Stata教程(免费)
Stata软件操作教程 (3)
runiform()是生成均匀分布于区间[0, 1)随机数的函数。需要注意的是， runiform()中没有参数，但括号却必不可少。 如果要生成位于其他区间的均匀分布，我们可以进行简单的变形。例 如，要生成均匀分布于区间[a, b)的随机数，相应的函数为： a+(b-a)* runiform() 要生成均匀分布于区间[a, b]的随机数，相应的函数为： a+int((b-a+1)* runiform()) 其中，函数int()表示取整。 生成标准正态分布的随机数的函数为：
实验基本原理
通过计算机模拟从已知分布的总体中抽取大量随机样本的 计算方法被统称为“蒙特卡罗方法”（Monte Carlo Methods）。
在计量经济学中，常使用蒙特卡罗法来确定统计量的小样 本性质。我们知道，许多统计量的精确分布没有解析解。 一种解决方法是使用大样本理论，用渐近分布来近似真实 分布。然而，现实中的样本容量常常较小。
均值为3、方差为5且服从正态分布的序列，并将新生成的变量 命名为norm。需要说明的一点是，如果不设定观测值个数，则 新变量的观测值个数会与原序列的观测值个数相同；而未打开 任何数据文件时，原观测值个数显然为0。 下面，我们看一下变量norm的描述统计量。输入命令： sum norm
如果我们要作图看一下norm的分布，可输入命令： hist norm, normal 这里，hist表示做直方图，选项normal表示画出相应的正态分布。
3 分层抽样 如果我们要令样本中包括100个女性和100个男性，可以采
stata 第一讲
****** Stata软件分析与应用 *******--------------------*-> 课程纲要*--------------------/*第一部分：Stata 基本操作1．Stata简介2．数据处理3．初步绘图第二部分：Stata的计量应用1．普通最小二乘法（OLS）2．广义最小二乘法（GLS）3．工具变量法与GMM4．时间序列分析5．面板数据模型第三部分：课堂报告(考核形式)选择一个经济学问题，利用stata实现，讲解相关经济学原理和操作过程，并提交书面报告。
* 教材：* 基础教材：王群勇. STATA在统计与计量分析中的应用. 南开大学出版社Hamilton Lawrence. Statistics with Stata. Cengage Learning.（中文版：郭志刚译. 应用Stata做统计分析. 重庆大学出版社）王天夫. STATA实用教程. 中国人民大学出版社* 高级应用教材：陈强. 高级计量经济学及STATA应用. 高等教育出版社.王志刚. 面板数据模型及其在经济分析中的应用. 经济科学出版社* 万能教材：help菜单The stata journal* 预备知识：计量经济学、数理统计、宏观经济学、微观经济学* ::第一部分::* Stata 基本操作* =====================* 第一讲 Stata简介* =====================* Stata 是何方神圣？Stata 统计软件包是目前世界上最著名的统计软件之一，国外将Stata与SAS、SPSS 一起被并称为三大权威统计软件。
它同时具有数据管理软件、统计分析软件、图表绘制软件、矩阵计算软件和程序语言编制的特点，几乎可以完成全部复杂的统计和计量分析工作。
*--------------------*-> Stata有何优点？*--------------------* 短小精悍、功能强大它最新的第12版的安装文件不到200M，但已经包含了全部的统计分析、数据管理和绘图等功能，尤其是他的计量分析功能极为全面，比起1G以上大小的SAS系统也毫不逊色。
Stata教程
Stata教程基本操作好东西~~~（三）五．语句结构及⼏条常⽤命令语句1.注释语句：在语句前加*，则该语句不被当作命令执⾏2.命令语句：基本结构为： command [varlist] [if exp] [in range] [,options][if exp]选项指当表达式exp为真时执⾏该命令; [in range]指明命令对什么范围内的观测执⾏,如 in 5 指命令执⾏的范围是第5个观测, in -5指命令执⾏的范围是倒数第5个观测, in 5/12指命令执⾏的范围是从第5到第12个观测。
1) 列表——list例： list in 5/12 if varname i ==2即列出第5到12个观测中变量varname i值为2的观测。
list varname i- varname j即列出变量varname i到varname j逻辑符号==：等于>=：⼤于等于<=：⼩于等于！：不等于&：并且|：或2) ⽣成新变量——generategenerate newvar= exp改变⼀个变量的变量名——renamerename oldvar newvar改变⼀个已经存在的变量的内容——replacereplace oldvar=exp3) 删除变量和观测——drop从内存中删掉所有数据 drop _all删掉变量 drop varname(s)删掉第1到3个观测 drop in 1/34) 保留变量和观测——keep5) 保存修改——save注意对数据库作了修改后，需及时重新保存，否则关闭数据集时会丢失所做改动。
保存命令为 savefilename，replace6) 描述性统计量sum varname(s)得到变量的均值、标准差、最⼤值和最⼩值。
tab varname得到变量各种取值的频数，所占百分⽐以及累积百分⽐。
tab1 varname(s)得到各变量各种取值的频数，所占百分⽐以及累积百分⽐。
STATA使用教程
STATA使用教程第一章：介绍 StataStata 是一款统计分析软件，广泛应用于经济学、社会科学、健康科学和医学研究等领域。
本章将介绍 Stata 软件的基本特点、适用范围和主要功能。
1.1 Stata 的特点Stata 是一款功能强大、易于使用的统计软件。
不同于其他统计软件，Stata 具有灵活性高、数据处理效率好的优点。
它支持多种数据文件格式，可以处理大规模的数据集，并且具有丰富的数据处理、统计分析和图形展示功能。
1.2 Stata 的适用范围Stata 软件适用于各类研究领域，涵盖了经济学、社会科学、医学、健康科学等多个领域。
它广泛应用于定量分析、回归分析、面板数据分析、时间序列分析等领域，可用于统计推断、数据可视化和模型建立等任务。
1.3 Stata 的主要功能Stata 软件提供了丰富的功能模块，包括数据导入导出、数据清洗、数据管理、描述性统计、推断统计、回归分析、面板数据分析、时间序列分析、图形展示等。
这些功能模块为用户提供了全面且灵活的数据分析工具。
第二章：Stata 数据处理数据处理是统计分析的前置工作，本章将介绍 Stata 软件的数据导入导出、数据清洗和数据管理等功能。
2.1 数据导入导出Stata 支持导入多种文件格式的数据，如文本文件、Excel 文件和 SAS 数据集等。
用户可以使用内置命令或者图形界面进行导入操作，导入后的数据可以存储为 Stata 数据文件（.dta 格式），方便后续的数据处理和分析。
2.2 数据清洗数据清洗是数据处理的重要环节，Stata 提供了多种数据清洗命令，如缺失值处理、异常值处理和数据类型转换等。
用户可以根据实际情况选择合适的数据清洗操作，确保数据的准确性和完整性。
2.3 数据管理数据管理是有效进行数据处理的关键，Stata 提供了许多数据管理命令，如数据排序、数据合并、数据分割和数据标记等。
这些命令可以帮助用户高效地对数据进行管理和组织，提高数据处理效率。
stata教程
stata教程Stata 是一种广泛应用于统计分析的软件，拥有强大的数据处理和建模能力。
本教程将介绍 Stata 的一些基础操作和常用命令，帮助您快速上手使用该软件。
1. 安装和启动 Stata在开始使用Stata 之前，您需要先安装该软件。
安装完成后，双击图标启动 Stata。
2. 导入数据使用 Stata 进行统计分析的第一步是导入数据。
可以通过命令 `use` 来加载已有的 Stata 数据集，或者使用 `import` 命令导入其它格式的数据文件。
3. 数据处理Stata 提供了许多数据处理的命令，比如 `drop` 可以删除某些变量或观察值，`rename` 可以修改变量名，`generate` 可以创建新变量等。
4. 描述性统计描述性统计是对数据的基本概况进行分析，可以使用命令`summarize` 来获取平均值、标准差等统计量，使用 `tabulate`命令生成频数表，还可以通过 `graph` 命令绘制直方图或散点图等图形。
5. 假设检验假设检验用于验证某个统计假设是否成立。
Stata 提供了多种假设检验的命令，比如 `ttest` 可以进行单样本或独立样本 t 检验，`anova` 可以进行方差分析等。
6. 回归分析回归分析是一种常用的建模方法，可以用于研究变量之间的关系。
在Stata 中，可以使用`regress` 命令进行简单线性回归，使用 `logit` 命令进行逻辑回归等。
7. 图形输出Stata 可以生成各种类型的图形输出，比如线图、散点图、柱状图等。
可以使用`graph export` 命令将图形导出为图片文件，方便在报告中使用。
8. 编写批处理脚本如果需要重复执行一组命令，可以将这些命令写入批处理脚本。
Stata 支持编写批处理脚本来自动化数据处理和分析的过程。
以上是关于 Stata 的基础教程，希望能帮助您快速入门并熟练使用该软件进行数据分析。
更多高级功能和命令，请参考Stata 官方文档或相关教程。
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教程(免费)
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。
对640k内存的微机，3.1版本的Stata可以管理2400个记录×99个变量，并随计算机扩展内存的增加而增加；对4.0的WINDOWS版本，Stata可以管理4800个记录×99个变量；对WINDOWS 95下的5.0版本，可根据计算机的配置情况设置变量数和记录数，如32M扩展内存的计算机，可处理2千万个数据。
变量数和记录数可以互相交易（trade），即减少记录数可以增加变量数，减少变量数可以增加记录数。
2.可以将分组变量转换成指示变量(哑变量)，将字符串变量映射成数字代码。
3.可以对数据文件进行横向和纵向链接，可以将行数据转为列数据，或反之。
4.可以恢复、修改执行过的命令。
5.可以利用数值函数或字符串函数产生新变量。
6.可以从键盘或磁盘读入数据。
二、 Stata的统计功能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。
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
2021/5/23
20
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实用教程
STATA实用教程接下来，了解STATA的基本操作。
在STATA窗口的命令行中，可以输入分析的指令，按下回车键即可执行。
同时，还可以通过菜单栏中的各种选项来进行操作，比如导入数据、保存结果等。
可以通过命令help来查看STATA的帮助文档，帮助解决一些操作上的问题。
在进行数据分析前，需要先导入数据。
STATA支持多种数据文件格式，比如CSV和Excel。
可以通过命令import来导入数据文件，根据文件路径和格式指定导入的方式。
导入后，可以使用命令describe来查看数据文件的基本情况，比如变量名、变量类型等。
数据导入完成后，可以进行各种统计分析。
常用的命令包括：summarize（统计描述性统计量）、correlation（计算变量之间的相关系数）、regress（进行回归分析）、anova（进行方差分析）等。
这些命令可以根据具体的需求进行参数设置，比如指定自变量和因变量，进行分组分析等。
数据分析完成后，可以进行结果的可视化。
STATA提供了多种绘图函数，比如scatter plot、histogram、line plot等。
可以通过相应的命令来生成图表，同时可以根据需要进行样式和布局的调整。
生成的图表可以保存为图片格式，方便后续的使用和报告编写。
除了基本的数据分析和可视化外，STATA还支持一些高级的统计方法和模型。
比如面板数据分析、生存分析、因子分析等。
可以通过命令进行设置和估计，得到相应的结果。
同时，STATA还支持编写自定义的程序和命令，方便用户在需要时进行重复操作或扩展功能。
最后，对于初学者来说，还可以通过学习一些STATA的实例和案例来提高应用能力。
可以寻找一些数据集和问题，尝试使用STATA进行分析和解决。
也可以参考一些学术论文或教材，了解其他研究者是如何使用STATA进行数据分析的。
总之，STATA是一款功能强大、使用方便的统计分析软件。
通过本文提供的实用教程，初学者可以迅速上手使用STATA进行数据分析。
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中文教程
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。
例 1 在某实验中得到如下数据，请在 Stata 中建立数据集。
观测数据
X13579
Y 2 4 6 8 10
解：此处需要建立两个变量 X、Y，分别录入相应数值，Stata 中
169.2 174.7 185.4 175.8 173.5 175.9 175.9 173.2 174.8 177.2
171.9 166.0 177.3 175.2 179.8 175.7 180.8 171.4 178.9 175.0 183.7 171.6 172.9 173.6 177.7 172.4
169.5 177.0 183.6 170.3 178.8 181.1 182.9 177.8 164.1 169.1
176.3 169.4 171.1 172.9 177.0 179.8 178.2 174.4 169.2 176.4
178.3 165.0 175.8 181.0 177.6 177.4 178.7 175.1 181.8 171.3
3．命令回顾窗口：即 review 窗口，位于界面左上方，所有执行 过的命令会依次在该窗口中列出，单击后命令即被自动拷贝到命令窗 口中；如果需要重复执行，用鼠标双击相应的命令即可。
4．变量名窗口：位于界面左下方，列出当前数据及中的所有变量 名称，。
除以上四个默认打开的窗口外，在 Stata 中还有数据编辑窗口、 程序文件编辑窗口、帮助窗口、绘图窗口、Log 窗口等，如果需要使 用，可以用 Window 或 Help 菜单将其打开。
变量格式等均会被自动正确设置，见图 6 和图 7。
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。
计量经济学软件Stata15.0应用教程 课件 第二章 基本操作
第一节准备工作
一 、更改路径
在命令窗口(Command)输入：
pwd
然后回车 。pwd是指显示当前工作路径 在命令窗口输入：
dir 然后回车 。dir是指显示当前系统文件的设定
二 、命令注释
（ 1） 注释方式
①将双斜杠“// ”放在命令后面 。指“// ”后面的内容是对该条命令的注释说明 ，注释内容以绿色显 示 ，执行命令时会跳过注释内容。
②* 表示*之后的整行内容都是注释，不会被执行。 ③/*
*/
（ 2） 练习注释 新建do文档 ，在do文档中输入下面的命令及注释 ， 练习到能熟练的注释命令的程度。
sysuse auto,clear //打开系统自带数据auto ，注意逗号为英文状态
reg price mpg weight //OLS回归，被解释变量为price，解释变量为mpg weight
histx2 //查看x2的直方图 ，看是否符合正态分布。 sktest x2 swilk x2
sfrto,clear
reg price weight mpg foreign //先回归
predict e,r //r 即residal ，将残差保存为变量e
三 、数据导入
方法一 ：菜单导入excel 、txt等格式的数据 ，针对大量数据。 方法二： 复制粘贴法 ，针对少量数据。 方法三：命令法 ，针对少量数据。
四 、打开dta格式数据
Stata数据是以dta结尾的数据 ，如何打开Stata格式的数据呢？这是最简单不过的 事情了。
方法一： 鼠标拖拽法 方法二： 菜单法 方法三： 命令法 打开系统自带数据是sysuse+文件名 ， 如： sysuse auto //打开Stata系统自带数据auto
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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。
对640k内存的微机，3.1版本的Stata可以管理2400个记录×99个变量，并随计算机扩展内存的增加而增加；对4.0的WINDOWS版本，Stata可以管理4800个记录×99个变量；对WINDOWS 95下的5.0版本，可根据计算机的配置情况设置变量数和记录数，如32M扩展内存的计算机，可处理2千万个数据。
变量数和记录数可以互相交易（trade），即减少记录数可以增加变量数，减少变量数可以增加记录数。
2.可以将分组变量转换成指示变量(哑变量)，将字符串变量映射成数字代码。
3.可以对数据文件进行横向和纵向链接，可以将行数据转为列数据，或反之。
4.可以恢复、修改执行过的命令。
5.可以利用数值函数或字符串函数产生新变量。
6.可以从键盘或磁盘读入数据。
二、 Stata的统计功能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：1.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。
2.分类资料的一般分析：参数估计，列联表分析2检验，列联系数，确切概率)，流行病学表格分析等。
3.等级资料的一般分析：秩变换，秩和检验，秩相关等。
4.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。
5.危险度分析：条件和非条件的logistic回归，多类结果与有序结果的logistic回归，Probit回归，及其他广义线性模型，随机效应的logistic回归，随机效应的Poisson回归，等。
6.生存分析：基线生存曲线的估计、相对危险度的估计，Kaplan-Meier生存曲线、寿命表分析，对数秩检验，Mantel-Haenszel检验，Wilcoxon-Gehan检验，Cox比例风险模型，正态截尾及Tobit 回归，指数回归和Weibull回归，等。
7.其它方法：质量控制，整群抽样的设计效率，诊断试验评价，kappa，等。
三、 Stata的作图功能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。
这些图形的巧妙应用，可以满足绝大多数用户的统计作图要求。
在有些非绘图命令中，也提供了专门绘制某种图形的功能，如在生存分析中，提供了绘制生存曲线图，回归分析中提供了残差图等。
详见第五章。
四、 Stata的矩阵运算功能矩阵代数是多元统计分析的重要工具，Stata提供了多元统计分析中所需的矩阵基本运算，如矩阵的加、积、逆、Cholesky 分解、Kronecker内积等；还提供了一些高级运算，如特征根、特征向量、奇异值分解等；在执行完某些统计分析命令后，还提供了一些系统矩阵，如估计系数向量、估计系数的协方差矩阵等。
尽管Stata的容量最大只容许的矩阵(默认为，用它来完成日常工作中的统计分析显然不现实，但用它来做一些练习，提高多元统计分析的教学效率，无疑是很有帮助。
详见第十八章。
五、 Stata的程序设计功能Stata是一个统计分析软件，但它也具有很强的程序语言功能，这给用户提供了一个广阔的开发应用的天地，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。
事实上，Stata的ado 文件(高级统计部分)都是用Stata自己的语言编写的。
下面这段程序是笔者自行编写的，用于产生n个参数为的Poisson分布的随机数。
/* 计算lamda0§1.2 Stata的界面Windows版本的Stata的界面上有一级菜单行，二级菜单窗口，命令窗口，结果窗口，图形窗口，变量名窗口，已执行过的命令窗口，帮助窗口等。
窗口的大小、位置可根据用户需要进行调整。
§1.3 进入和退出Stata一、 DOS版本的Stata的进入和退出前已述及，要将Stata程序所在的路径放入autoexec.bat中，我们可在DOS下任何目录位置进入Stata，但我们假定d:\盘上进行。
D:\>Stata进入Stata后，屏幕显示Stata的版本号，公司所在地等信息，Dos版本下的Stata即出现圆点提示符。
这时即可键入Stata的各种命令。
若已在Stata状态读入了数据，并且已将数据按Stata指令存盘，或读入的数据虽经分析，但对数据及数据结构等未作任何修改，则只须键入：. exit即可退出Stata。
如未将数据按Stata指令存盘，或读入的数据或数据结构已被修改(Stata的有些命令会自动修改数据结构，如按某变量排序等)，这时，Stata将拒绝退出Stata状态。
若确实不需要存盘而退出Stata，可键入：. e，clear(e为exit的简写)即可强行退出Stata。
或分两步，即先放弃所有数据，．drop _all再退出Stata，. exit二、 WINDOWS版本的Stata的进入和退出在桌面上双击Wstata的图标：即可进入 Stata，并出现命令窗口。
在Stata的菜单中选 File ,再选 exit ,如数据已经存盘，则可退出Stata。
如数据未存盘，则Stata给出如下提示：“Data has changed without being saved. Do you really want to exit?”(数据已改变，但未存盘，是否真的要退出？)如要退出，则按确定，否则按取消。
将数据存盘后再退出。
在WINDOWS下，亦可用DOS的命令退出Stata。
§1.4 Stata的数据输入与储存Stata可以从键盘输入数据，也可以从文件读入数据。
WINDOWS下的Stata还可以用Stata的数据编辑器输入、修改和管理数据。
这里简单介绍如何从键盘输入数据，有关更详细的数据读入方式将在第三章中讲述。
一、从键盘输入数据例1.1某实验得到如下数据x 1 2 3 4 5y 4 5.5 6.2 7.7 8.5进入Stata后，操作过程如下，其中划线部分为操作者输入部分。
. input x yx y1. 1 42. 2 5.53. 3 6.24. 4 7.75. 5 8.56. end用list命令可以看到输入的数据。
. listx y1. 1 42. 2 5.53. 3 6.24. 4 7.75. 5 8.5二、保存数据为了方便以后应用，输入Stata的数据应存盘。
如欲将上述数据存入d:\mydata\子目录中，文件名为ex1.dta，命令为：. save d:\mydata\ex1file d:\temp\ex1replace.dta saved该指令在d:盘的mydata子目录中建立了一个名为“ex1.dta”的Stata格式的数据文件。
后缀dta是Stata 内定的数据格式文件。
该格式文件只能在Stata中用use命令打开：. use d:\mydata\ex1如目标盘及子目录中已有相同文件名的文件存在，则该命令将给出如下信息：file d:\ mydata\ex1.dta already exists，告诉用户在该目标盘及子目录中已有相同的文件名存在。
如欲覆盖已有文件，则加选择项replace。
命令及结果如下：. save d:\mydata\ex1 , replacefile d:\temp\ex1.dta saved这样，Stata在d:盘的mydata子目录中建立了一个名为“ex1.dta”的Stata格式数据文件,并替换了原有文件。
§1.5 Stata的结果文件Stata在屏幕上显示的运行结果有两种，一种是纯字符型的(如方差分析结果，回归分析结果等)，一种是图形。
若要将操作过程和纯字符型结果记录下来，需事先打开一个log文件：．log using 文件名设结果文件名为result1，则Stata自动加上后缀“.log”,亦可由用户自己加上其他后缀。
执行该指令后的所有操作指令和文字结果(除help下显示的结果)将记录在结果文件“result1.log”中。
若执行某一指令后的结果没有必要记录下来，则可事先用指令“log off”暂停记录，需要记录时再用“log on”继续记录，最后用“log close”关闭文件。
如果结果文件“result1.log”已经存在，用“log using result1”不能打开已有文件result1. log。
如要覆盖文件result1.log，则加选择项replace。
即键入：. log using result1, replace如要在其后进行添加，则键入：. log using result1, append文件“result1.log”可在EDIT、PE2、WPS或WORD等字处理软件下编辑、打印，也可在DOS下用type或print命令通过显示器浏览或打印机输出硬拷贝。
若要将图形结果打印下来，需要在绘图指令中加上“saving”选择项。
例如，画例1.1中x与y的散点图并存入文件“ex1.gph”，可用下述指令：．graph y x ，c(l) saving(d:\mydata\ex1)这时屏幕上显示y与x的散点图，并将被存入d:\mydata\子目录中，文件名为“ex1.gph”(gph是Stata 内定的图形文件后缀，用户亦可自己定义后缀名)。