZE是等效的。

2. 命令以英文句点(.)结尾:在Stata中,每条命令都要以英文句点结尾。

例如,使用summarize命令计算变量的描述统计信息,应该输入summarize varname.。

3. 使用分号(;)分隔多个命令:如果需要在一行中输入多个命令,可以使用分号进行分隔。

例如,clear; use filename表示先清除当前的数据,然后使用指定的数据文件。

4. 使用斜杠(/)表示换行:当命令太长时,可以使用斜杠表示换行。

例如,summarize varname1 varname2 / varname3 varname4表示对变量varname1和varname2进行描述统计,并对变量varname3和varname4进行描述统计。

数据管理Stata提供了丰富的数据管理功能,包括数据导入、数据清洗、数据变换等。

数据导入使用Stata导入数据的常用命令有: - use:使用指定的数据文件,例如use mydata.dta。

- import excel:导入Excel文件,例如import excel "myfile.xlsx",sheet("Sheet1") firstrow clear。

- import delimited:导入文本文件,例如import delimited "mydata.csv", clear.数据清洗Stata提供了多种数据清洗工具,例如: - drop:删除指定的变量,例如drop varname。

Stata命令语法和基本命令语法的基本教程,以及控制数据列表的外观说明书

Stata命令语法和基本命令语法的基本教程,以及控制数据列表的外观说明书

10Listing data and basic command syntaxCommand syntaxThis chapter gives a basic lesson on Stata’s command syntax while showing how to control the appearance of a data list.As we have seen throughout this manual,you have a choice between using menus and dialogs and using the Command window.Although many find the menus more natural and the Command window baffling at first,some practice makes working with the Command window often much faster than using menus and dialogs.The Command window can become a faster way of working because of the clean and regular syntax of Stata commands.We will cover enough to get you started;help language has more information and examples,and [U ]11Language syntax has all the details.The syntax for the list command can be seen by typing help list :list varlistif in ,optionsHere is how to read this syntax:•Anything inside square brackets is optional.For the list command,a.varlist is optional.A varlist is a list of variable names.b.if is optional.The if qualifier restricts the command to run only on those observations for which the qualifier is true.We saw examples of this in [GSW ]6Using the Data Editor .c.in is optional.The in qualifier restricts the command to run on particular observation numbers.d.,and options are optional.options are separated from the rest of the command by a comma.•Optional pieces do not preclude one another unless explicitly stated.For the list command,it is possible to use a varlist with if and in .•If a part of a word is underlined,the underlined part is the minimum abbreviation.Any abbreviation at least this long is acceptable.a.The l in list is underlined,so l ,li ,and lis are all equivalent to list .•Anything not inside square brackets is required.For the list command,only the command itself is required.Keeping these rules in mind,let’s investigate how list behaves when called with different arguments.We will be using the dataset afewcarslab.dta from the end of the previous chapter.list with a variable listVariable lists (or varlist s)can be specified in a variety of ways,all designed to save typing and encourage good variable names.•The varlist is optional for list .This means that if no variables are specified,it is equivalent to specifying all variables.Another way to think of it is that the default behavior of the command is to run on all variables unless restricted by a varlist .•You can list a subset of variables explicitly,as in list make mpg price .•There are also many shorthand notations:m*means all variables starting with m .price-weight means all variables from price through weight in the dataset order.ma?e means all variables starting with ma ,followed by any character,and ending in e .12[GSW]10Listing data and basic command syntax•You can list a variable by using an abbreviation unique to that variable,as in list gear r~o.If the abbreviation is not unique,Stata returns an error message..listmake price mpg weight gear_r~o foreign1.VW Rabbit4697251930 3.78foreign2.Olds988814214060 2.41domestic3.Chev.Monza3667.2750 2.73domestic4.4099222930 3.58domestic5.Datsun5105079242280 3.54foreign6.Buick Regal5189203280 2.93domestic7.Datsun8108129.2750 3.55foreign.l make mpg pricemake mpg price1.VW Rabbit2546972.Olds982188143.Chev.Monza.36674.2240995.Datsun5102450796.Buick Regal2051897.Datsun810.8129.list m*make mpg1.VW Rabbit252.Olds98213.Chev.Monza.4.225.Datsun510246.Buick Regal207.Datsun810..li price-weightprice mpg weight1.46972519302.88142140603.3667.27504.40992229305.50792422806.51892032807.8129.2750[GSW]10Listing data and basic command syntax3.list ma?emake1.VW Rabbit2.Olds983.Chev.Monza4.5.Datsun5106.Buick Regal7.Datsun810.l gear_r~ogear_r~o1. 3.782. 2.413. 2.734. 3.585. 3.546. 2.937. 3.55list with ifThe if qualifier uses a logical expression to determine which observations to use.If the expression is true,the observation is used in the command;otherwise,it is skipped.The operators whose results are either true or false are<less than<=less than or equal==equal>greater than>=greater than or equal!=not equal&and|or!not(logical negation;~can also be used)()parentheses are for grouping to specify order of evaluationIn the logical expressions,&is evaluated before|(similar to multiplication before addition in arithmetic).You can use this in your expressions,but it is often better to use parentheses to ensure that the expressions are evaluated in the proper order.See[U]13.2Operators for complete details.4[GSW]10Listing data and basic command syntax.listmake price mpg weight gear_r~o foreign1.VW Rabbit4697251930 3.78foreign2.Olds988814214060 2.41domestic3.Chev.Monza3667.2750 2.73domestic4.4099222930 3.58domestic5.Datsun5105079242280 3.54foreign6.Buick Regal5189203280 2.93domestic7.Datsun8108129.2750 3.55foreign.list if mpg>22make price mpg weight gear_r~o foreign1.VW Rabbit4697251930 3.78foreign3.Chev.Monza3667.2750 2.73domestic5.Datsun5105079242280 3.54foreign7.Datsun8108129.2750 3.55foreign.list if(mpg>22)&!missing(mpg)make price mpg weight gear_r~o foreign1.VW Rabbit4697251930 3.78foreign5.Datsun5105079242280 3.54foreign.list make mpg price gear if(mpg>22)|(price>8000&gear<3.5)make mpg price gear_r~o1.VW Rabbit254697 3.782.Olds98218814 2.413.Chev.Monza.3667 2.735.Datsun510245079 3.547.Datsun810.8129 3.55.list make mpg if mpg<=22in2/4make mpg2.Olds98214.22In the listings above,we see more examples of Stata treating missing numerical values as large values, as well as the care that should be taken when the if qualifier is applied to a variable with missing values.See[GSW]6Using the Data Editor.[GSW]10Listing data and basic command syntax5 list with if,common mistakesHere is a series of listings with common errors and their corrections.See if you canfind the errors before reading the correct entry..listmake price mpg weight gear_r~o foreign1.VW Rabbit4697251930 3.78foreign2.Olds988814214060 2.41domestic3.Chev.Monza3667.2750 2.73domestic4.4099222930 3.58domestic5.Datsun5105079242280 3.54foreign6.Buick Regal5189203280 2.93domestic7.Datsun8108129.2750 3.55foreign.list if mpg=21=exp not allowedr(101);The error arises because“equal”is expressed by==,not by=.Corrected,it becomes.list if mpg==21make price mpg weight gear_r~o foreign2.Olds988814214060 2.41domesticOther common errors with logic:.list if mpg==21if weight>4000invalid syntaxr(198);.list if mpg==21and weight>4000invalid’and’r(198);Joint tests are specified with&,not with the word and or multiple if s.The if qualifier should be if mpg==21&weight>4000,not if mpg==21if weight>4000.Here is its correction:.list if mpg==21&weight>4000make price mpg weight gear_r~o foreign2.Olds988814214060 2.41domestic6[GSW]10Listing data and basic command syntaxA problem with string variables:.list if make==Datsun510Datsun not foundr(111);Strings must be in double quotes,as in make=="Datsun510".Without the quotes,Stata thinks thatDatsun is a variable that it cannotfind.Here is the correction:.list if make=="Datsun510"make price mpg weight gear_r~o foreign5.Datsun5105079242280 3.54foreignConfusing value labels with strings:.list if foreign=="domestic"type mismatchr(109);Value labels look like strings,but the underlying variable is numeric.Variable foreign takes on values 0and1but has the value label that attaches0to“domestic”and1to“foreign”(see[GSW]9Labeling data).To see the underlying numeric values of variables with labeled values,use the label list command(see[D]label),or investigate the variable with codebook varname.We can correct the error here by looking for observations where foreign==0.There is a second construction that also allows the use of the value label directly..list if foreign==0make price mpg weight gear_r~o foreign2.Olds988814214060 2.41domestic3.Chev.Monza3667.2750 2.73domestic4.4099222930 3.58domestic6.Buick Regal5189203280 2.93domestic.list if foreign=="domestic":originmake price mpg weight gear_r~o foreign2.Olds988814214060 2.41domestic3.Chev.Monza3667.2750 2.73domestic4.4099222930 3.58domestic6.Buick Regal5189203280 2.93domestic[GSW]10Listing data and basic command syntax7 list with inThe in qualifier uses a numlist to give a range of observations that should be listed.numlist s have the form of one number orfirst/last.Positive numbers count from the beginning of the dataset.Negative numbers count from the end of the dataset.Here are some examples:.listmake price mpg weight gear_r~o foreign1.VW Rabbit4697251930 3.78foreign2.Olds988814214060 2.41domestic3.Chev.Monza3667.2750 2.73domestic4.4099222930 3.58domestic5.Datsun5105079242280 3.54foreign6.Buick Regal5189203280 2.93domestic7.Datsun8108129.2750 3.55foreign.list in1make price mpg weight gear_r~o foreign1.VW Rabbit4697251930 3.78foreign.list in-1make price mpg weight gear_r~o foreign7.Datsun8108129.2750 3.55foreign.list in2/4make price mpg weight gear_r~o foreign2.Olds988814214060 2.41domestic3.Chev.Monza3667.2750 2.73domestic4.4099222930 3.58domestic.list in-3/-2make price mpg weight gear_r~o foreign5.Datsun5105079242280 3.54foreign6.Buick Regal5189203280 2.93domesticControlling the list outputThefine control over list output is exercised by specifying one or more options.You can use sepby()to separate observations by variable.abbreviate()specifies the minimum number of characters to abbreviate a variable name in the output.divider draws a vertical line between the variables in the list.8[GSW]10Listing data and basic command syntax.sort foreign.list ma p g f,sepby(foreign)make price gear_r~o foreign1.Olds9888142.41domestic2.Chev.Monza3667 2.73domestic3.Buick Regal5189 2.93domestic4.4099 3.58domestic5.Datsun5105079 3.54foreign6.VW Rabbit4697 3.78foreign7.Datsun8108129 3.55foreign.list make weight gear,abbreviate(10)make weight gear_ratio1.Olds9840602.412.Chev.Monza2750 2.733.Buick Regal3280 2.934.2930 3.585.Datsun5102280 3.546.VW Rabbit1930 3.787.Datsun8102750 3.55.list,dividermake price mpg weight gear_r~o foreign1.Olds9888142140602.41domestic2.Chev.Monza3667.2750 2.73domestic3.Buick Regal5189203280 2.93domestic4.4099222930 3.58domestic5.Datsun5105079242280 3.54foreign6.VW Rabbit4697251930 3.78foreign7.Datsun8108129.2750 3.55foreignThe separator()option draws a horizontal line at specified intervals.When not specified,it defaults to a value of5.[GSW]10Listing data and basic command syntax9.list,separator(3)make price mpg weight gear_r~o foreign1.Olds9888142140602.41domestic2.Chev.Monza3667.2750 2.73domestic3.Buick Regal5189203280 2.93domestic4.4099222930 3.58domestic5.Datsun5105079242280 3.54foreign6.VW Rabbit4697251930 3.78foreign7.Datsun8108129.2750 3.55foreignMoreWhen you see a more prompt at the bottom of the Results window,it means that there is more information to be displayed.This happens,for example,when you are list ing many observations..list make mpgmake mpg1.Linc.Continental122.Linc.Mark V123.Cad.Deville144.Cad.Eldorado145.Linc.Versailles146.Merc.Cougar147.Merc.XR-7148.Peugeot604149.Buick Electra1510.Merc.Marquis1511.Buick Riviera1612.Chev.Impala1613.Dodge Magnum1614.Olds Toronado1615.AMC Pacer1716.Audi50001717.Dodge St.Regis1718.Volvo2601719.Buick LeSabre1820.Dodge Diplomat18moreIf you want to see the next screen of text,you have a few options:press any key,such as the Spacebar;click on the More button,;or click on the blue more at the bottom of the Results window.To see just the next line of text,press Enter.10[GSW]10Listing data and basic command syntaxBreakIf you want to interrupt a Stata command,click on the Break button,.If you see a more prompt at the bottom of the Results window and wish to interrupt it,click on the Break button or press q..list make mpgmake mpg1.Linc.Continental122.Linc.Mark V123.Cad.Deville144.Cad.Eldorado145.Linc.Versailles146.Merc.Cougar147.Merc.XR-7148.Peugeot604149.Buick Electra1510.Merc.Marquis1511.Buick Riviera1612.Chev.Impala1613.Dodge Magnum1614.Olds Toronado1615.AMC Pacer1716.Audi50001717.Dodge St.Regis1718.Volvo2601719.Buick LeSabre1820.Dodge Diplomat18breakr(1);It is always safe to click on the Break button.After you click on Break,the state of the system is the same as if you had never issued the original command.。

stata命令总结

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。

零基础小白STATA数据分析实用常见命令整理

零基础小白STATA数据分析实用常见命令整理

STATA基础入门零基础实用命令整理第一章数据的读入与熟悉1.读入文件中的部分变量. use[变量] using [文件名]Eg . use age sex height weight using [文件名]2.读入文件中的部分观察量. use[文件名] in X/Y. use "I:\stata\chapter3.dta" in 601/1000软件只读入从第601个观察到第1000个观察之间的400个观察量3.描述、管理数据的基本命令命令功能. describe描述数据的基本情况:样本总量、变量总数、变量的格式等. list. list [变量名]-列出数据中所有变量的分布,从第一个样本到最后一个样本-列出选定变量的分布. list [变量名] in X/Y 列出数据中被选定的变量分布。

in限定数据的观察值范围。

比如,若只想查看第100个-200个观察值的分布,则将X/Y替换成100/200. order [变量名]按选定变量排序。

比如,样本的编号、年龄、性别、教育程度,……,等. aorder 将所有变量从 a-z 排序. label variable给变量贴上标签命令功能. sort [变量名] -将某个变量的数值进行排序。

一般情况下,排序的方式是从小到大-可同时排序多个变量-Stata将缺失值描述为最大数值,故排列在最后. sort [变量名] [in] 对某些变量的某个取值范围进行排序;没有指定的取值范围保持在原地方. gsort [+|-][变量名] -可从小到大和从大到小-若变量名前没有任何符号或加上+号,则按升序排列;若在变量名前加上-号,则按降序排列-变量可以是数值型、也可以是字符型. gsort [+|-][变量名] ,mfirst -mfirst指定将缺失值置于所有有效数值之前. gsort -age第二章变量的生成与处理1.离散和连续测量离散方式(discrete measure):由定性测量和定序测量组成;适用于低层次数据连续方式(continuous measure):由定距测量和定比测量组成。

stata课程设计

stata课程设计

stata课程设计一、课程目标知识目标:1. 理解并掌握Stata软件的基本操作与界面功能。

2. 学习并运用Stata进行数据处理、清洗和基本统计分析。

3. 掌握使用Stata进行假设检验、回归分析等高级统计技术。

技能目标:1. 能够独立操作Stata软件,执行数据导入、变量定义等基本命令。

2. 能够运用Stata进行数据整理,包括排序、筛选、合并等操作。

3. 能够运用Stata进行图表制作和数据的可视化表达。

4. 能够运用Stata独立完成简单的统计假设检验及回归分析。

情感态度价值观目标:1. 培养学生对数据分析的兴趣,增强利用统计软件解决实际问题的意识。

2. 培养学生严谨的科学态度和客观的分析思维。

3. 通过小组合作学习,提高学生的团队协作能力和沟通能力。

课程性质分析:本课程旨在通过Stata软件的实践操作,结合理论知识,提高学生对数据的处理与分析能力。

考虑到学生年级特点,课程内容设计注重知识的应用性和实操性。

学生特点分析:高中生已具备一定的数学基础和逻辑思维能力,对统计概念有一定的理解,但对统计软件操作相对陌生,需要培养操作技能和数据分析的直觉。

教学要求:教学内容紧密结合实际案例,强调“学以致用”,注重学生在学习过程中的主动参与和动手实践,确保学生能够达到预设的知识与技能目标。

通过形成性评估和总结性评估相结合,确保学习成果的达成。

二、教学内容1. Stata软件概述- 简介:Stata软件的特点与应用领域。

- 安装与界面:介绍Stata的安装过程及基本操作界面。

2. 数据管理- 数据导入与导出:学习不同格式数据的导入与导出方法。

- 变量操作:掌握变量的定义、标签、类型转换等操作。

3. 数据清洗- 数据排序与筛选:学习数据排序、筛选特定观测值的方法。

- 缺失值处理:探讨缺失值的识别、处理及影响。

4. 基本统计分析- 描述性统计:学习均值、中位数、标准差等统计量的计算。

- 频率分布与图表:掌握频数表、直方图、饼图等制作方法。

stata入门操作总结

stata入门操作总结

stata入门操作总结Stata是一种流行的统计分析软件,可以用于数据管理、统计分析和绘图。

以下是一些Stata入门操作的总结:1. 数据导入和导出:使用`use`命令导入Stata数据文件(.dta 文件),使用`import delimited`命令导入CSV或其他格式的数据文件。

使用`save`命令将数据保存为Stata数据文件,使用`export delimited`命令将数据保存为CSV或其他格式的数据文件。

2. 数据清理和转换:使用`drop`命令删除变量或观察值,使用`rename`命令重新命名变量,使用`generate`命令创建新变量,使用`egen`命令计算聚合统计量。

使用`sort`命令对数据进行排序,使用`replace`命令替换变量的值。

3. 描述统计:使用`summarize`命令计算变量的均值、标准偏差和其他描述统计量,使用`tabulate`命令制表并计算分组统计量,使用`histogram`命令绘制直方图,使用`scatter`命令绘制散点图。

4. 统计分析:使用`regress`命令进行线性回归分析,使用`logit`命令进行二元logistic回归分析,使用`probit`命令进行二元probit回归分析,使用`anova`命令进行方差分析。

使用`ttest`命令进行均值差异检验,使用`chi2`命令进行卡方检验。

5. 绘图:使用`graph`命令绘制各种图形,如折线图、柱状图、散点图和箱形图。

使用`twoway`命令绘制多元图形,如多个线条、散点和拟合线。

6. 循环和条件:使用`forvalues`命令进行循环操作,使用`if`命令进行条件筛选。

使用`foreach`命令在多个变量上执行相同的操作。

以上是Stata入门操作的一些总结,但这只是一个基本的概述。

Stata功能非常强大,可以进行更复杂的数据管理和统计分析操作。

要更全面地了解Stata的功能和用法,建议参考Stata的官方文档或参加Stata的培训课程。

stata命令大全(全)[整理版]

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。

* ---------------------------------* --------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)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"rename h hum*排序sort id year /*是以STATA面板数据格式出现*/sort year id /*是以DEA格式出现*/*删除个别年份或省份drop if year<1992drop if id==2 /*注意用==*/*如何得到连续year或id编号(当完成上述操作时,year或id就不连续,为形成panel格式,需要用egen命令)egen year_new=group(year)xtset id year_new**保留变量或保留观测值keep inv /*删除变量*/**或keep if year==2000**排序sort id year /*是以STATA面板数据格式出现sort year id /*是以DEA格式出现**长数据和宽数据的转换*长>>>宽数据reshape wide logy,i(id) j(year)*宽>>>长数据reshape logy,i(id) j(year)**追加数据(用于面板数据和时间序列)xtset id year*或者xtdestsappend,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=X+Z,求方差var(Y),协方差Cov(X,Y)和Cov(Z,Y)bysort year:corr Y X Z,cov**生产虚拟变量*生成年份虚拟变量tab year,gen(yr)*生成省份虚拟变量tab id,gen(dum)**生成滞后项和差分项xtset id yeargen ylag=l.y /*产生一阶滞后项),同样可产生二阶滞后项*/gen ylag2=L2.ygen dy=D.y /*产生差分项*/*求出各省2000年以前的open inv的平均增长率collapse (mean) open inv if year<2000,by(id)变量排序,当变量太多,按规律排列。

(完整)stata命令总结,推荐文档

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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操作介绍之基础部分(一)教程

stata操作介绍之基础部分(一)教程
2021/7/27
数据编辑器
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。
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。
2021/7/27
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。
2021/7/27
1.2 Stata功能
Stata主要功能: 1、数据管理功能 2、统计分析功能
• 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命令总结

stata命令总结

stata命令总结表2-1: 回归分析相关命令一览命令用途anova 方差和协方差分析heckman Heckman 筛选模型intreg 离散型变量模型,包括T obit 、cnreg 和intregivreg 工具变量法(IV 或2SLS)newey Newey-West 标准差设定下的回归prais 针对序列相关的Prais-Winsten, Cochrane-Orcutt, or Hildreth-Lu 回归qreg 分量回归reg OLS 回归sw 逐步回归法reg3 三阶段最小二乘回归rreg 稳健回归(不同于方差稳健型回归,即White 方法)sureg 似无相关估计svyheckman 调查数据的Heckman 筛选模型svyintreg 调查数据的间断变量回归svyregress 调查数据的线性回归tobit Tobit 回归treatreg treatment 效应模型truncreg 截断回归表2-2: 时间序列命令一览命令用途clemao1 允许结构突变的单位根检验zandrewsdfullerdfglspperroncoin 单方程协整检验dwstat 参考dwstat2 , durbina2durbinh表2-3: Panel Data 模型相关命令一览I命令模型统计描述相关命令:xtdes 变量类型,数据类型描述xtsum 基本统计量xttab 按表格形式列示xtpattern 面板数据的模式估计相关命令:xtreg 面板数据模型(固定效应、随机效应)xtregar 含有AR(1) 干扰项的固定效应和随机效应面板数据模型xtgls 截面-时序混合模型,可处理异方差、组内序列相关和组间相关性xtpcse OLS or Prais-Winsten models with panel-corrected standard errors精品文库xtrchh Hildreth-Houck random coefficients modelsxtivreg 面板模型的工具变量或两阶段最小二乘法估计xtabond Arellano-Bond(1991) 线性动态面板数据模型估计xtabond2 Arellano-Bover(1995) 系统GMM 动态面板数据模型估计xttobit Tobit 随机效应面板模型xtintreg Random-effects interval data regression modelsxtlogit Fe, Re, Pa logit modelsxtprobit Re, Pa probit modelsxtcloglog Re, Pa cloglog modelsxtpoisson Fe, Re, Pa Poisson modelsxtnbreg Fe, Re, Pa negative binomial modelsxtfrontier 面板随机前沿模型xthtylor Hausman-Taylor estimator for error-componentsmodels表2-4: Panel Data 模型相关命令一览II命令模型假设检验相关:test Wald 检验,如时间效应联合显著性检验xttest0 随机效应检验xttest1 面板序列相关检验xttest2 adsxtserial Wooldridge 一阶序列相关检验xtab Arellano 面板一阶序列相关检验hausman Hausman 检验面板单位根和协整相关:xtunit stata提供的检验方法ipshin IPS(2003)面板单位根检验levilin Levin,Lin和Chu(LLC, 2002)面板单位根检验madfuller Sarno-Taylor(1998) 面板单位根检验xtfisher Maddala和Wu(1999),基于P 值的面板单位根检验表2-5: Post-estimation Commands命令名称用途adjust 列示预测结果的均质,适于多种回归分析,可分组列示estimates 估计结果的存储、再显示、列表比较等hausman Hausman 模型识别检验lincom 获得参数的线性组合,在Logit 模型中可以获得系数线性组合的OR 值linktest 但方程link 识别检验,用y 对O y 和O y2 回归lrtest 似然比(LR)检验mfx 计算边际效应和弹性系数nlcom 系数的非线性组合predict 获得拟合值、残差等predictnl 获得非线性估计的拟合值、残差等test 线性约束的假设检验,Wald 检验精品文库testnl 非线性约束的假设检验vce 列示参数估计值的方差-协方差矩阵表2-6: 二维图种类一览图形种类简单描述scatter scatterplotline line plotconnected connected-line plotscatteri scatter with immediate argumentsarea line plot with shadingbar bar plotspike spike plotdropline dropline plotdot dot plotrarea range plot with area shadingrbar range plot with barsrspike range plot with spikesrcap range plot with capped spikesrcapsym range plot with spikes capped with symbols rscatter range plot with markersrline range plot with linesrconnected range plot with lines and markerstsline time-series plottsrline time-series range plotmband median-band line plotmspline spline line plotlowess LOWESS line plotlfit linear prediction plotqfit quadratic prediction plotfpfit fractional polynomial plotlfitci linear prediction plot with CIsqfitci quadratic prediction plot with CIsfpfitci fractional polynomial plot with CIsfunction line plot of functionhistogram histogram plotkdensity kernel density plot表2-7: 二维图选项一览选项类别简单描述added line options draw lines at specified y or x values added text option display text at specified (y,x) valueaxis options labels, ticks, grids, log scalestitle options titles, subtitles, notes, captionslegend option legend explaining what means whatscale(#) resize text, markers, and line widths精品文库region options outlining, shading, aspect ratio, size aspect option constrain aspect ratio of plot region scheme(schemename) overall lookby(varlist, ...) repeat for subgroupsnodraw suppress display of graphname(name, ...) specify name for graphsaving(filename, ...) save graph in fileadvanced options difficult to explain表2-9: 模拟分析相关命令一览命令用途备注抽样相关:corr2data 产生具有指定相关性的数据仅适用于模拟相关分析drawnorminvnorm(uniform()) 产生服从标准正态分布的随机数函数,可调节均值和方差matuniform(r,c) 产生均匀分布函数sample 从现有数据中进行非重复随机抽样参考bsample sim arma 产生服从ARIMA 过程的随机变量需要下载Bootstrap 相关:bootstrapbsbstatbsampleMC 相关:simulate MC simulationjknife 类似于MCpermutepostfile 存储MC 的结果statsbyexp list。

STATA基本操作入门

STATA基本操作入门

STATA基本操作入门1.数据导入在STATA中,可以导入多种格式的数据文件,如Excel、CSV和文本文件。

最常用的命令是"import excel"和"import delimited"。

例如,要导入名为"data.xlsx"的Excel文件,可以使用以下命令:```import excel using "data.xlsx", sheet("Sheet1") firstrow clear```这里,"using"指定了文件路径和文件名,"sheet"指定了工作表名称(如果有多个工作表),"firstrow"表示第一行是变量名。

2.数据清洗在导入数据后,通常需要进行数据清洗,包括处理缺失值、异常值和重复值等。

STATA提供了一些常用的命令来处理这些问题。

- 缺失值处理:使用"drop"命令删除带有缺失值的观测值,使用"egen"命令创建新变量来表示缺失值。

- 异常值处理:可以使用描述性统计命令(如"summarize")来查找异常值,并使用"drop"命令删除异常值所对应的观测值。

- 重复值处理:使用"deduplicate"命令删除重复的观测值,或使用"egen"命令创建新变量来表示重复值。

3.变量操作在STATA中,可以对变量进行各种操作,如创建变量、重命名变量、计算变量和合并变量等。

- 创建变量:可以使用"generate"命令创建新变量,并赋予其数值或字符值。

- 重命名变量:使用"rename"命令将变量重命名为新的名称。

- 计算变量:使用"egen"命令计算新变量,例如,可以使用"egen mean_var = mean(var)"计算变量"var"的均值,并将结果赋值给新的变量"mean_var"。

stata常用命令总结

stata常用命令总结

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。

3. 参数估计与假设检验:- regress 因变量自变量1 自变量2 ...:进行普通最小二乘回归分析。

- ttest 变量名, by(分组变量):进行两组样本均值差异的t检验。

4. 数据可视化:- scatter 变量1 变量2:绘制散点图。

- histogram 变量名:绘制直方图。

(完整word版)Stata命令整理

(完整word版)Stata命令整理

Stata 命令语句格式:[by varlist:] command [varlist] [=exp] [if exp] [in range] [weight] [, options]1、[by varlist:]*如果需要分别知道国产车和进口车的价格和重量,可以采用分类操作来求得,sort foreign //按国产车和进口车排序. by foreign: sum price weight*更简略的方式是把两个命令用一个组合命令来写。

. by foreign, sort: sum price weight如果不想从小到大排序,而是从大到小排序,其命令为gsort。

. sort - price //按价格从高到低排序. sort foreign -price /*先把国产车都排在前,进口车排在后面,然后在国产车内再按价格从大小到排序,在进口车内部,也按从大到小排序*/2、[=exp]赋值运算. gen nprice=price+10 //生成新变量nprice,其值为price+10/*上面的命令generate(略写为gen) 生成一个新的变量,新变量的变量名为nprice,新的价格在原价格的基础上均增加了10 元。

. replace nprice=nprice-10 /*命令replace 则直接改变原变量的赋值,nprice 调减后与price 变量取值相等*/3、[if exp]条件表达式. list make price if foreign==0*只查看价格超过1 万元的进口车(同时满足两个条件),则. list make price if foreign==1 & price>10000*查看价格超过1 万元或者进口车(两个条件任满足一个). list make price if foreign==1 | price>100004、[in range]范围筛选sum price in 1/5注意“1/5”中,斜杠不是除号,而是从1 到 5 的意思,即1,2,3,4,5。

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Stata 命令语句格式:[by varlist:] command [varlist] [=exp] [if exp] [in range] [weight] [, options]1、[by varlist:]*如果需要分别知道国产车和进口车的价格和重量,可以采用分类操作来求得,sort foreign //按国产车和进口车排序. by foreign: sum price weight*更简略的方式是把两个命令用一个组合命令来写。

. by foreign, sort: sum price weight如果不想从小到大排序,而是从大到小排序,其命令为gsort。

. sort - price //按价格从高到低排序. sort foreign -price /*先把国产车都排在前,进口车排在后面,然后在国产车内再按价格从大小到排序,在进口车内部,也按从大到小排序*/2、[=exp]赋值运算. gen nprice=price+10 //生成新变量nprice,其值为price+10/*上面的命令generate(略写为gen) 生成一个新的变量,新变量的变量名为nprice,新的价格在原价格的基础上均增加了10 元。

. replace nprice=nprice-10 /*命令replace 则直接改变原变量的赋值,nprice 调减后与price 变量取值相等*/3、[if exp]条件表达式. list make price if foreign==0*只查看价格超过1 万元的进口车(同时满足两个条件),则. list make price if foreign==1 & price>10000*查看价格超过1 万元或者进口车(两个条件任满足一个). list make price if foreign==1 | price>100004、[in range]范围筛选sum price in 1/5注意“1/5”中,斜杠不是除号,而是从1 到 5 的意思,即1,2,3,4,5。

如果要计算前10 台车中的国产车的平均价格,则可将范围和条件筛选联合使用。

. sum price in 1/10 if foreign==05、[weight] 加权sum score [weight=num] 其中,num为每个成绩所对应的人数6、[, options]其他可选项例如,我们不仅要计算平均成绩,还想知道成绩的中值,方差,偏度和峰度等*/. sum score, detail. sum score, d //d 为detail 的略写,两个命令完全等价. list price, nohead //不要表头Stata 数据类型转换1、字符型转化成数值型destring, replace //全部转换为数值型,replace 表示将原来的变量(值)更新destring date, replace ignore(“ ”) 将字符型数据转换为数值型数据:去掉字符间的空格destring price percent, gen(price2 percent2) ignore(“$ ,%”) 与date 变量类似,变量price 前面有美元符号,变量percent 后有百分号,换为数值型时需要忽略这些非数值型字符2、数值型转化为字符型tostring year day, replace //将年和日转化为字符型gen date1=month+”/”+day+”/”+year //month day变为字符型后可以运算,将年月日构成一个新的日期变量gen date2=date(date1,”mdy”) /* date()为日期函数,它以1960 年1 月1日为第0 天,计算从那天起直到括号中指定的某天date1一共过了多少天。

”mdy”指定date1 的排列顺序,这里是按照月日年的顺序来表示日期。

*/数据显示格式/*format 只控制数据的显示格式,并不改变内存中数据的大小。

*/变量的格式为%14s,表示右对齐,共14 个字符,%为固定用法(字符变量跟s,数值变量跟g)ormat state %-14s // 该命令使stata 的显示格式左对齐,14 前面多了个负号format pop %11.0gc /*pop 的显示格式为%11.0g,后面加上c,则每三位数间用逗号分开,c 为comma 的意思.*/format medage %8.1f //要求所有的medage 都显示一位小数format id %05.0f //对于编号,我们希望前面用零使得位数对齐,通过在前面补零,所有的id 都成了5位数。

导入/导出其他格式数据1、数据导入insheet using 3origin.csv/txt, clearinsheet using 3origin.txt, double clear 当数据中某个变量的位数特别长或者对导入数据的精度要求很高的时候,需要在该命令后面加double 选项。

2、数据导出outsheet using myresult.asc, nonames 如果不希望在第一行存储变量名,则可以使用nonames 选项outsheet using myresult.asc, nonames replace 如果文件已经存在,则需要使用replace 选项数据合并1、纵向合并use male, clear //打开记录男生信息的数据文件maleappend using female //将记录女生信息的female 文件追加到当前数据集中save mydata1, replace2、横向合并use economy,clear //打开经济学成绩数据文件sort id //按学号排序save economy, replace //重新保存一下use student,c clear //打开学生基本信息数据文件sort id //按学号排序merge id using economy //以学号为关联,将学生的信息和成绩一一对应对接tab _merge //显示对接情况,3 表示成功对接,1 和2 表示未成功对接drop _merge //去掉标识对接是否成功变量_mergeStata很多命令可单独使用,单独使用时,一般是对所有变量进行操作,等价于后面加上代表所有变量的_all数据重整1、长宽转换宽:长:1)宽变长use mywide, clearreshape long math economy, i(id name) j(year) //数据重整,宽变长save mylong, replace2)长变宽reshape wide*或者use mylong, clearreshape wide math economy, i(id name) j(yearr) //数据重整,长变宽save mywide2, replace2、多列数据转为少数几列有些数据集虽然有很多列,但实际上只有一个变量,利用stata转化成一项数据。

stack var1-var6, into(x) clear x是新生成变量的名称drop _stack 变量stack 记录观测值原来所在行数3、数据转置use math,clearxpose, clear变量运算:Stata中,加(+)号同样可用于字符运算,当加号出现在两个字符之间时,两个字符将被连成一个字符。

比如把”我爱” “STA TA”合并在一起,命令为:. scalar a=”我爱” +“STATA”一些运算函数:comb(n,k) 从n 中取k 个的组合fill() 自动填充数据int(x) 取整log10(x) 以10 为底的对数mod(x,y) 求余数round(x) 四舍五入di round(3.345,.1) //四舍五入到十分位,结果为 3.3di round(3.345,.01) //四舍五入到百分位,结果为 3.35di round(335.1,10) //四舍五入到十位,结果为 340sqrt(x) 开更号substr(s,n1,n2) 从S 的第n1 个字符开始,截取n2 个字符word(s,n) 返回s 的第n 个字符_n 当前观察值的序号_N 共有多少观察值gen y=sum(x) //求列累积和egen z=sum(x) //求列总和egen avgx=mean(x) //求列均值egen byte dxy = diff(x y) //当x与y相等时,differ取0,若不相等为1分离变量值clearinput str15 x"10*123""543*21""12*422""43532*32134""4349*1"endgen a=strpos(x,"*") //计算出*所在的位数gen b=substr(x,1,a-1) //取*前面的字符gen c=substr(x,a+1,.) //取*后面的字符stata中,系统缺失值大于任何一个数据,因此在生成分类哑变量时:gen agegrp2=(age>=65) if age<.生成的数据中,将缺失值排除在外生成分组变量:clearset obs 100 //设定100 个观察值gen age=_n //生成一个假设的年龄变量age,依次取1,2,…,100recode age (min/30=1) (30/60=2) (60/max=3),gen(agegrp) /*生成新的分组变量agegrp, 当年龄age在30及以下时取值为1,30到60为2,60以上为3*/分组运算:by x, sort: gen n1=_n 根据x的不同,生成n1变量对不同类的x计数by hhid,sort: egen mage=mean(age) //根据不同类别求平均年龄bysort hhid (age): gen nid1=_n //括号中的变量age 只排序,不参于分组。

bysort hhid age: gen nid2=_n // hhid 和ag e 都既用来参与排序也分组encode country, gen(country1) 将文本变量转化为数值变量di splay5+9 显示计算结果sum price weight 描述统计:求价格和重量的观察值个数、平均值、标准差、最小值和最大值scatter price weight 绘出价格和重量的散点图line price weight, sort 绘出价格和重量的折线图clear 清除内存中原有内容cd d:/stata9 在打开数据之前,先定位数据的位置use 打开STATA 格式的数据文件set obs 5 //设定5 个观察值dir 查看当前路径下有哪些文件save mydata //保存数据,数据文件名为mydatasave mydata, replace 如果同一文件夹下已经存有mydata.dta,而你又要再次执行save mydata 时edit 编辑数据log 将输出结果存放入结果文件gen id=_n //生成一个新变量id,根据观测值排列顺序从上到下取值依次为123……replace id=9842 in 3 第三个观测的id值改变compress //压缩数据,使之在不损失任何信息的前提下占用空间最小erase mydata1.dta 删除文件,一定要带上后缀名。

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