STATA第五讲

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stata初级入门5线性回归模型估计

stata初级入门5线性回归模型估计
offset(varname)表示约束模型中变量varname的系数 为1。该选项多出现于离散选择模型、计数模型中。
1.2.3exposure
exposure(varname)表示约束模型中变量ln(varname) 的系数为1。该选项多出现于计数模型中。
计量经济学软件应用
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2020/6/13
计量经济学软件应用
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2020/6/13
菜单: Statistics > Postestimation > Reports and statistics
引起完全共线性的情况:(1)一个自变量是另一 个自变量的常数倍;(2)一个自变量恰好可以表 达为其它两个或多个自变量的一个线性函数。如果 此情况发生,自变量间就有多重共线性关系。
*自变量的样本有变异:在样本中,自变量不为相 同的常数。
同方差性(亦称有效性):var(u|x1,x2,x3,….)=σ2。
系数的方法。
method包括:
dw: rho_dw=1 - dw/2, 其中 dw 是Durbin-Watson值 regress:从残差回归方程et=rho_regress*et-1+vt freg:从残差回归方程中et=rho_freg*et+1+vt tscorr: rho=e‘et-1/e’e, 其中e和et-1 是残差和滞后一期残差。 theil: rho=rho_tscorr * (N-k)/N
rconsum
rneti _cons
Coef. Std. Err.
t P>|t|
.6478134 .0387183 482.8383 265.268
16.73 0.000 1.82 0.079

STATA_讲义

STATA_讲义

STATA 讲义目录Stata入门教程:Stata概貌Stata 第一章数据输入,存盘和调用文件命令以及数据管理命令Stata第二章 描述性统计命令与输出结果说明Stata第三章 正态检验与作图命令Stata第四章 t检验和单因素方差分析(上)Stata第四章 t检验和单因素方差分析(下)Stata第五章 多组计量资料比较的非参数检验命令与输出结果说明Stata第六章 卡方检验Stata第七章 相 关 分 析Stata第八章 单 因 素 生 存 分 析Stata第九章 多因 素 方 差 分 析 命 令 与 输 出 结 果 说 明Stata第十章 线 性 回 归 和 逐 步 回 归 命 令 和 输 出 结 果 说 明Stata第十一章 Logistic回归分析命令与输出结果说明Stata第十二章 Cox回归分析命令与输出结果说明第一章 Stata 概貌§1.1 Stata的功能、特点和背景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。

从1985至1998的十四年时间里,已连续推出1.1,1.2,1.3,1.4,1.5,……及2.0,2.1,3.0,3.1,4.0,5.0,6.0等多个版本,通过不断更新和扩充,内容日趋完善。

它同时具有数据管理软件、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融汇了上述程序的优点,克服了各自的缺点,使其功能更加强大,操作更加灵活、简单,易学易用,越来越受到人们的重视和欢迎。

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。

一、 Stata的数据管理能力1. Stata的数据管理空间受计算机的操作系统和计算机扩展内存的影响。

stata上机实验第五讲 工具变量(IV)

stata上机实验第五讲 工具变量(IV)

究竟该用OLS 还是IV
即解释变量是否真的存在内生性? 假设能够找到方程外的工具变量。 1。如果所有解释变量都是外生变量,则OLS
比IV 更有效。在这种情况下使用IV,虽然估 计量仍然是一致的,会增大估计量的方差。2。 如果存在内生解释变量,则OLS 是不一致的, 而IV 是一致的。
豪斯曼检验(Hausman specification test)原假设: H0 :所有解释变量均为外生变量。 H1:至少有一个解释变量为内生变量。
检验方法: estat firststage 1。初步判断可以用偏R2(partial R2) (剔除掉模型中原有外生变量的影响)。 2。 Minimum eigenvalue statistic(最小特征 值统计量),经验上此数应该大于10。
ivregress 2sls lw80 expr80 tenure80 (s80 iq=med kww mrt age), first
使用grilic.dta估计教育投资的回报率。
变量说明:lw80(80年工资对数),s80 (80年时受教育年限),expr80(80年时工 龄),tenure80(80年时在现单位工作年 限), iq(智商),med(母亲的教育年 限),kww(在‘knowledge of the World of Work’测试中的成绩),mrt(婚姻虚拟变量, 已婚=1),age(年龄)。
ivregress 2sls lw80 expr80 tenure80 (s80 iq=med kww mrt age), first estat overid ivregress gmm lw80 expr80 tenure80 (s80 iq=med kww mrt age) estat overid

stata上机实验第五讲——面板数据的处理

stata上机实验第五讲——面板数据的处理

• xtabond Arellano-Bond linear, dynamic panel data estimator (动态面板估计) • xtabond2 Arellano-Bond system dynamic panel data estimator(需要从网上下载) • xttobit Random-effects tobit models • xtintreg Random-effects interval data regression models • xtreg Fixed-, between- and random-effects, and population-averaged linear models • xtregar Fixed- and random-effects linear models with an AR(1) disturbance • xtgls Panel-data models using GLS
tab company,gen(dum)(批量生成变量) drop dum1 reg invest mvalue kstock dum*( *表示未 知数) 与上述方法比较一下: xi:reg invest mvalue kstock pany 结果完全一样。
• xtpcse OLS or Prais-Winsten models with panelcorrected standard errors • xtrchh Hildreth-Houck random coefficients models • xtivreg Instrumental variables and two-stage least squares for panel-data models • xtabond Arellano-Bond linear, dynamic panel data estimator • xtabond2 Arellano-Bond system dynamic panel data estimator(需要从网上下载) • xttobit Random-effects tobit models • xtintreg Random-effects interval data regression models

第五讲 多值、排序与计数模型 高级计量经济学及Stata应用课件

第五讲 多值、排序与计数模型 高级计量经济学及Stata应用课件
• 解释变量:是否白人(white),受教育年限(ed), 工龄(exper)。
• 这些解释变量都只依赖于个体,而不依赖于方案 ,故应使用多项logit或多项probit回归。
2020/7/27
陈强 计量及Stata应用 (c) 2014
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数据特征
• use nomocc2.dta, clear • sum
• 解释变量xij,既随个体i而变,也随方案j而变。
• 系数 β 表明,xij对随机效用Uij的作用不依赖于方 案j。比如,乘车时间依个体与方案而变,但乘车 时间太长所带来的负效用是一致的。
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陈强 计量及Stata应用 (c) 2014
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条件Logit (续)
• 根据与多项Logit类似的推导,
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陈强 计量及Stata应用 (c) 2014
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混合logit的Stata命令
• asclogit y x1 x2 x3,case(varname) alternatives(varname) casevars(varname) base(#) or
• “asclogit”表示“alternative-specific conditional logit”
• 如果假设 i1, ,iJ 服从J维正态分布,可
得“多项probit”(multinomial probit)模型
• 但多项Probit的计算涉及高维积分,不易计 算,较少使用。
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陈强 计量及Stata应用 (c) 2014
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随方案而变的解释变量
• 多项Logit仅考虑不随方案而变的解释变量(比如, 个体收入),但有些解释变量既随个体,也随方案 而变。比如,在选择交通工具时,乘车时间既因 个体而异,也因交通工具而异。

stata1-5讲义

stata1-5讲义

果一般而言是没有意义的并容易产生误导。可是如何让大家相信这种滥用和误用
计量模型所导致的偏误呢?
由于在社会科学中,被广泛认同的数理模型很少,讨论估计量是否一致或有
偏误的最好办法是假设我们已知某个理论公式及其相应参数,然后按照这个公式
通过蒙特卡洛方法生成假设数据,再来看在什么条件下用什么方法可以获得一致
(2)将其解压到 D:/stata9。 (3)点击 setup 安装>>改变安装路径到 D:/stata9>>选择 Stata/SE 版本。
1.2 启用和退出
(1) 程序→Stata,即可进入 Stata,启动后出现文件对话框,要求输入注册单 位和密码等。
中国人民大学 陈传波
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chrisccb@
的或渐近正态的估计结果,这种方法已被国外的统计和计量教材大量采用。
本书正是在这两个方面突出了自己的特色。作者 9 年来潜心钻研 STATA,
利用 STATA 处理过农村住户数据、人口普查数据(部分)等大量数据,积累了
丰富的数据处理经验。本书的前 9 讲集中介绍数据处理的知识和技巧,后 9 讲通
过蒙特卡洛模拟帮助读者从直观上理解数理统计和计量的基本理论,并掌握相应
本书从第 10 讲开始,运用蒙特卡洛模拟方法,将基于随机变量的数理统计 和计量经济学的核心思想和方法的黑箱打开,让读者在如同做游戏一样的感觉中 深刻理解抽样分布、假设检验、回归分析等方法的强大魔力和无处不在的陷阱, 这有利于读者批判性地理解他人基于统计数据得出的结论,也很利于读者在自己 运用统计和计量分析时正确对待和解释估计结果。
中国人民大学 陈传波
8
chrisccb@
STATA 十八讲1入门
1 STATA 入门

第五讲 受限因变量时间序列以及panel模型

第五讲 受限因变量时间序列以及panel模型

2. Logit 估计 —- 最大似然法估计法 我们观察不到 p (拥有住房的概率) , 而只观察到 Y 的结果 (拥有住房 Y=1, 或不拥有住房 Y=0) ,如何估计参数? 一般用最大似然法估计法估计参数。因为 Y 服从贝努里分布,我们有 Pr(Yi = 1) = pi Pr(Yi = 0) = 1 - pi 假设我们得到 n 个观测值的随机样本,令 fi(Yi)表示 Yi=1 或 Yi=0 的概率, 于是观测到 n 个 Y 值的联合分布概率(joint probability)为
ln f (Y1 , Y2 ,..., Yn ) = ∑[Yi ln pi + (1 − Yi ) ln(1 − pi )]
i =1 n
n
= ∑[Yi ln pi − Yi ln(1 − pi ) + ln(1 − pi )]
i =1 n
⎡ ⎛ p i ⎞⎤ n = ∑ ⎢Yi ln⎜ ⎟⎥ + ∑ ln(1 − pi ) ⎜1− p ⎟ i =1 ⎣ i =1 i ⎠⎦ ⎝
---------------------| yhat| 0 | 1 | Y 0 18 3 1 3 8
----------+-----------
----------------------
(2)pseudo-R2 最常用的是 McFadden(1974)提出的 pseudo-R2 McFadden pseudo R 1
T
β 2β 3 ~χ 2 5β 3β 0 (2) Nonlinear restrictions: g(β)=0 H :β β g β β β 1 W 0 g β
T
1
∂g β var β ∂βT
∂g β ∂βT

stata第五讲【山大陈波】

stata第五讲【山大陈波】

静态面板数据
静态面板数据模型,是指解释变量中不包含 被解释变量的滞后项(通常为一阶滞后项) 的 情形。但严格地讲,随机干扰项服从某种序 列相关的模型,如AR(1), AR(2), MA(1) 等, 也不是静态模型。静态面板数据主要有两种 模型------固定效应模型和随机效应模型。
面板数据的格式
company 1 1 1 1 2 2 2 2 3 3 3 3 year 1951 1952 1953 1954 1951 1952 1953 1954 1951 1952 1953 1954 invest 755.9 891.2 1304.4 1486.7 588.2 645.5 641 459.3 135.2 157.3 179.5 189.6 mvalue 4833 4924.9 6241.7 5593.6 2289.5 2159.4 2031.3 2115.5 1819.4 2079.7 2371.6 2759.9
究竟该用OLS 还是IV
即解释变量是否真的存在内生性? 假设能够找到方程外的工具变量。 1。如果所有解释变量都是外生变量,则OLS 比IV 更有效。在这种情况下使用IV,虽然估 计量仍然是一致的,会增大估计量的方差。2。 如果存在内生解释变量,则OLS 是不一致的, 而IV 是一致的。
豪斯曼检验(Hausman specification test)原假设: H0 :所有解释变量均为外生变量。 H1:至少有一个解释变量为内生变量。 quietly reg lw80 s80 expr80 tenure80 iq est store ols quietly ivregress 2sls lw80 expr80 tenure80 (s80 iq=med kww mrt age) est store iv hausman iv ols

第五讲异方差和自相关精制课件

第五讲异方差和自相关精制课件
检查是否具有异方差。 2。reg weight length mpg 检查是否具有异方差。 3。use production,clear
reg lny lnk lnl 检查是否具有异方差
精制课件
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4。use nerlove,clear reg lntc lnq lnpl lnpf lnpk 检验是否具有异方差
对于经典计量模型,我们的基本假设有:
假设 对于解释变量的所有观测值,随机误差项
有相同的方差。
Var(i
)
E
(
2 i
)
2
i 1, 2,...n
Var(U ) E[U E(U )][U E(U )]' E(UU ')
E(μμ )
E
1
1
n
12 E
1 n
n
n
1
2 n
其二,可能的情况下对变量取自然对数。变量取对 数降低了变量的变化程度,因此有助于消除异方差。
精制课件
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自相关
经典假设 随机误差项彼此之间不相关 Cov(i , j ) E(i j ) 0 i j i, j 1,2,, n • 如果存在自相关,则:
COV (ui,uj) 0
• 时间序列数往往存在着自相关,即:
精制课件
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异方差的处理
1。使用“OLS+异方差稳健标准误”(robust standard error):这是最简单,也是目前比较 流行的方法。只要样本容量较大,即使在异方差 的情况下,只要使用稳健标准误,则所有参数估 计、假设检验均可照常进行。
sysuse nlsw88, clear
reg wage ttl_exp race age industry hours

STATA简明讲义

STATA简明讲义
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Stata 简明讲义
中国经济研究中心 王非
方便——导入新数据时,只需改变“use”命令后的文件名即可,而不需改变数 据的路径。3、在菜单栏中选择“File Æ Open”,并选择数据所在的路径;4、点 击图标栏的 ,并选择数据所在的路径。
在前两种方式中,“use”命令后面,往往需要加一个“clear”。打个比方,想炒 一锅新菜,得把原来的一锅菜倒出去;同样,想导入一个新数据,得把原来的数 据清理出 Stata。“clear”就是把原来的数据清理出 Stata 的命令。
Stata 默认的数据文件是后缀名为“dta”的文件。讲义附带的一个数据文件是 “WAGE1.dta”,它可以直接用 Stata 打开。打开的方式无非有以下几种:1、运 行“use”命令加数据的路径和名称。2、像上文中列出的 do 文件那样,先用“cd” 命令进入数据所在的目录,然后用“use”命令直接加数据的名称来导入数据。 当要操作的许多的数据文件都在同一个目录下面时,用这样的方法导入数据比较
围绕着黑色区域,有三个白色背景的框,左边两个,下边一个。左下角的框的标
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Stata 简明讲义
中国经济研究中心 王非
题 是 “ Variables ”, 这 里 会 显 示 数 据 中 所 有 变 量 的 名 称 。 下 边 的 框 的 标 题 是 “Command”,这里用来输入各种操作命令,命令操作的结果一般会显示在黑色 区域中。左上角的框的标题是“Review”,这里会显示你曾经操作过的所有命令。 在三个框的右上角,均有这样一个小图标: 。点击它会使框隐藏起来,其效果 类似于把 QQ 拖到屏幕的边上;再次点击会恢复原状。而点击右上角另外一个图 标 ,会把相应的框关掉;如果想再次打开,可以点击菜单栏的“Window”,并 选择相应的框。

《STATA第五讲》课件

《STATA第五讲》课件

总结词:在Stata编程中,宏和循环结构的使用可能会 带来一些问题。
错误与调试
详细描述:熟悉常见的语法错误提示,根据错误提示检 查代码;采用逐步调试方法,设置断点、单步执行和查 看变量值,定位和修正逻辑错误。
2023
REPORTING
THANKS
感谢观看
2023
PART 06
Stata常见问题解答
REPORTING
数据处理问题解答
总结词
当遇到数据导入困难时,可能是由于文件格 式、编码或分隔符不正确所致。
详细描述
确保数据文件格式(如.csv、.dta等)与 Stata软件兼容;检查文件编码(如UTF-8 、ANSI等),确保与软件设置一致;确认 数据字段分隔符(如逗号、制表符等)是否 正确。
Stata是一种统计分析软件,专门用于数据管理和统 计分析。
02
它提供了广泛的数据分析工具,包括描述性统计、 回归分析、方差分析、生存分析等。
03
Stata具有易于使用的界面和强大的编程语言,使数 据分析变得简单而高效。
Stata的用途
数据分析
Stata提供了各种数据分析工具, 可以帮助用户进行数据探索、描 述性统计和复杂统计分析。
Cox比例风险模型
研究多个因素对生存时间的影响,并假设风险函 数与时间无关。
ABCD
Kaplan-Meier曲线
非参数方法描述生存函数随时间的变化。
时间依赖性Cox模型
在某些情况下,风险函数可能随时间变化,可以 使用此模型进行描述。
2023
PART 04
Stata编程基础
REPORTING
Stata命令基础
数据管理
Stata具有强大的数据管理功能, 可以方便地导入、导出数据,进 行数据清洗和整理。

Stata基本操作和数据分析入门:第五讲 多组平均水平的比较

Stata基本操作和数据分析入门:第五讲  多组平均水平的比较

Stata软件基本操作和数据分析入门第五讲多组平均水平的比较赵耐青一、复习和补充两组比较的统计检验1. 配对设计资料(又称为Dependent Samples)a)对于小样本的情况下,如果配对的差值资料服从正态分布,用配对t检验(ttest 差值变量=0)b)大样本的情况下,可以用配对t检验c)小样本的情况下,并且配对差值呈偏态分布,则用配对符号秩检验(signrank差值变量=0)2. 成组设计(Two Independent Samples)a)如果方差齐性并且大样本情况下,可以用成组t检验(ttest 效应指标变量,by(分组变量))b)如果方差齐性并且两组资料分别呈正态分布,可以用成组t检验c)(Ranksum test)二、多组比较1. 完全随机分组设计(要求各组资料之间相互独立)a)方差齐性并且独立以及每一组资料都服从正态分布(小样本时要求),则采用完全随机设计的方差分析方法(即:单因素方差分析,One Way ANOV A)进行分析。

b)方差不齐或小样本情况下资料偏态,则用Kruskal Wallis 检验(H检验)例5.1 为研究胃癌与胃粘膜细胞中DNA含量(A.U)的关系,某医师测得数据如下,试问四组人群的胃粘膜细胞中平均DNA含量是否相同?组别group DNA含量(A.U)浅表型胃炎 1 9.81 12.73 12.29 12.53 12.95 9.53 12.6 8.9 12.27 14.26 10.68肠化生 2 14.61 17.54 15.1 17 13.39 15.32 13.74 18.24 13.81 12.63 14.53 16.17早期胃癌 3 23.26 20.8 20.6 23.5 17.85 21.91 22.13 22.04 19.53 18.41 21.48 20.24晚期胃癌 4 23.73 19.46 22.39 19.53 25.9 20.43 20.71 20.05 23.41 21.34 21.38 25.70由于这四组对象的资料是相互独立的,因此属于完全随机分组类型的。

Stata操作讲义知识讲解

Stata操作讲义知识讲解

操S义讲作atatStata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 培训大纲

Stata 培训大纲
Stata培训大纲
第一讲stata基本介绍
第一节stata参数的设置
1、stata界面的介绍、窗口使用技巧和result界面的设置
2、当前路径的查看与更改
3、常用的系统参数设置(set)
第二节stata语言的特点
1、stata语言的语法
第三节stata官方命令和外部下载
3、数据的纵横变化
4、数据的转置
第四节离群值的处理
1、离群值的处理、对数处理和缩尾处理
第五节文字变量的处理
1、数值型变量与文字型变量的转化
2、subsrt()、subinstr()和split()函数
第六节分组统计量
1、分组统计量的产生
第七节其他常用的数据处理命令
replace、label、rename、display、format、order、sort、list、tab
第三节常用模型的stata操作
1、固定效应和随机效应模型以及其检验
2、分位数回归法
3、GMM模型
4、probit、logit和tobit
5、模型结果的输出
第五讲论文
针对一篇论文,详细讲解
3、命令的查看
第四节stata的do文件、help文件的使用
1、do文件的作用的使用技巧
2、help文件查看方式及潜在的功能
第五节数据的读入和导出
1、excel文件的读入和导出(import、export)
2、系统数据的查看和调入
3、个人数据的读入和保存
第六节stata13和stata14的区别
1、stata13和stata14的区别
第三讲stata绘图
第一节常用图形的绘制
1、常用图形的绘制
2、不同图形的组合

张文彤、赵耐青:Stata入门介绍

张文彤、赵耐青:Stata入门介绍

Stata入门介绍✧说明:(1)这里很可能有错误,如果产生不良影响,请见谅。

(2) 下面用红色注明的都是可执行的过程。

(3) Stata要在使用中熟练的,大家应该多加练习。

(4) Stata的很多细节,这里不可能涉及到,只是选取相对重要的部分加以解释,而且仅仅是入门性质。

✧界面当我们把stata装好以后,首先需要了解的是它的界面。

打开Stata后我们便可以看到它常用的四个窗口:Stata Results; Review; Variables; Stata Command。

我们所有的运行结果都会在Stata Results界面中显示;而命令的输入则在Stata Command窗口;Review窗口记录我们使用过的命令;最后Variables窗口显示存在于当前数据库中的所有变量的名称。

可以直接点击Review窗口来重新输入已使用过的命令,我们所需变量可以通过点击Varaibles窗口来得到,这些都可以简便我们的操作。

✧Stata 命令Stata软件功能强大,体现在它提供了丰富的命令,可以实现许多功能。

每一个stata命令都相应的命令格式。

我们在这里介绍常用的一些命令的功能和相应的格式,大家在使用stata的过程中也会不断积累相关的知识。

命令格式可以用help命令查询。

也可以在Help选项下content中寻找相关命令。

使用help命令后,窗口中会有关于该命令的详尽说明。

更直接的办法是看Examples中的范例是如何使用该命令,阅读一些相关的说明并加以模仿。

✧重要习惯我们使用stata进行回归分析时,需要养成一些好的习惯。

在进行一些数据量很大,过程复杂的分析时尤其重要。

(1)使用日志(log)。

它可以帮助我们记录stata的运行结果。

格式:log using c:\stata\logfiles\10.21.5_30.log(注意:我们需要先建好文件夹c:\stata\logfiles)关闭log的命令为“log close”。

STATA入门5 函数与运算符

STATA入门5 函数与运算符

5函数与运算符5.1运算符expSTATA 共有四种运算,分别是代数运算、字符运算、关系运算和逻辑运算。

运算的优先序:!(或~),^,-(负号),/,*,-(减),+,!=(或~=),>,<,<=,>=,==,&,| 当不确定优先序的时候,最好用括号将优先序直接表达出来。

5.1.1代数运算包括加(+)、减(-)、乘(*)、除(/),幂(^)和负数(-),当遇到缺失值或者运算不可行时(比如除数为零)均会得到缺失值。

例:求正式的值,若x=4,y=2,显然经过心算,应该为:-1xyy x yx -+-. di –(4+2^(4-2))/(2*4) //di 是display 命令的略写,表示显示结果. di 4-2 //输出2 . di 3*5 //输出15. di 8/2 //8除以2,输出4 . di 2^3 //2的立方,输出8. di –(2+3^(2-3))/sqrt(2*3) //括号运算优先,想一想,结果应为多少?实际上,更多的情形是两个或多个变量的直接运算。

比如,将进口车的价格都增加100元(可能是关税),而国产车不变。

. sysuse auto, clear. gen nprice=price+foreign*100 . list nprice price foreign5.1.2字符运算加(+)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”“STATA”合并在一起,命令为:. scalar a=”我爱” +“STATA” //要特别注意,引号必须是半角和英文模式. scalar list a //scalar命令将两个字符运算后的结果赋于a,然后显示a . scalar a=2 +“3” //注意到:字符与数值不能直接相加,显示类型不匹配type mismatchr(109);5.1.3关系运算关系运算包括大于、小于、等于;不等于、不小于、不大于等多种比较关系。

第五章 描述性统计分析.

第五章 描述性统计分析.

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STATA从入门到精通
(3)在summarize后使用in或者if来限制条件,可以获得对某个子 样本的描述性统计。
如果想查看女性的wage,可以使用
Summarize wage if female==1
或者使用by前缀,对男女的工资进行对比分析 Bysort female:summarize wage 如果想分别查看工资在前两百位和两百位之后统计特征,可以先使用 sort命令对wage从低到高进行排序: Sort wage 然后使用in对观测值的范围进行设定: Summarize wage in 1/200 Summarize wage in 201/1
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STATA从入门到精通
使用tabstat命令计算描述性统计量
. tabstat varlist [if] [in] [weight] [, options]
选项 mean sum range var 含义 平均数 加总 极差 方差 count / n sd 观测值数目 标准差 max/ min 最大值、最小值 cv 变异系数 (sd/mean) kurtosis p# 峰度 #%百分位数
变异程度的度量:极差、方差、标准差
相对位置的度量:标准得分 偏度和峰度:如果数据的分布是对称的,则偏度系数为0;如果偏度系数明显不等 于0,表明分布是非对称的。若偏度系数大于1或者小于-1,被称为高度偏态分布。 峰度通常是与标准正态分布比较,Stata计算的峰度系数未减3,故而是与3作比 较而不是与0作比较。若峰度系数等于3则服从标准正态分布,反之则意味着分 布比正态分布更尖或者更平。
semean 平均标准误 (sd/sqrt(n))

第五讲 动态面板数据模型

第五讲  动态面板数据模型
( Nhomakorabea)
E ( uit − ui,t −1 ) yi,t −s
如果
{
}
N T 1 = plim ∑∑( uit −ui,t−1 ) yi,t−s = 0 N (T −1) i=1 t =2
'
(7.10)
Δui = ( ui 2 − ui1 ui 3 − ui 2 " uiT − ui ,T −1 )
⎛ [ yi 0 ] ⎜ Zi = ⎜ ⎜ ⎜ ⎜ ⎝
− y i ,t −3 )( y i ,t − y i ,t −1 )
(5.4)
∑∑ ( y
i =1 t =3
i ,t − 2
− y i ,t −3 )( y i ,t −1 − y i ,t − 2 )
显然,对于 N → ∞、T → ∞或者 N 和 T → ∞,如果
plim

N T 1 ∑ ∑ ( uit − ui ,t −1 ) yi ,t − 2 = 0 N (T − 1) i =1 t = 2
(
)
( yi ,t −1 − yi ,t −2 ) 相 关 , 但 是 与 ( u
it
− ui ,t −1 ) 无 关 。 因 此 , y i ,t − 2 和
( yi ,t −2 − yi ,t −3 ) 均 为
( yi ,t −1 − yi ,t −2 ) 的工具变量。于是,模型(5.2)中参数的工具变量估计分别是
⎛ N ⎞ ⎛ N ' ⎞⎞ ⎛⎛ N ⎞ ⎛ N ' ⎞⎞ ' ' ˆ GMM = ⎜ ⎛ α ⎜ ∑ Δyi ,−1 Z i ⎟ W N ⎜ ∑ Z i Δyi ,−1 ⎟ ⎟ ⎜ ⎜ ∑ Δyi ,−1 Z i ⎟ W N ⎜ ∑ Z i Δyi ⎟ ⎟ ⎠ ⎝ i =1 ⎠ ⎠ ⎝ ⎝ i =1 ⎠ ⎝ i =1 ⎠⎠ ⎝ ⎝ i =1

STATA 教学大纲

STATA 教学大纲
(1)面板模型:动态面板模型、面板VAR模型和面板门槛模型(第1讲和第3讲),作为基础,在第2讲中,将介绍Bootstrap和Monte Carlo模拟相关的知识;
(2)内生性问题,包括处理效应模型和倾向得分匹配分析两类模型(第5讲),作为这一讲的基础,在第4讲中,将介绍Logit模型;
(3)随机边界分析相关的模型:传统的SFA模型、异质性SFA模型、面板SFA模型,以及双边SFA模型(第6讲);
序列相关检验和过度识别检验(Sargan检验)
面板VAR模型简介
冲击反应函数 (பைடு நூலகம்RF)、方差分解 (FEVD)
应用实例(介绍3篇论文)
第2讲(3小时)
自抽样和蒙特卡洛模拟
Bootstrap的原理和Stata实现
Bootstrap组间系数差异检验
Bootstrap获取复杂统计量的临界值
Monte Carlo的基本原理
多元Logit模型(Multinomial Logit)
应用实例(介绍3篇论文)
第5讲(3小时)
内生性问题
Heckman选择模型(Heckman Selection Model)
处理效应模型(Treatment Effect Model)
倾向得分匹配分析(Propensity Score Matching, PSM)
第6讲(3小时)
时间序列模拟分析
时间序列简介
ARIMA过程模拟分析
白噪声和随机游走过程模拟分析
伪回归问题模拟分析
GARCH模型模拟分析
第7讲(3小时)
面板数据模型
静态面板模型:固定效应和随机效应
基于Bootstrap的Hausman检验
异方差和序列相关(Bootstrap、Cluster调整标准误)
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第五讲、命令语句结构与运算符
• 命令语句的格式
– 通过前面几讲的学习,相信大家对命令多少有了点自己的了解。本 讲将介绍STATA命令语句的一般性格式: – [by varlist:] command [varlist] [=exp] [if exp] [in range] [weight] [, options] – 一般性格式中包含有如下几个组成部分:命令(command)、变量 列表(varlist)、分类(by)、赋值(=exp)、条件(if exp)、 范围(in range)、权重(weight)、可选项(options)。其中, [ ]表示可有可无的项,否则为必选项,显然只有 command 是必不可 少的。下面我们将结合具体的例子来讲解各个组成部分的含义及功 能。
第五讲、命令语句结构与运算符
• 赋值操作(=exp)
– [by varlist:] command [varlist] [=exp] [if exp] [in range] [weight] [, options] 该语句主要用于 生成新变量(gen)或覆盖原有变量(replace)。 – 例:假定销售商相对所有的车进行降价处理,降价的方式是在原有价格基础之上打9折在扣除100 美元。我们可以用下面的命令实现: – cd d:/mystata – use myauto.dta, clear – gen adj_price=price*0.9-100 //新的变量adj_price由原始价格*0.9减去100来生成 – list price adj_price //显示price和adj_price的内容 – 如果要覆盖已存在的变量,要用replace命令,不可以用gen命令。
STATA是当前最为流行 的统计计量分析之一
第五讲、命令语句结构与运算符
• 运算符与运算
– 对数据进行加工,不可避免 的会涉及到数据的运算。 STATA共有四种ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ算:代数 运算、字符运算、逻辑运算 和关系运算。各种运算的运 算符见右表。 代数运算 逻辑运算 关系运算
+
“加” 或“字 符相加” “减” 或“负 号” 乘 除
第五讲、命令语句结构与运算符
• 条件语句(if exp)
– [by varlist:] command [varlist] [=exp] [if exp] [in range] [weight] [, options] 当我们 只想对满足某些条件的数据进行某类操作时,则应当考虑使用条件语句。 – 例1:假定某客户只想查看进口车的价格 – cd d:/mystata – use myauto.dta, clear – list price if foreign==1 – 例2:假定某客户只想查看价格高过10000的进口汽车信息 – list if (price>10000)&(foreign==1) – 例3:假定某客户想分类查看价格高过10000或低于6000的进口汽车和国产汽车信息 – by foreign: list if (price>10000)|(price<6000)
< >= <=
小于 大于等 于
“非” 或“不”
小于等 于 等于
不等于
^
sqrt()
指数
开方
==
~=或! =
第五讲、命令语句结构与运算符
• 代数运算
– 代数运算是最基本的数据处理,它包括包括加(+)、减(-)、乘(*)、 除(/),幂(^)和负数(-)。在进行代数运算时,如果遇到缺失值、 运算不可行时(比如除数为零)或运算不用执行时均会得到缺失值。 – 如只给女生成绩进行开方在乘以10进行调整,则可以用如下命令 – use Math_score.dta, clear //将数学成绩文件打开 – gen math_female=sqrt(math)*10 if gender==0//将女生数学成绩进 行调整,并将调整后的成绩记为math_female
第五讲、命令语句结构与运算符
• 变量(varlist)
– [by varlist:] command [varlist] [=exp] [if exp] [in range] [weight] [, options]varlist: 变量列表, 表示一个或者多个变量,多个变量之间用空格隔开。变量一般紧跟command命令之后,表示命令 执行对象。如 – cd d:/mystata //工作路径设定在d盘的mystata文件夹下 – use auto.dta, clear // 打开数据文件并清空原有内存 – su price //显示价格变量的基本统计特征 – su p //由于auto文件中只有变量price首字母为p,因此与su price相同 – su t //数据中有两个变量的开首字母为t(trunk和turn),所以STATA认为t为模糊的省略,并给出 如下的错误信息 – t ambiguous abbreviation – su trunk turn//显示trunk和turn的基本统计特征 – su t* //与上一条命令相同,显示首字母为t的所有变量的基本统计特征
第五讲、命令语句结构与运算符
• 字符运算
– 当需要把两个字符进行连接时,同样可以用加号(+)来完成。比如,把 “我”和“爱你”合并在一起,命令为: – scalar a= “I”+ “Love U”//将字符I和Love U连接并赋予a。注意:引 号必须是在英文半角状态,否则出错。 – scalar list a// 显示a的内容 – 不可以将不同类型的数据进行相加,否则将出错。例如,把数值型数据2 和字符型数据3相加就会出错。 – scalar a= 5+ “3”//将数值2和字符3相加,结果出错 – type mismatch – r(109);
第五讲、命令语句结构与运算符
• 关系运算
– 关系运算包括大于、小于、等于;大于等于、小于等于、不等于等多种比 较关系。特别要注意的是,STATA中的等于符号为“==”,是两个等号连 写在一起,表示比较两边的关系式是否相等,它不同于“=”。“=”的 含义是将等号右边的值赋予左边的变量,这是一个赋值号。当关系式满足 是,显示结果为1(表示关系式正确),否则显示结果为0(表示关系式错 误) – dis 3>5 //dis是display的简写,显示结果为0 ,表示关系式不对 – dis 3<5 //显示结果为1,表示关系式正确 – dis 4==4 //显示结果为1,表示关系式正确 – 在进行关系运算中一定要注意缺失值,因为在STATA中,系统缺失值大于 任何一个数据。
第五讲、命令语句结构与运算符
• 命令(command) – [by varlist:] command [varlist] [=exp] [if exp] [in range] [weight] [, options] – 命令(command)是命令语句中的核心,他告诉计算机应该执行怎样的操作,是实现人 和机器沟通的语言。 – cd d:/mystata //cd:工作路径设定在d盘的mystata文件夹下 – use auto.dta, clear // use: 打开数据文件;clear:清空原有内存 – summarize _all //summarize:显示内存中所用变量的基本统计特征 – summarize //很多命令可以单独使用,这时一般指针对所用变量进行该命令操作。该结 果与上一条命令功能一样。 – sum // 与上一条命令等价,是summarize的缩略形式 – su // 与上一条命令等价,是summarize的最简形式 – s //简写前提是不引起混淆。执行这个命令将出现错误信息 – unrecognized command: s – r(199);
对外经济贸易大学金融学院 谢海滨 International Business School, UIBE
计量经济软件及应用
STATA硕士研究生班
第五讲、命令语句结构与运算符
STATA的广泛应用:
-1.运算符及运算 -2.命令语句结构 ->1 命令(command)
->2 变量(varlist)
->3 分类变量(by varlist) ->4 赋值(=exp) ->5 条件(if exp) ->6 范围(in range) ->7 加权(weight) ->8 可选(option)
&
“与” 或“和” 或 “非” 或“不”
>
大于
– 运算的优先级(从高到 低):!(或~),^,-(负 号),/,*,-(减), +,!=(或 ~=),>,<,<=,>=,==,&,| 当 忘记或者无法确定优先序的 时候,最好用括号将优先序 表达出来,在最里层括号中 的表示式将被优先执行
* /
| ~ !
• 例
– 下面举例说明忽略缺失值的严重后果。假 定有如下的学生成绩数据,由于John缺考, 因此成绩缺失。 – 现在假定学校想了解数学成绩在80~90分 和90分以上的人数,有人写出如下命令进 行统计 – gen Math_9=(Math>=90)//成绩在90及 以上的 – gen Math_8=(Math<90)&(Math>=80)//成 绩在80~90之间 – list Math Math_9 Math_8//显示结果 – 显然这种统计方式是错误的,因为他将缺 考的John的数学成绩当成超过90分来处理。
第五讲、命令语句结构与运算符
• 分类变量(by varlist)
– [by varlist:] command [varlist] [=exp] [if exp] [in range] [weight] [, options] 该语句的含义是 根据变量列表,varlist来执行相应的命令。请比较下面的两个例子:例1:对所有汽车数据进行命 令操作 – cd d:/mystata //设定工作路径为d盘的mystata文件夹 – use myauto.dta, clear //打开d盘文件夹mystata中的文件myauto.dta,并清空原有内存 – sum price mpg length //对变量进行基本统计分析 – 例2:*对国产车和进口车进行分类命令操作 – by foreign: sum price mpg length //对国产车和进口车分别进行基本的数据统计分析 – 注意:用by语句时,一定要确保内存中的数据是按照by后面的变量排序的,否则将会报错。请看 下面的例子: – sort price //将内存中的数据按照价格进行排序 – by foreign: sum price mpg length – not sorted
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