Stata基础命令02_list

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常用Stata命令

我常用到的stata命令1最重要的两个命令莫过于help和search了。

即使是经常使用stata的人也很难，也没必要记住常用命令的每一个细节，更不用说那些不常用到的了。

所以,在遇到困难又没有免费专家咨询时，使用stata自带的帮助文件就是最佳选择。

stata的帮助文件十分详尽，面面俱到，这既是好处也是麻烦.当你看到长长的帮助文件时，是不是对迅速找到相关信息感到没有信心？闲话不说了.help和search都是查找帮助文件的命令，它们之间的区别在于help用于查找精确的命令名，而search是模糊查找.如果你知道某个命令的名字，并且想知道它的具体使用方法，只须在stata的命令行窗口中输入help空格加上这个名字.回车后结果屏幕上就会显示出这个命令的帮助文件的全部内容。

如果你想知道在stata下做某个估计或某种计算，而不知道具体该如何实现，就需要用search命令了.使用的方法和help类似,只须把准确的命令名改成某个关键词.回车后结果窗口会给出所有和这个关键词相关的帮助文件名和链接列表。

在列表中寻找最相关的内容，点击后在弹出的查看窗口中会给出相关的帮助文件.耐心寻找，反复实验，通常可以较快地找到你需要的内容。

下面该正式处理数据了.我的处理数据经验是最好能用stata的do文件编辑器记下你做过的工作。

因为很少有一项实证研究能够一次完成,所以,当你下次继续工作时。

能够重复前面的工作是非常重要的。

有时因为一些细小的不同,你会发现无法复制原先的结果了。

这时如果有记录下以往工作的do文件将把你从地狱带到天堂。

因为你不必一遍又一遍地试图重现做过的工作.在stata窗口上部的工具栏中有个孤立的小按钮，把鼠标放上去会出现“bring do—file editor to front”，点击它就会出现do文件编辑器.为了使do文件能够顺利工作，一般需要编辑do文件的“头”和“尾"。

这里给出我使用的“头”和“尾”./＊（标签.简单记下文件的使命。

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基础命令

stata基础命令Stata基础命令Stata是一种功能强大的统计分析软件，广泛应用于学术研究和商业分析领域。

本文将介绍Stata的一些基础命令，帮助读者快速掌握Stata的使用方法。

1. 数据导入与查看命令在Stata中，可以使用"import"命令将外部数据导入到Stata的工作环境中。

例如，可以使用"import excel"命令导入Excel表格中的数据，或使用"import delimited"命令导入以逗号分隔的文本文件。

导入数据后，可以使用"browse"命令查看数据集的内容，或使用"describe"命令查看数据集的结构信息。

2. 数据清洗与变量处理命令在进行数据分析之前，通常需要对数据进行清洗和变量处理。

Stata 提供了一系列命令来完成这些任务。

例如，可以使用"drop"命令删除不需要的变量或观察值，使用"rename"命令修改变量名，使用"generate"命令创建新的变量，使用"recode"命令对变量进行重新编码等。

3. 描述性统计与绘图命令Stata提供了各种命令来计算和展示数据的描述性统计信息。

例如，可以使用"summarize"命令计算变量的均值、标准差和分位数等统计量，使用"tabulate"命令生成变量的频数表，使用"histogram"命令绘制变量的直方图，使用"scatter"命令绘制两个变量的散点图等。

4. 统计模型与假设检验命令在Stata中，可以使用各种命令来拟合统计模型和进行假设检验。

例如，可以使用"regress"命令拟合线性回归模型，使用"logit"命令拟合二元Logistic回归模型，使用"anova"命令进行方差分析，使用"ttest"命令进行两样本t检验等。

stata 常用命令

stata 常用命令Stata是一个流行的统计分析软件，广泛应用于各个领域的数据分析和研究。

它提供了丰富的命令和功能，可帮助用户处理、分析和可视化数据。

在本文中，我将向您介绍一些常用的Stata命令，以及它们在数据分析中的应用。

1. 数据导入与导出在使用Stata进行数据分析之前，我们需要将数据导入软件环境中。

Stata支持多种数据格式，如Excel、CSV、SPSS等。

对于Excel数据，我们可以使用命令"import excel"将数据导入到Stata中；对于CSV数据，可以使用"import delimited"命令。

Stata还提供了"export"命令，可将分析结果导出为Excel、CSV等格式，便于与其他软件进行交互。

2. 数据清洗与处理在数据分析过程中，数据清洗是一个重要的步骤。

Stata提供了一系列命令来处理和净化数据。

"drop"命令可以删除数据集中的变量或观察值；"replace"命令用于修改变量的取值；"gen"命令可以创建新的变量等。

"merge"命令可用于合并不同数据集，"sort"命令可用于排序数据等。

3. 描述性统计分析Stata提供了简单而强大的描述性统计分析命令，帮助用户了解数据的基本特征。

"summarize"命令可用于计算变量的均值、标准差等统计量；"tabulate"命令可用于制作交叉分类表；"histogram"命令可绘制变量的直方图等。

这些命令使我们能够更好地理解数据的分布和特征。

4. 统计模型估计Stata是一个强大的统计软件，支持各种常见的统计模型估计。

"regress"命令可用于进行线性回归分析；"logit"命令可用于二元逻辑回归分析；"heckman"命令可用于处理选择模型等。

stata命令

stata命令用途命令清空stata的记忆空间clear查看变量的分布情况list将选定的变量按变量的数值从小到大排列sort将选定的变量按变量名称排序按照给定顺序排列order将所有变量按变量名称首字母的顺序排序按照音序排列aorder按照变量a的分类当变量c的取值不等于缺失时生成组内序列变量b生成字符型变量a其取值等于b若变量b的取值缺失的话则将变量a值替换为nonegenstrreplaceanone生成变量a其数据格式为byte若变量等于缺失则变量a也等于缺失genbyte将变量a重新赋值生成变量brecodegenb10
onewayy x,tab scheffe
39.双因素方差分析，分析y的均值是因a、b的不同类别而异；假定a、b均为分类变量
anovay a b
40.多因素方差分析，分析y的均值是否因a、b、c的不同类别而异；假定a、b、c均为分类变量
anovay a bc
41.除上以外，还检验a与b、a与c、b与c之间的互动
若变量等于缺失，则变量a也等于缺失
gen byte a=b
replace a=. if b= =.
9.将变量a重新赋值生成变量b
recode a原变量值=新变量值……*=. ,gen(b)
10.生成变量a，其取值等于变量b、c、d之和
gen a = b+c+d
11.生成新变量a，取值为0
若变量b的取值小于7，则将变量a的取值替换为1
tab a in 101/200
23.描述变量a和b的条件频数分布（即生成二者的交叉表），并显示行、列和总百分比
taba b, row col cell
24.除上以外，还显示卡方检验，不要显示提示
taba b,row colchi2 nokey

Stata小白：相见恨晚的10个常用命令

Stata⼩⽩：相见恨晚的10个常⽤命令Stata是Statacorp于1985年开发出来的统计程序，在全球范围内被⼴泛应⽤于企业和学术机构中。

许多使⽤者⼯作在研究领域，特别是在经济学、社会学、政治学及流⾏病学领域。

Stata的⼀系列功能包括：数据管理统计分析图表模拟⾃定义编程写在前⾯：Stata对于命令和变量名是区分⼤⼩写的，例如sum是概要统计的命令，⽽Sum和SUM就不是命令；price和Price是两个不同的变量。

所有命令中⽤到的符号都要在英⽂输⼊法状态下。

01.Stata的具体功能统计功能：Stata 的统计功能很强，除了传统的统计分析⽅法外，还收集了近 20 年发展起来的新⽅法，如 Cox ⽐例风险回归，指数与 Weibull 回归，多类结果与有序结果的 logistic 回归，Poisson 回归，负⼆项回归及⼴义负⼆项回归，随机效应模型等。

具体说， Stata 具有如下统计分析能⼒：数值变量资料的⼀般分析：参数估计，t检验，单因素和多因素的⽅差分析，协⽅差分析，交互效应模型，平衡和⾮平衡设计，嵌套设计，随机效应，多个均数的两两⽐较，缺项数据的处理，⽅差齐性检验，正态性检验，变量变换等。

分类资料的⼀般分析：参数估计，列联表分析 ( 列联系数，确切概率 ) ，流⾏病学表格分析等。

等级资料的⼀般分析：秩变换，秩和检验，秩相关等相关与回归分析：简单相关，偏相关，典型相关，以及多达数⼗种的回归分析⽅法，如多元线性回归，逐步回归，加权回归，稳键回归，⼆阶段回归，百分位数 ( 中位数 ) 回归，残差分析、强影响点分析，曲线拟合，随机效应的线性回归模型等。

其他⽅法：质量控制，整群抽样的设计效率，诊断试验评价， kappa 等。

作图功能：Stata 的作图模块，主要提供如下⼋种基本图形的制作 : 直⽅图 (histogram) ，条形图(bar), 百分条图 (oneway) ，百分圆图 (pie) ，散点图 (twoway) ，散点图矩阵(matrix) ，星形图(star) ，分位数图。

(最新整理)Stata常用命令

Stata常用命令编辑整理：尊敬的读者朋友们：这里是精品文档编辑中心，本文档内容是由我和我的同事精心编辑整理后发布的，发布之前我们对文中内容进行仔细校对，但是难免会有疏漏的地方，但是任然希望（Stata常用命令）的内容能够给您的工作和学习带来便利。

同时也真诚的希望收到您的建议和反馈，这将是我们进步的源泉，前进的动力。

本文可编辑可修改，如果觉得对您有帮助请收藏以便随时查阅，最后祝您生活愉快业绩进步，以下为Stata常用命令的全部内容。

Stata常用命令大学期间觉得学的最有用的软件之一就是stata了，对stata基本是在血和泪的尝试中爬过，到了最后基本属于只要stata不出现红字错误命令就开心得不得了.顺便整理一下常用的stata命令如下，应该对付计量方向第一学期的入门问题不大（求stata大神不虐。

），所以就只写了一部分常用的，有时间后面再补充吧。

主要就是分为基本操作和回归统计两部分:1、基本操作import/use/insheet/merge：基本常用的导入文件就是这四个了，建议直接从stata的menu菜单中导入,导入xlsx和csv这种常见的格式时还有一些备用选项可以自己体验一下(比如string和把第一行视为变量名之类）。

merge需要单独说一下，因为是将两个数据库合并为一个,原理也比较简单，两个数据库中根据一些相同的变量把其他数据“加”到原来的数据库中,也是建议直接菜单操作,不要用命令。

在Data的Combine datasets的merge two datasets中，分为1:1、m:1、1：m各种形式，基本用两次就差不多能搞懂。

help:一定第一个学的是这个!啥不会就help一下，不知道函数了就help function，不知道回归细节就help regress，多读help文件！gen/egen:最常用的建立函数的命令,这两个不同之处在于gen一般是初等函数,egen的函数会复杂一些.常用的函数包括数学函数和其他函数，比如count/tag之类，建议直接到菜单里Data下Create data的create new variable或create new variable(extended）直接生成函数,会方便的多。

stata常用命令资料

stata常用命令资料Stata是一种广泛使用的统计分析软件，它提供了丰富的数据处理、统计计算和图形绘制功能。

下面是一些常用的Stata命令及其用法，以帮助您更好地使用Stata进行数据分析。

1. 数据导入与导出- `import excel：从Excel文件中导入数据。

- `import delimited：从文本文件中导入数据。

- `save：保存当前数据集。

- `use：加载已保存的数据集。

- `export excel：将数据导出到Excel文件。

2. 数据处理与清洗- `drop：删除变量或观察。

- `keep：保留指定变量或观察。

- `rename：重命名变量。

- `egen：生成新变量，如求和、平均值等。

- `egen group：按照指定的变量进行分组。

3. 描述统计- `summarize：计算变量的描述统计量，如均值、标准差等。

- `tabulate：制表统计，用于计算分类变量的频数和百分比。

- `histogram：绘制直方图。

- `correlate：计算变量之间的相关系数。

- `egen：生成新的汇总统计量，如总和、均值等。

4. 统计模型- `regress：线性回归分析。

- `logit：二项逻辑回归分析。

- `probit：概率回归模型。

- `ttest：单样本或双样本t检验。

- `anova：方差分析。

5. 数据可视化- `scatter：绘制散点图。

- `line：绘制折线图。

- `bar：绘制柱状图。

- `histogram：绘制直方图。

- `graph combine：将多个图形合并为一个图形。

6. 数据管理- `sort：对数据进行排序。

- `merge：合并两个数据集。

- `reshape：改变数据集的结构。

- `append：将多个数据集追加到一个数据集中。

- `collapse：将数据按照指定的变量进行折叠。

7. 循环与条件语句- `foreach：循环变量的值。

stata基本命令

stata基本命令
Stata是一种数据分析软件，常用于统计分析、经济学和社会科学研究中。

以下是一些Stata基本命令的解释：
1. use命令：用于打开数据文件，例如：“use data.dta”。

2. describe命令：用于查看数据文件的结构和变量信息，例如：“describe data”。

3. summarize命令：用于统计变量的描述性统计量（如均值、标准差、最大最小值等），例如：“summarize var1 var2”。

4. tabulate命令：用于制作交叉表和频数表，例如：“tabulate var1 var2”。

5. regress命令：用于进行回归分析，例如：“regress depvar indepvar”。

6. scatter命令：用于制作散点图，例如：“scatter depvar indepvar”。

7. histogram命令：用于制作直方图，例如：“histogram var”。

8. twoway命令：用于制作多种类型的图表，例如：“twoway scatter
depvar indepvar”。

9. merge命令：用于将两个数据文件按照某一变量合并，例如：“merge 1:1 var using data.dta”。

10. sort命令：用于对数据文件按照某一变量进行排序，例如：“sort var”。

以上是Stata基本命令的简单解释，使用这些命令可以进行数据的读取、处理和分析。

在实际应用中，还需要结合具体情况选择合适的命令进行使用。

stata 命令列表

xiSubject Table of ContentsThis is the complete contents for all of the Reference manuals.Getting Started[GS]Getting Started manual..................Getting Started with Stata for Macintosh [GS]Getting Started manual......................Getting Started with Stata for Unix [GS]Getting Started manual...................Getting Started with Stata for Windows [U]User’s Guide,Chapter2...................Resources for learning and using Stata [R]help...................................................Obtain online help Data manipulation and managementBasic data commands[R]describe........................Describe contents of data in memory or on disk [R]display.......................................Substitute for a hand calculator [R]drop......................................Eliminate variables or observations [R]edit......................................Edit and list data using Data Editor [R]egen................................................Extensions to generate [R]generate.................................Create or change contents of variable [R]list................................................List values of variables [R]memory.........................................Memory size considerations [R]obs............................Increase the number of observations in a dataset [R]sort............................................................Sort data Functions and expressions[U]User’s Guide,Chapter16............................Functions and expressions [R]egen................................................Extensions to generate [R]functions.......................................................Functions Dates[U]User’s Guide,Section15.5.3....................................Date formats [U]User’s Guide,mands for dealing with dates [R]functions.......................................................Functions Inputting and saving data[U]User’s Guide,mands to input data [R]edit......................................Edit and list data using Data Editor [R]inﬁle...............................Quick reference for reading data into Stata [R]insheet.........................Read ASCII(text)data created by a spreadsheet [R]inﬁle(free format)..........................Read unformatted ASCII(text)data [R]inﬁx(ﬁxed format).......................Read ASCII(text)data inﬁxed format [R]inﬁle(ﬁxed format).........Read ASCII(text)data inﬁxed format with a dictionary [R]input.............................................Enter data from keyboard [R]odbc..........................................Load data from ODBC sources [R]outﬁle............................................Write ASCII-format dataset [R]outsheet......................................Write spreadsheet-style dataset [R]save.................................................Save and use datasetsxii[R]e shipped dataset [R]e dataset from web Combining data[U]User’s Guide,mands for combining data [R]append...................................................Append datasets [R]merge.....................................................Merge datasets [R]joinby............................Form all pairwise combinations within groups Reshaping datasets[R]collapse.................................Make dataset of means,medians,etc.[R]contract........................................Make dataset of frequencies [R]press data in memory [R]cross..........................Form every pairwise combination of two datasets [R]expand..............................................Duplicate observations [R]ﬁllin................................................Rectangularize dataset [R]obs.............................Increase the number of observations in dataset [R]reshape..........................Convert data from wide to long and vice versa [R]separate...........................................Create separate variables [R]stack..........................................................Stack data [R]statsby.........................Collect statistics for a command across a by list [R]xpose..................................Interchange observations and variables Labeling,display formats,and notes[U]User’s Guide,Section15.5............Formats:controlling how data are displayed [U]User’s Guide,Section15.6....................Dataset,variable,and value labels [R]format.......................................Specify variable display format [R]bel manipulation [R]bel utilities [R]notes..................................................Place notes in data Changing and renaming variables[U]User’s Guide,mands for dealing with categorical variables [R]destring...................................Change string variables to numeric [R]encode..............................Encode string into numeric and vice versa [R]generate.................................Create or change contents of variable [R]mvencode.................Change missing to coded missing value and vice versa [R]order...........................................Reorder variables in dataset [R]recode..........................................Recode categorical variable [R]rename...................................................Rename variable [R]split.........................................Split string variables into parts Examining data[R]pare two datasets [R]codebook....................Produce a codebook describing the contents of data [R]pare two variables [R]count.........................Count observations satisfying speciﬁed condition [R]duplicates.............................Detect and delete duplicate observations [R]gsort.........................................Ascending and descending sort [R]inspect........................Display simple summary of data’s characteristicsxiii [R]isid.............................................Check for unique identiﬁers [R]pctile...................................Create variable containing percentiles [ST]stdes............................................Describe survival-time data [R]summarize..............................................Summary statistics [SVY]svytab..............................................Tables for survey data [R]table...........................................Tables of summary statistics [P]tabdisp.....................................................Display tables [R]tabstat....................................Display table of summary statistics [R]tabsum..........................One-and two-way tables of summary statistics [R]tabulate...............................One-and two-way tables of frequencies [XT]xtdes...........................................Describe pattern of xt data Miscellaneous data commands[R]corr2data...................Create a dataset with a speciﬁed correlation structure [R]drawnorm............................Draw a sample from a normal distribution [R]icd9...............................ICD-9-CM diagnostic and procedures codes [R]ipolate................................Linearly interpolate(extrapolate)values [R]range..............................Numerical ranges,derivatives,and integrals [R]sample...............................................Draw random sample UtilitiesBasic utilities[U]User’s Guide,Chapter8..................Stata’s online help and search facilities [U]User’s Guide,Chapter18.........................Printing and preserving output [U]User’s Guide,Chapter19...........................................Do-ﬁles [R]about...........................Display information about my version of Stata [R]by...............................Repeat Stata command on subsets of the data [R]copyright......................................Display copyright information [R]do...........................................Execute commands from aﬁle [R]doedit.......................................Edit do-ﬁles and other textﬁles [R]exit............................................................Exit Stata [R]help...................................................Obtain online help [R]level............................................Set default conﬁdence level [R]log....................................Echo copy of session toﬁle or device [R]obs.............................Increase the number of observations in dataset [R]#review.........................................Review previous commands [R]search...........................................Search Stata documentation [R]translate.............................................Print and translate logs [R]view...................................................Viewﬁles and logs Error messages[U]User’s Guide,Chapter11.......................Error messages and return codes [R]error messages................................Error messages and return codes [P]error..................................Display generic error message and exit [P]rmsg.....................................................Return messages Saved results[U]User’s Guide,Section16.6................Accessing results from Stata commands [U]User’s Guide,Section21.8..........Accessing results calculated by other programsxiv[U]User’s Guide,Section21.9....Accessing results calculated by estimation commands [U]User’s Guide,Section21.10....................................Saving results [P]creturn...............................................Return c-class values [R]estimates.........................................Manage estimation results [P]return.................................................Return saved results [R]saved results.................................................Saved results Internet[U]User’s Guide,ing the Internet to keep up to date [R]checksum.........................................Calculate checksum ofﬁle [R]net.......................Install and manage user-written additions from the net [R]net search.............................Search Internet for installable packages [R]mands to control Internet connections [R]news....................................................Report Stata news [R]sj...............................Stata Journal and STB installation instructions [R]ssc...................................Install and uninstall packages from SSC [R]update......................................................Update Stata Data types and memory[U]User’s Guide,Chapter7............................Setting the size of memory [U]User’s Guide,Section15.2.2............................Numeric storage types [U]User’s Guide,Section15.4.4..............................String storage types [U]User’s Guide,Section16.10......................Precision and problems therein [U]User’s Guide,mands for dealing with strings [R]press data in memory [R]data types....................................Quick reference for data types [R]limits............................................Quick reference for limits [R]matsize.......................Set the maximum number of variables in a model [R]memory.........................................Memory size considerations [R]missing values..............................Quick reference for missing values [R]recast.......................................Change storage type of variable Advanced utilities[R]assert.................................................Verify truth of claim [R]cd.......................................................Change directory [R]checksum.........................................Calculate checksum ofﬁle [R]copy............................................Copyﬁle from disk or URL [R]unch dialog [P]dialogs................................................Dialog programming [R]dir.....................................................Displayﬁlenames [P]discard...................................Drop automatically loaded programs [R]erase.....................................................Erase a diskﬁle [P]hexdump..................................Display hexadecimal report onﬁle [R]mkdir....................................................Create directory [R]more...............................................The—more—message [R]query............................................Display system parameters [P]quietly............................Quietly and noisily perform Stata command [R]set....................................Quick reference for system parameters [R]shell....................................Temporarily invoke operating system [P]smcl......................................Stata markup and control language [P]sysdir................................................Set system directoriesxv [R]type...............................................Display contents ofﬁles [R]which.............................Display location and version for an ado-ﬁleGraphics[G]Graphics manual.............................Stata Graphics Reference Manual[R]boxcox.........................................Box–Cox regression models [TS]corrgram....................................................Correlogram [TS]cumsp......................................Cumulative spectral distribution [R]cumul..............................................Cumulative distribution [R]cusum..............................Cusum plots and tests for binary variables [R]diagnostic plots.................................Distributional diagnostic plots [R]parative scatterplots [R]factor.....................................................Factor analysis [R]grmeanby.....................Graph means and medians by categorical variables [R]histogram....................Histograms for continuous and categorical variables [R]kdensity..................................Univariate kernel density estimation [R]lowess.................................................Lowess smoothing [ST]ltable...........................................Life tables for survival data [R]lv....................................................Letter-value displays [R]mkspline.........................................Linear spline construction [R]pca............................................Principal component analysis [TS]pergram.....................................................Periodogram [R]qc...................................................Quality control charts [R]regression diagnostics.................................Regression diagnostics [R]roc............................Receiver-Operating-Characteristic(ROC)analysis [R]serrbar.......................................Graph standard error bar chart [R]smooth..........................................Robust nonlinear smoother [R]spikeplot........................................Spike plots and rootograms [ST]stphplot.........Graphical assessment of the Cox proportional hazards assumption [ST]streg............Graph estimated survivor,hazard,and cumulative hazard functions [ST]sts graph.............Graph the survivor,hazard,and cumulative hazard functions [R]stem................................................Stem-and-leaf displays [TS]wntestb.......................Bartlett’s periodogram-based test for white noise [TS]xcorr..............................Cross-correlogram for bivariate time series StatisticsBasic statistics[R]egen................................................Extensions to generate [R]anova....................................Analysis of variance and covariance [R]bitest.............................................Binomial probability test [R]ci......................Conﬁdence intervals for means,proportions,and counts [R]correlate.....................Correlations(covariances)of variables or estimators [R]logistic.................................................Logistic regression [R]oneway........................................One-way analysis of variance [R]prtest...............................One-and two-sample tests of proportionsxvi[R]regress..................................................Linear regression [R]predict..................Obtain predictions,residuals,etc.after estimation[R]predictnl...Obtain nonlinear predictions,standard errors,etc.after estimation[R]regression diagnostics............................Regression diagnostics[R]test..............................Test linear hypotheses after estimation[R]testnl.........................Test nonlinear hypotheses after estimation [R]sampsi..................................Sample size and power determination [R]sdtest............................................Variance comparison tests [R]signrank........................................Sign,rank,and median tests [R]statsby.........................Collect statistics for a command across a by list [R]summarize..............................................Summary statistics [R]table...........................................Tables of summary statistics [R]tabstat....................................Display table of summary statistics [R]tabsum..........................One-and two-way tables of summary statistics [R]tabulate...............................One-and two-way tables of frequencies [R]ttest................................................Mean comparison tests ANOV A and related[U]User’s Guide,Chapter29................Overview of Stata estimation commands [R]anova....................................Analysis of variance and covariance [R]rge one-way ANOV A,random effects,and reliability [R]manova........................Multivariate analysis of variance and covariance [R]oneway........................................One-way analysis of variance [R]pkcross.......................................Analyze crossover experiments [R]pkshape..........................Reshape(pharmacokinetic)Latin square data Linear regression and related maximum-likelihood regressions[U]User’s Guide,Chapter29................Overview of Stata estimation commands [U]User’s Guide,Chapter23...............Estimation and post-estimation commands [U]User’s Guide,Section23.14..................Obtaining robust variance estimates [R]estimation commands..................Quick reference for estimation commands [R]areg.........................Linear regression with a large dummy-variable set [R]cnsreg..........................................Constrained linear regression [R]eivreg..........................................Errors-in-variables regression [R]fracpoly.....................................Fractional polynomial regression [R]frontier...........................................Stochastic frontier models [R]glm..............................................Generalized linear models [R]heckman.........................................Heckman selection model [R]impute.......................................Impute data for missing values [R]ivreg................Instrumental variables and two-stage least squares regression [R]mfp...............................Multivariable fractional polynomial models [R]mvreg...............................................Multivariate regression [R]nbreg..........................................Negative binomial regression [TS]newey............................Regression with Newey–West standard errors [R]nl.................................................Nonlinear least squares [R]orthog........................Orthogonal variables and orthogonal polynomials [R]poisson.................................................Poisson regression [TS]prais..................Prais–Winsten regression and Cochrane–Orcutt regression [R]qreg...................................Quantile(including median)regression [R]reg3................Three-stage estimation for systems of simultaneous equationsxvii [R]regress..................................................Linear regression [R]regression diagnostics..................................Regression diagnostics [R]roc............................Receiver-Operating-Characteristic(ROC)analysis [R]rreg.....................................................Robust regression [ST]stcox....................................Fit Cox proportional hazards model [ST]streg.........................................Fit parametric survival models [R]sureg................................Zellner’s seemingly unrelated regression [SVY]svy estimators....................Estimation commands for complex survey data [R]sw..................................Stepwise maximum-likelihood estimation [R]tobit............................Tobit,censored-normal,and interval regression [R]treatreg.............................................Treatment effects model [R]truncreg...............................................Truncated regression [R]vwls........................................Variance-weighted least squares [XT]xtabond....................Arellano–Bond linear,dynamic panel-data estimator [XT]xtfrontier.............................Stochastic frontier models for panel data [XT]xtgee......................Fit population-averaged panel-data models using GEE [XT]xtgls........................................Fit panel-data models using GLS [XT]xtintreg..........................Random-effects interval data regression models [XT]xthtaylor................Hausman–Taylor estimator for error components models [XT]xtivreg.....Instrumental variables and two-stage least squares for panel-data models [XT]xtnbreg Fixed-effects,random-effects,and population-averaged negative binomial models [XT]xtpcse...........OLS or Prais–Winsten models with panel-corrected standard errors [XT]xtpoisson....Fixed-effects,random-effects,and population-averaged Poisson models [XT]xtrchh.............................Hildreth–Houck random coefﬁcients models [XT]xtreg...Fixed-,between-,and random-effects and population-averaged linear models [XT]xtregar.........Fixed-and random-effects linear models with an AR(1)disturbance [R]zip.........................Zero-inﬂated Poisson and negative binomial models Logistic and probit regression[U]User’s Guide,Chapter29................Overview of Stata estimation commands [U]User’s Guide,Chapter23...............Estimation and post-estimation commands [U]User’s Guide,Section23.14..................Obtaining robust variance estimates [R]biprobit............................................Bivariate probit models [R]clogit.............................Conditional(ﬁxed-effects)logistic regression [R]cloglog...................Maximum-likelihood complementary log-log estimation [R]constraint.........................................Deﬁne and list constraints [R]glogit......................................Logit and probit on grouped data [R]heckprob...................Maximum-likelihood probit estimation with selection [R]hetprob....................Maximum-likelihood heteroskedastic probit estimation [R]logistic.................................................Logistic regression [R]logit....................................Maximum-likelihood logit estimation [R]mlogit..........Maximum-likelihood multinomial(polytomous)logistic regression [R]nlogit.............................Maximum-likelihood nested logit estimation [R]ologit............................Maximum-likelihood ordered logit estimation [R]oprobit..........................Maximum-likelihood ordered probit estimation [R]probit..................................Maximum-likelihood probit estimation [R]rologit......................................Rank-ordered logistic regression [R]scobit............................Maximum-likelihood skewed logit estimation [SVY]svy estimators....................Estimation commands for complex survey data [R]sw..................................Stepwise maximum-likelihood estimation [XT]xtcloglog................Random-effects and population-averaged cloglog modelsxviii[XT]xtgee......................Fit population-averaged panel-data models using GEE [XT]xtlogit.........Fixed-effects,random-effects,and population-averaged logit models [XT]xtprobit..................Random-effects and population-averaged probit models Pharmacokinetic statistics[U]User’s Guide,Section29.18..............................Pharmacokinetic data [R]pk..................................Pharmacokinetic(biopharmaceutical)data [R]pkcollapse.......................Generate pharmacokinetic measurement dataset [R]pkcross.......................................Analyze crossover experiments [R]pkexamine................................Calculate pharmacokinetic measures [R]pkequiv........................................Perform bioequivalence tests [R]pkshape..........................Reshape(pharmacokinetic)Latin square data [R]pksumm....................................Summarize pharmacokinetic data Survival analysis[U]User’s Guide,Chapter29................Overview of Stata estimation commands [U]User’s Guide,Chapter23...............Estimation and post-estimation commands [U]User’s Guide,Section23.14..................Obtaining robust variance estimates [ST]ct.......................................................Count-time data [ST]ctset......................................Declare data to be count-time data [ST]cttost............................Convert count-time data to survival-time data [ST]ltable...........................................Life tables for survival data [ST]snapspan.............................Convert snapshot data to time-span data [ST]st......................................................Survival-time data [ST]st is............................Survival analysis subroutines for programmers [ST]stbase................................................Form baseline dataset [ST]stci...............Conﬁdence intervals for means and percentiles of survival time [ST]stcox....................................Fit Cox proportional hazards model [ST]stdes............................................Describe survival-time data [ST]stﬁll...........................Fill in by carrying forward values of covariates [ST]stgen.............................Generate variables reﬂecting entire histories [ST]stir........................................Report incidence-rate comparison [ST]stphplot.........Graphical assessment of the Cox proportional hazards assumption [ST]stptime.........................Calculate person-time,incidence rates,and SMR [ST]strate....................................Tabulate failure rates and rate ratios [ST]streg.........................................Fit parametric survival models [ST]sts......Generate,graph,list,and test the survivor and cumulative hazard functions [ST]sts generate.........................Create survivor,hazard,and other variables [ST]sts graph.................Graph the survivor and the cumulative hazard functions [ST]sts list....................List the survivor and the cumulative hazard functions [ST]sts test....................................Test equality of survivor functions [ST]stset....................................Declare data to be survival-time data [ST]stsplit.......................................Split and join time-span records [ST]stsum.........................................Summarize survival-time data [ST]sttocc..........................Convert survival-time data to case–control data [ST]sttoct............................Convert survival-time data to count-time data [ST]stvary..................................Report which variables vary over time [R]sw..................................Stepwise maximum-likelihood estimationxixTime series[U]User’s Guide,Section14.4.3...............................Time-series varlists [U]User’s Guide,Section15.5.4..............................Time-series formats [U]User’s Guide,Section16.8...............................Time-series operators [U]User’s Guide,Section27.3..................................Time-series dates [U]User’s Guide,Section29.12........................Models with time-series data [TS]time series...............................Introduction to time-series commands [TS]arch......Autoregressive conditional heteroskedasticity(ARCH)family of estimators [TS]arima.........................Autoregressive integrated moving average models [TS]corrgram....................................................Correlogram [TS]cumsp......................................Cumulative spectral distribution [TS]dfgls..........................................Perform DF-GLS unit-root test [TS]dfuller...........................Augmented Dickey–Fuller test for a unit root [TS]newey............................Regression with Newey–West standard errors [TS]pergram.....................................................Periodogram [TS]pperron....................................Phillips–Perron test for unit roots [TS]prais..................Prais–Winsten regression and Cochrane–Orcutt regression [TS]regression diagnostics.....................Regression diagnostics for time series [TS]tsappend...............................Add observations to time-series dataset [TS]tsreport.................Report time-series aspects of dataset or estimation sample [TS]tsrevar............................Time-series operator programming command [TS]tsset....................................Declare dataset to be time-series data [TS]tssmooth.......................Smooth and forecast univariate time-series data [TS]tssmooth dexponential..........................Double exponential smoothing [TS]tssmooth exponential..................................Exponential smoothing [TS]tssmooth hwinters.........................Holt–Winters nonseasonal smoothing [TS]tssmooth ma..........................................Moving-averageﬁlter [TS]tssmooth nl................................................Nonlinearﬁlter [TS]tssmooth shwinters...........................Holt–Winters seasonal smoothing [TS]var intro........................An introduction to vector autoregression models [TS]var...........................................Vector autoregression models [TS]var svar...............................Structural vector autoregression models [TS]varbasic..................Fit a simple V AR and graph impulse response functions [TS]varfcast pute dynamic forecasts of dependent variables after var or svar [TS]varfcast graph............Graph forecasts of dependent variables after var or svar [TS]vargranger..............Perform pairwise Granger causality tests after var or svar [TS]varirf.................................An introduction to the varirf commands [TS]varirf add...................Add V ARIRF results from one V ARIRFﬁle to another [TS]varirf cgraph......Make combined graphs of impulse response functions and FEVD s [TS]varirf create....Obtain impulse response functions and forecast error decompositions [TS]varirf ctable.......Make combined tables of impulse response functions and FEVD s [TS]varirf describe........................................Describe a V ARIRFﬁle [TS]varirf dir..................................List the V ARIRFﬁles in a directory [TS]varirf drop......................Drop V ARIRF results from the active V ARIRFﬁle [TS]varirf erase.............................................Erase a V ARIRFﬁle [TS]varirf graph.......................Graph impulse response functions and FEVD s [TS]varirf ograph...............Graph overlaid impulse response functions and FEVD s [TS]varirf rename..........................Rename a V ARIRF result in a V ARIRFﬁle [TS]varirf set.............................................Set active V ARIRFﬁle [TS]varirf table................Create tables of impulse response functions and FEVD s [TS]varlmar...........Obtain LM statistics for residual autocorrelation after var or svar。

时间序列模型stata 基本命令汇总..

时间序列模型结构模型虽然有助于人们理解变量之间的影响关系，但模型的预测精度比较低。

在一些大规模的联立方程中，情况更是如此。

而早期的单变量时间序列模型有较少的参数却可以得到非常精确的预测，因此随着Box and Jenkins(1984)等奠基性的研究，时间序列方法得到迅速发展。

从单变量时间序列到多元时间序列模型，从平稳过程到非平稳过程，时间序列分析方法被广泛应用于经济、气象和过程控制等领域。

本章将介绍如下时间序列分析方法，ARIMA模型、ARCH族模型、VAR模型、VEC模型、单位根检验及协整检验等。

一、基本命令1.1时间序列数据的处理1)声明时间序列：tsset 命令use gnp96.dta, clearlist in 1/20gen Lgnp = L.gnptsset datelist in 1/20gen Lgnp = L.gnp2)检查是否有断点：tsreport, reportuse gnp96.dta, cleartsset datetsreport, reportdrop in 10/10list in 1/12tsreport, reporttsreport, report list /*列出存在断点的样本信息*/3)填充缺漏值：tsfilltsfilltsreport, report listlist in 1/124)追加样本：tsappenduse gnp96.dta, cleartsset datelist in -10/-1sumtsappend , add(5) /*追加5个观察值*/list in -10/-1sum5)应用：样本外预测: predictreg gnp96 L.gnp96predict gnp_hatlist in -10/-16)清除时间标识: tsset, cleartsset, clear1.2变量的生成与处理1)滞后项、超前项和差分项 help tsvarlistuse gnp96.dta, cleartsset dategen Lgnp = L.gnp96 /*一阶滞后*/gen L2gnp = L2.gnp96gen Fgnp = F.gnp96 /*一阶超前*/gen F2gnp = F2.gnp96gen Dgnp = D.gnp96 /*一阶差分*/gen D2gnp = D2.gnp96list in 1/10list in -10/-12)产生增长率变量: 对数差分gen lngnp = ln(gnp96)gen growth = D.lngnpgen growth2 = (gnp96-L.gnp96)/L.gnp96gen diff = growth - growth2 /*表明对数差分和变量的增长率差别很小*/ list date gnp96 lngnp growth* diff in 1/101.3日期的处理日期的格式 help tsfmt基本时点：整数数值，如 -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3 ....1960年1月1日，取值为 0；1）使用 tsset 命令指定显示格式use B6_tsset.dta, cleartsset t, dailylistuse B6_tsset.dta, cleartsset t, weeklylist2)指定起始时点cap drop monthgenerate month = m(1990-1) + _n - 1format month %tmlist t month in 1/20cap drop yeargen year = y(1952) + _n - 1format year %tylist t year in 1/203）自己设定不同的显示格式日期的显示格式 %d (%td) 定义如下：%[-][t]d<描述特定的显示格式>具体项目释义：“<描述特定的显示格式>”中可包含如下字母或字符c y m l nd j h q w _ . , : - / ' !cC Y M L ND J W定义如下：c and C 世纪值(个位数不附加/附加0)y and Y 不含世纪值的年份(个位数不附加/附加0)m 三个英文字母的月份简写(第一个字母大写) M 英文字母拼写的月份(第一个字母大写)n and N 数字月份(个位数不附加/附加0)d and D 一个月中的第几日(个位数不附加/附加0)j and J 一年中的第几日(个位数不附加/附加0)h 一年中的第几半年 (1 or 2)q 一年中的第几季度 (1, 2, 3, or 4)w and W 一年中的第几周(个位数不附加/附加0)_ display a blank (空格). display a period(句号), display a comma(逗号): display a colon(冒号)- display a dash (短线)/ display a slash(斜线)' display a close single quote(右引号)!c display character c (code !! to display an exclamation point)样式1：Format Sample date in format-----------------------------------%td 07jul1948%tdM_d,_CY July 7, 1948%tdY/M/D 48/07/11%tdM-D-CY 07-11-1948%tqCY.q 1999.2%tqCY:q 1992:2%twCY,_w 2010, 48-----------------------------------样式2：Format Sample date in format----------------------------------%d 11jul1948%dDlCY 11jul1948%dDlY 11jul48%dM_d,_CY July 11, 1948%dd_M_CY 11 July 1948%dN/D/Y 07/11/48%dD/N/Y 11/07/48%dY/N/D 48/07/11%dN-D-CY 07-11-1948----------------------------------clearset obs 100gen t = _n + d(13feb1978)list t in 1/5format t %dCY-N-D /*1978-02-14*/list t in 1/5format t %dcy_n_d /*1978 2 14*/list t in 1/5use B6_tsset, clearlisttsset t, format(%twCY-m)list4）一个实例：生成连续的时间变量use e1920.dta, clearlist year month in 1/30sort year monthgen time = _ntsset timelist year month time in 1/30generate newmonth = m(1920-1) + time - 1tsset newmonth, monthlylist year month time newmonth in 1/301.4图解时间序列1）例1：clearset seed 13579113sim_arma ar2, ar(0.7 0.2) nobs(200)sim_arma ma2, ma(0.7 0.2)tsset _ttsline ar2 ma2* 亦可采用 twoway line 命令绘制，但较为繁琐twoway line ar2 ma2 _t2）例2：增加文字标注sysuse tsline2, cleartsset daytsline calories, ttick(28nov2002 25dec2002, tpos(in)) /// ttext(3470 28nov2002 "thanks" ///3470 25dec2002 "x-mas", orient(vert)) 3）例3：增加两条纵向的标示线sysuse tsline2, cleartsset daytsline calories, tline(28nov2002 25dec2002) * 或采用 twoway line 命令 local d1 = d(28nov2002) local d2 = d(25dec2002)line calories day, xline(`d1' `d2')4）例4：改变标签tsline calories, tlabel(, format(%tdmd)) ttitle("Date (2002)") tsline calories, tlabel(, format(%td))二、ARIMA 模型和SARMIA 模型ARIMA 模型的基本思想是：将预测对象随时间推移而形成的数据序列视为一个随机序列，用一定的数学模型来近似描述这个序列。

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入门2 命令语句

2命令语句2.1掌握命令语句的格式[by varlist:] command [varlist] [=exp] [if exp] [in range] [weight] [, options]注：[ ]表示可有可无的项,显然只有command是必不可少的，下面结合例子分项来讲解命令的各个组成部分。

2.2命令command[by varlist:] command [varlist] [=exp] [if exp] [in range] [weight] [, options] . use auto, clear//打开美国汽车数据文件auto.dta,后面的clear表示先清除内存中可能存在的数据集. summarize /*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。

*/ . summarize _all //注意到该命令输出结果与上一个命令完全一样. sum //与前一命令等价，sum为summarize的略写. su // su是summarize的最简化略写，不能再简化为s. s //简写前提是不引起混淆。

执行这个命令将出现错误信息注意，在用list做练习的时候可能会遇到结果窗口停止，其右下角出现一个蓝色的“more ‘,按键盘上任何一个键，屏幕滚动一行。

这一现象与第一讲中“set more on”的设置有关，请参考1.6.12.3变量varlist[by varlist:] command [varlist] [=exp] [if exp] [in range] [weight] [, options]varlist表示一个变量，或者多个变量，多个变量之间用空格隔开。

. use auto, clear. sum price //求价格的观察值个数，平均值，方差，最小值和最大值. su p //变量和命令均可略写,注意到两个结果完全一样. su t //分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。

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 的list命令

stata 的list命令Stata是一款统计分析软件，它提供了丰富的命令，可以用于数据的整理、分析和可视化。

其中，`list`命令是Stata中最基础和常用的命令之一。

它允许用户查看和展示数据集的内容，以便进行数据质量检查、观察数据分布或者简单地了解数据的基本情况。

本文将一步一步回答有关Stata中`list`命令的使用方法和功能。

首先，我们需要了解`list`命令的基本语法。

在Stata中，使用`list`命令的一般形式为：list [varlist] [if] [in] [weight] [, options]- `[varlist]`：表示我们想要显示的变量列表，可以是一个或多个变量。

如果不指定变量列表，`list`命令将显示所有变量。

- `[if]`和`[in]`：用于指定需要显示的观察值的条件。

`[if]`表示条件，而`[in]`用于指定样本观察。

例如，`if price>100`表示只显示价格大于100的观察值。

- `[weight]`：表示样本权重，用于反映观察值的重要性。

- `[options]`：用于设置显示数据时的一些选项，例如，在每列中显示变量标签而不是变量名称。

接下来，让我们通过一个具体的数据集来演示`list`命令的使用。

我们使用Stata自带的示例数据集"auto.dta”，它包含了一些关于汽车的信息，包括汽车的价格、里程、重量等。

首先，我们打开该数据集：statause auto.dta我们可以使用`describe`命令来查看数据集的基本信息：statadescribe该命令将显示数据集中的变量及其属性，如变量名称、标签、数据类型等。

接下来，我们尝试使用`list`命令来显示数据集中的一些观察值。

我们可以只显示数据集中的一个变量，并观察其分布情况：statalist price此命令将列出数据集中所有观察的价格变量，并以默认的格式进行显示。

如果我们想要观察多个变量的分布情况，可以在`list`命令后面指定多个变量，以空格隔开：statalist price mpg此命令将同时列出价格和每加仑汽油行驶的英里数两个变量。

stata常用命令

stata常用命令statasave命令FileSave As例1. 表1.为某一降压药临床试验数据，试从键盘输入Stata，并保存为Stata格式文件。

STATA数据库的维护排序SORT 变量名1 变量名2 ……变量更名rename 原变量名新变量名STATA数据库的维护删除变量或记录drop x1 x2 /* 删除变量x1和x2drop x1-x5 /* 删除数据库中介于x1和x5间的所有变量(包括x1和x5) drop if x<0 /* 删去x1<0的所有记录drop in 10/12 /* 删去第10~12个记录drop if x==. /* 删去x为缺失值的所有记录drop if x==.|y==. /* 删去x或y之一为缺失值的所有记录 drop ifx==.&y==. /* 删去x和y同时为缺失值的所有记录 drop _all /* 删掉数据库中所有变量和数据STATA的变量赋值用generate产生新变量generate 新变量,表达式generate bh=_n /* 将数据库的内部编号赋给变量bh。

generategroup=int((_n-1)/5)+1 /* 按当前数据库的顺序，依次产生5个1，5个2，5 个3……。

直到数据库结束。

generate block=mod(_n,6) /* 按当前数据库的顺序，依次产生1,2,3,4,5,0。

generate y=log(x) if x>0 /* 产生新变量y，其值为所有x>0的对数值log(x)，当x<=0时，用缺失值代替。

egen产生新变量set obs 12egen a=seq() /*产生1到N的自然数egen b=seq(),b(3) /*产生一个序列，每个元素重复,次 egen c=seq(),to(4) /*产生多个序列，每个序列从1到, egen d=seq(),f(4)t(6) /*产生多个序列，每个序列从#1到,2encode 字符变量名，gen(新数值变量名)作用:将字符型变量转化为数值变量。

stata的常用命令

stata的常用命令调整变量格式：format x1 .3f ——将x1的列宽固定为10，小数点后取三位format x1 .3g ——将x1的列宽固定为10，有效数字取三位format x1 .3e ——将x1的列宽固定为10，采用科学计数法format x1 .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 .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。

对样本进行随机筛选：sample 50在观测案例中随机选取50%的样本，其余删除sample 50,count在观测案例中随机选取50个样本，其余删除查看与编辑数据：browse x1 x2 if x3>3 （按所列变量与条件打开数据查看器）edit x1 x2 if x3>3 （按所列变量与条件打开数据编辑器）数据合并（merge）与扩展（append）merge表示样本量不变，但增加了一些新变量；append表示样本总量增加了，但变量数目不变。

必须记住的Stata常用命令之欧阳家百创编

必须记住的常用命令
欧阳家百（2021.03.07）
请记住下面这些常用的基本命令。

记住这些命令之后，当不知其具体用法时，可以用help来寻求帮助。

必须记住的常有命令
需求帮助
•help 帮助
•net search 网络帮助
•search 网络寻求帮助
进入某路径
•cd
设定内存
•set memory 20m 设置STATA的内存空间为20m
打开和保存数据
•clear 清空内存数据
•use 打开STATA格式的数据文件
•compress 将内存中的数据压缩
•save 保存内存中的数据
导入数据
•input 录入数据
•edit 编辑数据
•infile 导入数据
•infix 导入数据
•insheet 导入数据
重整数据
•append 将有相同结果的数据纵向拼接（观察值拼接）
•merge 将两个数据文件横向拼接
•xpose 数据转置
•reshape
•generate 生成新的数据
•egen 生成新的数据
•rename 变量重命令
•drop 删除变量或观察值。

stata 的list命令 -回复

stata 的list命令-回复Stata是一款广泛使用的经济统计分析软件，它提供了丰富的命令和功能，其中之一就是"list"命令。

本文将详细介绍Stata中的"list"命令，包括它的基本语法、应用场景和实际示例。

"list"命令的基本语法如下：list [varlist] [if exp] [in range] [, options]其中，"list"表示要执行的命令，"[varlist]"是变量列表，我们可以指定要显示的变量。

"[if exp]"是可选的条件表达式，用于筛选符合特定条件的观测值。

"[in range]"也是可选的，用于指定要显示的观测范围。

"[options]"是可选的附加选项，用于进一步控制输出结果的格式和显示方式。

"list"命令的主要用途是查看和显示数据集中的观测值。

它可以按照指定的列顺序列出数据集中的变量，并以表格的形式显示。

这样可以更方便地查看数据，了解数据的结构和内容。

下面是一个简单的示例，演示如何使用"list"命令显示一个数据集中的变量：. use auto.dta 导入数据集. list make price mpg上述示例中，我们使用了一个名为"auto.dta"的数据集，该数据集包含了汽车相关的信息。

"list"命令的"[varlist]"部分指定了要显示的三个变量，分别是"make"（汽车品牌）、"price"（价格）和"mpg"（每加仑行驶的英里数）。

执行以上命令后，Stata会按照指定的列顺序显示这三个变量的内容。

除了基本的语法，"list"命令还提供了一些附加选项，用于进一步控制输出结果。

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list:陈列数据中南财经政法大学STATA协会学术组2013年1月29日1简介list+变量名是很常用的Stata命令，用于陈列数据。

一般我们只掌握了其最基础的用法，所以本文中我们介绍它的其他用法。

在使用list命令时灵活地搭配条件语句和后置可选项可能会给你带来意想不到的惊喜。

2命令格式list [varlist][if][in][,options]其中varlist是变量列表（即多个变量，如变量1、变量2直至变量n），此处命令置于方括号中，说明变量列表可有可无。

如果varlist省略，则默认命令作用的对象为数据库中所有变量。

if和in均为可选条件。

最后的options为可选项，在写命令时要置于逗号后。

可选项很多1，本文只介绍最常用的几种。

3示例do-ﬁle1sysuse auto23list/*陈列文件的全部数据*/4list make price mpg rep78/*陈列变量make price mpg rep78的数据*/5list make price mpg rep78in1/10/*陈列变量make price mpg rep78的前10个数据*/6list make price mpg rep78if mpg>20/*陈列变量make price mpg rep78的满足mpg大于20的数据*/78list make price mpg rep78,table/*强制按图标形式陈列变量。

list陈列数据的默认形式依赖屏幕窗口的宽度，9list make price mpg rep78,display/*强制按display陈列变量*/10list make price mpg rep78,table header/*陈列时带变量名，实际上这也是list默认的形式*/11list make price mpg rep78,table noheader/*陈列时不带变量名*/1213list make price mpg rep78,table header(4)/*每四次观测为一组陈列每一组陈列时都有变量名*/14list make price mpg rep78in1/10,clean/*陈列时不带表格线*/15list make price mpg rep78in1/10,divider/*陈列时每列数据间有竖线*/16list make price mpg rep78in1/20,divider separator(10)17/*陈列时每列数据间有竖线，并且每10行有横线，list的默认值为5*/1819sort headroom/*数据按headroom从小到大的顺序排列*/20list make price mpg rep78in1/20,sepby(headroom)/*陈列数据时，当headroom的数据改变时，有横线隔开*/21list make price mpg rep78,table sum mean N/*陈列数据后，计算变量观测值的和，平均值和总样本数*/22list make price mpg rep78,sum(price mpg rep78)labvar(make)/*陈列数据后，计算变量price mpg rep78的观测值的和*/ 1具体请在Stata中键入help list来查看。

1232425264运行结果.list(output omitted).list make price mpg rep78make price mpg rep781.AMC Concord4,0992232.AMC Pacer4,7491733.AMC Spirit3,79922.4.Buick Century4,8162035.Buick Electra7,827154...74.Volvo26011,995175.list make price mpg rep78in1/10make price mpg rep781.AMC Concord4,0992232.AMC Pacer4,7491733.AMC Spirit3,79922.4.Buick Century4,8162035.Buick Electra7,8271546.Buick LeSabre5,7881837.Buick Opel4,45326.8.Buick Regal5,1892039.Buick Riviera10,37216310.Buick Skylark4,082193.list make price mpg rep78if mpg>20make price mpg rep781.AMC Concord4,0992233.AMC Spirit3,79922.7.Buick Opel4,45326.13.Cad.Seville15,90621314.Chev.Chevette3,299293...73.VW Scirocco6,850254(Continued on next page).list make price mpg rep78,tablemake price mpg rep781.AMC Concord4,0992232.AMC Pacer4,7491733.AMC Spirit3,79922.4.Buick Century4,8162035.Buick Electra7,827154...74.Volvo26011,995175.list make price mpg rep78,display1.make price mpg rep78AMC Concord4,0992232.make price mpg rep78AMC Pacer4,7491733.make price mpg rep78AMC Spirit3,79922.4.make price mpg rep78Buick Century4,816203...74.make price mpg rep78Volvo26011,995175.list make price mpg rep78,table headermake price mpg rep781.AMC Concord4,0992232.AMC Pacer4,7491733.AMC Spirit3,79922.4.Buick Century4,8162035.Buick Electra7,827154...74.Volvo26011,995175(Continued on next page).list make price mpg rep78,table noheader1.AMC Concord4,0992232.AMC Pacer4,7491733.AMC Spirit3,79922.4.Buick Century4,8162035.Buick Electra7,827154...74.Volvo26011,995175.list make price mpg rep78,table header(4)make price mpg rep781.AMC Concord4,0992232.AMC Pacer4,7491733.AMC Spirit3,79922.4.Buick Century4,816203make price mpg rep785.Buick Electra7,8271546.Buick LeSabre5,7881837.Buick Opel4,45326.8.Buick Regal5,189203...make price mpg rep7873.VW Scirocco6,85025474.Volvo26011,995175.list make price mpg rep78in1/10,cleanmake price mpg rep781.AMC Concord4,0992232.AMC Pacer4,7491733.AMC Spirit3,79922.4.Buick Century4,8162035.Buick Electra7,8271546.Buick LeSabre5,7881837.Buick Opel4,45326.8.Buick Regal5,1892039.Buick Riviera10,37216310.Buick Skylark4,082193(Continued on next page).list make price mpg rep78in1/10,dividermake price mpg rep781.AMC Concord4,0992232.AMC Pacer4,7491733.AMC Spirit3,79922.4.Buick Century4,8162035.Buick Electra7,8271546.Buick LeSabre5,7881837.Buick Opel4,45326.8.Buick Regal5,1892039.Buick Riviera10,37216310.Buick Skylark4,082193.list make price mpg rep78in1/20,divider separator(10) make price mpg rep781.AMC Concord4,0992232.AMC Pacer4,7491733.AMC Spirit3,79922.4.Buick Century4,8162035.Buick Electra7,8271546.Buick LeSabre5,7881837.Buick Opel4,45326.8.Buick Regal5,1892039.Buick Riviera10,37216310.Buick Skylark4,08219311.Cad.Deville11,38514312.Cad.Eldorado14,50014213.Cad.Seville15,90621314.Chev.Chevette3,29929315.Chev.Impala5,70516416.Chev.Malibu4,50422317.Chev.Monte Carlo5,10422218.Chev.Monza3,66724219.Chev.Nova3,95519320.Dodge Colt3,984305.sort headroom.list make price mpg rep78in1/20,sepby(headroom) make price mpg rep781.Datsun2006,2292342.Plym.Sapporo6,48626.3.Pont.Firebird4,9341814.Ford Fiesta4,3892845.Ford Mustang4,1872136.Buick Regal5,1892037.Datsun2104,5893558.Olds Cutl Supr5,1721939.VW Scirocco6,85025410.Chev.Monte Carlo5,10422211.Plym.Arrow4,64728312.Dodge Colt3,98430513.Pont.Sunbird4,17224214.Chev.Monza3,66724215.Pont.Grand Prix5,22219316.Toyota Corona5,71918517.Olds Starfire4,19524118.Fiat Strada4,29621319.Plym.Champ4,42534520.Honda Civic4,499284.list make price mpg rep78,table sum mean Nmake price mpg rep781.Datsun2006,2292342.Plym.Sapporo6,48626.3.Pont.Firebird4,9341814.Ford Fiesta4,3892845.Ford Mustang4,187213...74.Plym.Volare4,060182Mean6,165.321.2973 3.4058Sum4562291576235N747469.list make price mpg rep78,sum(price mpg rep78)labvar(make) make price mpg rep781.Datsun2006,2292342.Plym.Sapporo6,48626.3.Pont.Firebird4,9341814.Ford Fiesta4,3892845.Ford Mustang4,187213...74.Plym.Volare4,060182Sum4562291576235(Continued on next page).by rep78,sort:list make price mpg rep78->rep78=1make price mpg rep781.Olds Starfire4,1952412.Pont.Firebird4,934181->rep78=2make price mpg rep781.Chev.Monza3,6672422.Cad.Eldorado14,5001423.Dodge Magnum5,8861624.Dodge St.Regis6,3421725.Pont.Sunbird4,1722426.Chev.Monte Carlo5,1042227.Dodge Diplomat4,0101828.Plym.Volare4,060182->rep78=3->rep78=4->rep78=5->rep78=.make price mpg rep781.Plym.Sapporo6,48626.2.Buick Opel4,45326.3.Pont.Phoenix4,42419.4.AMC Spirit3,79922.5.Peugeot60412,99014.(Continued on next page).by rep78,sort:list make price mpg rep78,constant ->rep78=1rep781make price mpg1.Pont.Firebird4,934182.Olds Starfire4,19524->rep78=2rep782make price mpg1.Dodge Magnum5,886162.Dodge Diplomat4,010183.Plym.Volare4,060184.Dodge St.Regis6,342175.Chev.Monza3,667246.Pont.Sunbird4,172247.Cad.Eldorado14,500148.Chev.Monte Carlo5,10422->rep78=3->rep78=4->rep78=5->rep78=.。