STATA基本操作入门
stata入门常用命令
stata入门常用命令Stata是一种统计分析软件，在社会科学、医学等研究领域很常用。
以下是Stata入门常用命令：1.数据加载use "文件路径"：加载Stata数据，文件路径为数据文件所在的路径。
describe：显示数据集的变量名、数据类型、缺失值和数据分布等。
2.变量处理generate 变量名=表达式：生成新变量（如指数变量），并可以使用算数、统计和逻辑运算。
replace 变量名=新值：替换某变量中的指定值（如缺失值）为新值。
drop 变量名：删除数据集中的变量。
rename 旧变量名 = 新变量名...：将变量改名。
recode 变量名(包含的值) = 新值：根据变量取值对其离散化。
3.数据子集sort 变量名...：按指定变量排序数据。
by 变量名:...:在一个或多个变量上划分数据集，然后对每个子集应用命令。
if (条件)：指定一个条件，只选取满足条件的数据记录。
merge 命令：将两个或多个数据集根据指定变量进行合并。
4.数据汇总summarize：按变量计算数值统计（如平均值、标准差、中位数和四分位数）。
tabulate 变量名：对变量进行交叉分析，并产生表格输出。
5.数据可视化histogram 变量名：绘制直方图。
scatter 变量名1 变量名2：绘制散点图。
graph 命令：绘制多种类型的图表，例如线图和条形图。
6.线性回归regress 因变量自变量1 自变量2...：通过最小二乘法拟合多元线性回归模型。
test 命令：进行t检验、F检验、方差分析等统计检验。
predict 新变量名：计算回归模型的预测值或残差值，并存储在新的变量中。
7.度量方法计算correlate 命令：计算并存储所有变量的相关系数矩阵。
haase 命令：计算哈斯变换矩阵。
Inflate 命令：计算一个变量的方差膨胀因子和条件数。
8.模态分析（模拟）simulate 命令：用随机抽样模拟数据，计算一个或多个变量的特定函数或方程，并存储结果。
STATA实用教程
STATA实用教程STATA是一种统计分析软件，广泛应用于数据分析、统计建模、数据可视化等领域。
它具有强大的数据处理能力和丰富的统计功能，能够快速、准确地处理大规模的数据集。
下面是一些STATA实用教程，帮助初学者快速上手该软件。
1.STATA基本操作STATA的基本操作包括数据导入和导出、数据集处理、变量管理等。
首先要学会使用STATA命令行界面和菜单栏来进行操作，了解STATA常用的命令和语法，掌握STATA常用的数据结构，如数据集、变量类型等。
同时，还需要学会使用STATA的帮助文档和网络资源，解决自己在使用过程中遇到的问题。
2.数据的描述性统计STATA可以进行各种描述性统计，例如计算均值、中位数、标准差、四分位数等，了解数据的分布情况。
可以利用summarize、describe等命令来进行描述性统计，还可以使用tabulate、histogram等命令进行变量的频数统计和画出直方图。
3.数据清洗和转换在实际应用中，数据往往需要进行清洗和转换。
STATA提供了一系列的命令，用于数据的清洗和转换。
比如，drop、keep命令可以删除不需要的变量或观察值；rename、recode命令可以对变量进行重命名和重新编码；reshape、merge命令可以进行数据重塑和合并等操作。
4.统计分析STATA提供了许多常用的统计方法和模型，可以进行统计分析。
例如，t检验、方差分析、线性回归、Logistic回归、生存分析、聚类分析等。
用户可以使用STATA内置的命令来进行统计分析，也可以使用STATA扩展包来进行更加复杂的分析。
5.高级数据处理STATA还提供了一些高级数据处理方法，如面板数据分析、时间序列分析、密度估计、非参数统计等。
这些方法对于处理复杂的数据结构和模型非常有用。
通过学习STATA的面板数据命令如xtreg、xtsum等，可以进行面板数据分析；通过学习STATA的时间序列命令如arima、xtdes等，可以进行时间序列分析。
stata初级入门2-数据篇解析
菜单操作：file>import
2024年8月15日星期四
《计量经济学软件应用》课程讲义
7
3.其它方式
（1）用StatTransfer 软件转换
可以用statTranser 9软件将各种格式的数据转换成 dta格式数据
前提是你安装了这个软件
（2）安装外挂命令程序包，如usespss.ado程 序包就是一个用于读取spss生成的格式数据的 程序包。
(2)观测值：Data > Create or change data > Keep or drop observations Clear命令 list命令： 格式：list varlist [if] [in] [,options]
调用数据窗口方式：(a)在command窗口中 输入edit命令；(b)点工具栏上的
（2）在excel中录入后，直接复制到 stata数据编辑窗口中。
（3）键盘直接输入：在command窗口， 用input命令。划线部分输入
. drop _all . input x y
xy 1. 1 2 2. 3 4 3. 5 6 4. 7 8 5. 9 10 6. end
2024年8月15日星期四
《计量经济学软件应用》课程讲义
18
菜单操作：
Data > Create or change data > Create new variable Data > Create or change data > Create new variable (extended)
value label
variable label
foreign
计量经济学stata操作指南
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) frequency kdensity 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 ～large predict 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 first estat 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统计分析软件使用教程
STATA统计分析软件使用教程引言STATA统计分析软件是一款功能强大、使用广泛的统计分析软件，广泛应用于经济学、社会学、医学和其他社会科学领域的研究中。
本教程将介绍STATA的基本操作和常用功能，并提供实例演示，帮助读者快速上手使用。
第一章：STATA入门1.1 安装与启动首先，下载并安装STATA软件。
完成安装后，点击软件图标启动STATA。
1.2 界面介绍STATA的界面分为主窗口、命令窗口和结果窗口。
主窗口用于数据显示，命令窗口用于输入分析命令，结果窗口用于显示分析结果。
1.3 数据导入与保存使用命令`use filename`导入数据，使用命令`save filename`保存当前数据。
1.4 基本命令介绍常用的基本命令，如`describe`用于显示数据的基本信息、`summarize`用于计算变量的统计描述等。
第二章：数据处理与变量管理2.1 数据选择与筛选通过命令`keep`和`drop`选择和删除数据的特定变量和观察值。
2.2 数据排序与重编码使用命令`sort`对数据进行排序，使用命令`recode`对变量进行重编码。
2.3 缺失值处理介绍如何检测和处理数据中的缺失值，包括使用命令`missing`和`recode`等。
第三章：数据分析3.1 描述性统计介绍如何使用STATA计算和展示数据的描述性统计量，如均值、标准差、最大值等。
3.2 统计检验介绍如何进行常见的统计检验，如t检验、方差分析、卡方检验等。
3.3 回归分析介绍如何进行回归分析，包括一元线性回归、多元线性回归和逻辑回归等。
3.4 生存分析介绍如何进行生存分析，包括Kaplan-Meier生存曲线和Cox比例风险模型等。
第四章：图形绘制与结果解释4.1 图形绘制基础介绍如何使用STATA进行常见的数据可视化，如散点图、柱状图、折线图等。
4.2 图形选项与高级绘图介绍如何通过调整图形选项和使用高级绘图命令，进一步美化和定制图形。
stata入门操作
-1-
任务：按学号录入五个学生的经济学成绩
id
economy
1
40
2
80
3
90
4
70
5Hale Waihona Puke 53操作：在 command 窗口中键入(注：前面的点号不必健入，每完成一行按回车键,黑体为命令，
斜体为变量名或文件名)：
• clear
• input id name
• 1 40
• 2 80
• 3 90
• use economy,clear • sum economy • sum • sum economy in 1/2 • sum economy in 1/4 if economy>60
补充： Format 用来控制数据输出的格式
任务 2：生成新的数据 x, (x=1,2,…1000); y=x+100. • clear • set obs 1000 • gen x=_n • gen y=x+100
• 4 70
• 5 53
• end
• save economy
• save economy,replace
• exit,clear 其中后两命令先保存数据，文件名为 economy，然后清除内存中的数据并退出 STATA. 如果重复执行 save economy 回出现错误提示”file economy have already exist”，意味着
pwd
显示当前路径
pwd
dir
列示当前路径文件夹中的所有文件 dir
mkdir
在当前路径下创建一个新的文件夹 mkdir d:/mydata
cd
将 cd 后面的路径设定为当前路径 cd “d:/mydata”
Stata软件基本操作和数据分析入门
1|
25
101.52 1.900982 9.504911 97.59657 105.4434
---------+--------------------------------------------------------------------
combined |
50
95.3 1.577456 11.1543 92.12998 98.47002
Group | Obs
Mean Std. Err. Std. Dev. [95% Conf. Interval]
---------+--------------------------------------------------------------------
0|
25
89.08 1.822928 9.11464 85.31766 92.84234
Group | Obs
Mean Std. Err. Std. Dev. [95% Conf. Interval]
---------+--------------------------------------------------------------------
0|
25
89.08 1.822928 9.11464 85.31766 92.84234
9 13.0 13.8
10 12.3 12.0
问：治疗前后的血红蛋白的平均水平有没有改变
这是一个典型的前后配对设计的研究(但不提倡，因为对结果的解
释可能会有问题)
操作如下：
Stata 数据输入结构
X1 11.3
15 15 13.5 12.8 10 11 12 13 12.3
stata操作介绍之基础部分(一)
精选ppt课件
33
•Stata常用命令及其缩写
精选ppt课件
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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
精选ppt课件
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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。
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。
精选ppt课件
40
精选ppt课件
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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
精选ppt课件
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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。
1.7 Stata安装
1、首先下载文件然后解压。解压完成后双击 “SetupStata14.exe”进行安装。点击“Next”继续。如下图：
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11
2、选中“I accept the....”然后点击“Next”
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stata-第一章-基本操作
你可以通过下列菜单调整窗口设置
Edit/preferences Window/command, variables ……
2021/5/23
3
display 命令
在命令窗口输入:
display 1 display "song"
试试以下两者的区别：
display "1+1" display 1+1
save "D:\Teach课件\STATA\data\corgov9910.dta",replace
br
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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
• 4 70
• 5 53
• end
• save economy
• save economy,replace
• exit,clear 其中后两命令先保存数据，文件名为 economy，然后清除内存中的数据并退出 STATA. 如果重复执行 save economy 回出现错误提示”file economy have already exist”，意味着
3.2 命令操作：
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任务：按学号录入五个学生的经济学成绩
id
economy
1
40
2
80
3
90
4
70
5
53
操作：在 command 窗口中键入(注：前面的点号不必健入，每完成一行按回车键,黑体为命令，
斜体为变量名或文件名)：
• clear
• input id name
• 1 40
• 2 80
• 3 90
2．建立自己所在省数据库，文件名为 pv+学号（1996－2005）
省调查表
学号：
家乡省份
省历年 GDP 省历年人口
3．上网搜索学习 STATA 的资料
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/* 上机操作 2：数据管理
1.创建文件
1.1 要掌握的命令
为了创建一个完整的文件，要掌握下面的命令。这也是该小节的学习目标。
Stata软件操作教程
Stata软件操作教程第15章：面板数据分析面板数据是指在时间上具有一定连续性的多个个体观测值，例如不同地区连续多年的经济数据、同一个企业在多个时间点的财务数据等。
面板数据具有时间序列和截面两个维度，因此在分析面板数据时需要考虑个体间的相关性和时间序列的影响。
在Stata中，面板数据的操作和分析可以使用如下的一些命令：1. 导入面板数据：使用`use`命令导入面板数据文件，例如`use filename, clear`，其中filename为数据文件名。
2. 面板数据的描述性统计：使用`summarize`命令计算面板数据的平均值、标准差等描述性统计量。
例如，`summarize varname, detail`计算变量varname的描述性统计量。
3. 面板数据的时间序列图：使用`tsline`命令绘制面板数据的时间序列图。
例如，`tsline varname`绘制变量varname的时间序列图。
4. 固定效应模型（Fixed Effects Model）：使用`xtreg`命令估计固定效应模型，该模型考虑了个体间的固定效应。
例如，`xtreg dependent var independent var, fe`估计固定效应模型。
5. 随机效应模型（Random Effects Model）：使用`xtreg`命令估计随机效应模型，该模型考虑了个体间的随机效应。
例如，`xtreg dependent var independent var, re`估计随机效应模型。
6. 混合效应模型（Mixed Effects Model）：使用`xtmixed`命令估计混合效应模型，该模型既考虑了个体间的固定效应，又考虑了个体间的随机效应。
例如，`xtmixed dependent var independent var ，groupvar:`估计混合效应模型。
7. 模型检验和诊断：使用`xttest0`命令进行固定效应模型的F检验；使用`xtserial`命令进行个体效应的序列相关性检验；使用`xtgee`命令进行广义估计方程的估计和推断。
Stata软件基本操作和数据分析入门
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。
STATA基础教程
STATA基础教程STATA基础教程
stata基本命令
1.使⽤命令use "⽂件路径.dta"
例如： use “H:\resourses\2021数学建模培训\多元回归案例分析\数据.dta”
2.通过导航栏【⽂件-打开】打开所需数据
下图演⽰如何打开及查看数据表
3. 查看数据表信息：describe（简写des）
4. 把数据表列出来：list
5. 概要统计命令：summarize（简写sum)
利⽤这个命令，可以得到：
观测案例数(Obs)、变量的平均值(Mean)、标准差、最⼩值和最⼤值
Variable为变量
6.画散点命令： scatter y x
7.画拟合线命令：twoway( scatter y x)(lfit y x) 可简写为tw
8.最⼩⼆乘估计：reg y x
9.统计计算机：display,可以简写为dis [⽤于做最基础的运算]
10.⽣成新变量命令generate,可以简写为gen 新变量名=原变量名的某个运算
例如：gen z=x^2#会产⽣x^2的⼀列数
11.去除变量的命令：drop 某变量名
例如：drop z #z那⼀栏就不见了，被删除了
12.提取残差的命令：reg y x,紧跟第⼆条命令：predict e,res 边学习边补充~。
stata 教程
stata 教程Stata是一种强大的统计分析软件，广泛应用于经济学、社会科学、生物统计学等领域。
本教程将介绍Stata的基本操作和常用功能，帮助您快速入门。
1. Stata的界面和基本操作- 打开Stata软件后，会出现一个命令行界面。
您可以直接在命令行输入Stata命令进行操作。
- 菜单栏提供了常用的功能选项，包括打开数据文件、保存结果、运行程序等。
- 数据编辑窗口可以对数据进行编辑和处理。
- 结果窗口会显示Stata命令的执行结果和输出信息。
2. 导入和导出数据- 使用`import`命令可以导入各种格式的数据文件，如CSV、Excel、SPSS等。
- 使用`export`命令可以将Stata数据文件保存为其他格式的文件。
3. 数据的描述性统计- 使用`summarize`命令可以计算数据的基本统计量，如均值、中位数、标准差等。
- 使用`tabulate`命令可以制作数据的列联表和交叉报表。
- 使用`graph`命令可以绘制数据的直方图、散点图等。
4. 数据的清洗和处理- 使用`drop`命令可以删除数据中的变量或观察。
- 使用`rename`命令可以修改变量的名称。
- 使用`generate`命令可以生成新的变量，并进行数值计算和逻辑判断。
5. 统计分析- 使用`regress`命令可以进行回归分析。
- 使用`ttest`命令可以进行单样本或双样本t检验。
- 使用`correlate`命令可以计算变量之间的相关系数。
6. 编写和运行程序- 使用`do`命令可以运行存储在.do文件中的Stata程序。
- 使用`foreach`和`forvalues`命令可以进行循环操作。
- 使用`if`和`else`命令可以进行条件判断。
这些是Stata的基本操作和常用功能，希望对您的学习和使用有所帮助。
通过实践和深入了解Stata的不同命令和功能，您将能够灵活地进行数据处理和统计分析。
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入门常用命令
stata入门常用命令
Stata是一种数据分析软件，广泛用于社会科学、医学研究等领域。
本文将介绍Stata入门常用命令，帮助初学者快速掌握基本操作。
主要涉及以下内容：
1.数据导入和导出
Stata支持多种数据格式的导入，包括Excel、CSV、SPSS等。
常用命令包括：import excel、import delimited、use等。
导出数据可以使用命令save和export。
2.数据清洗和管理
数据清洗是数据分析的重要步骤，常用命令包括：drop、keep、rename、gen等。
数据管理的常用命令包括：sort、merge、append 等。
3.描述性统计分析
描述性统计是数据分析的基础，可以使用命令summarize、tabulate、graph等进行数据的可视化展示。
4.回归分析
回归分析是社会科学研究中常用的方法，可以使用命令regress、logit、probit等进行回归分析。
5.面板数据分析
面板数据分析可以对有时间序列和横截面数据的数据进行分析，常用命令包括：xtset、xtreg等。
总之，Stata是一款功能强大的数据分析软件，熟练掌握常用命
令对于数据分析工作非常重要。
stata入门教程
stata入门教程Stata 快速入门 1、Stata的窗口?在最上方有一排菜单，即“File Edit Data Graphics Statistics User Window Help”。
?左上“Review”（历史窗口）：此窗口记录着自启动Stata以来执行过的命令。
?右上“Variables”（变量窗口）：此窗口记录着目前Stata内存中的所有变量。
?正上方“Results”（结果窗口）：此窗口显示执行Stata命令后的输出结果。
?正下方“Command”（命令窗口）：在此窗口输入想要执行的Stata命令。
2、将数据导入Stata?打开Stata软件后，点击Data Editor(Edit)图标（也可以点击菜单“Window”→“Data Editor”），即可打开一个类似Excel的空白表格。
?用Excel打开文件“nerlove.xls”，复制文件中的所有数据，并粘贴到Data Editor中。
?导入数据的另一方法是，点击菜单“File” →“Import”，然后导入各种格式的数据。
但这种方法有时不如直接从Excel表中粘贴数据来得方便直观。
3、变量窗口?关闭Data Editor后，即会看到右上方的“Variables”窗口出现了5个变量： ?分别为tc（total cost，总成本），q（total output, 总产量），pl（price of labor，小时工资率），pf（price of fuel，燃料价格），与pk（user cost of capital，资本的租赁价格。
4、存为dta数据文件?此时，可以点击Save图标（也可以点击菜单“File” →“Save”），将数据存为Stata格式的文件（扩展名为dta），比如nerlove.dta。
?以后就可以用Stata直接打开这个数据集了（不需要再从Excel表中粘贴过来）。
5、打开dta数据文件打开的方式有三种：1.点击Open图标（也可以点击菜单“File” →“Open”），然后寻找要打开的dta 文件的位置。
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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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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
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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
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9.3 画图：散点图
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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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• 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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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
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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
2
2.数据导入
• data - data editor - data editor(edit) (或者 倒数第五个图标)
• 将Excel表格中的数据粘贴到data editor中。 • 提示窗口中选择Variable names（第一行的
• 方法：pwcorr pl pf pk，sig star(.05)
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9.画图：直方图
• 如果要做出q的直方图，宽度为1000 • 方法：histogram q,width(1000) frequence
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9.2画图：经验分布图
• 如果要画变量 q的经验分布图（折线图） • 方法：kdensity q
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5.1 展示部分数据：基于位置
•例：查看tc变量前5个数据，输入list tc in 1/5 查看tc中第13～20个数据，输入list tc in 13/20 查看 tc 和 q 中第22～28个数据，输入 list tc q in 22/28
结果窗口显示：
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5.2 展示部分数据：基于逻辑关系
• PK 改为 user cost of capital
• 点击 Apply 完成修改 整理PPT课件
4
4.1 审视数据：展示数据集
• Describe 展示数据集的信息 • 方法：输入 describe 或者 d
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4.2 审视数据：展示具体变量
• list 展示具体变量的数据 • 方法：list variable(此处为变量名称) • 输入 ：list tc q 展示 tc 和 q 的数据
是变量的名称，而不是具体数值）
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3.编辑变量的标签（label）
• Data - Variables Manager 或者 倒数第三个 图标
• 修改label：
• TC 改为 total cost
• Q 改为 total output
• PL 改为 price of labor
• PF 改为 price of fuel
• 展示满足q>=10000的q的数据 • 方法：list q if q >=10000 • 展示满足q>=10000的q和tc的数据 • 方法：list q tc if q >=10000
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6.1查看变量的统计特征
• 查看变量q的统计特征： • 方法：输入summarize q 或 su q
9.3.2 散点图上做回归线
• 在散点图上做回归线 • 方法：输入twoway(scatter tc q)(lfit tc q)
• 保存该图：输入graph save scatter1
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9.3.3 散点图上画二次回归曲线
• 在散点图上画出二次回归曲线 • 方法:输入twoway(scatter tc q)(qfit tc q)
stata基本操作
袁宏斌
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1.操作界面
Review:历史窗口，记录自启 Results:结果窗口， 动stata以来执行过的命令 显示执行命令后的
输出结果
Variables:变量窗口， 记录目前stata内存中的 所有变量
Command:命令窗口，在这里输入要 执行的命令。
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6.4 查看变量的统计特征
• 如果summarize 后面不输入具体变量，则 展示所有变量的统计指标
• 方法：输入summarize 或 su
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7.经验累积分布函数
• 如果要查看q的经验累积分布函数 • 方法：tabulate q 或则 ta q
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