Stata实验指导书.doc-武汉理工大学

合集下载

stata上机实验操作

第六章第二题：1. 建立完成的教育年数（ED ）对到最近大学的距离（Dist ）的回归：. reg ed dist, robust斜率估计值是：-0.0732. reg ed dist bytest female black hispanic incomehi ownhome dadcoll cue80 stwmfg80,robustDist 对ED 的效应估计是：-0.0323. 系数下降50%，存在很大差异，（1）中回归存在遗漏变量偏差4. di e(r2_a)（可看到调整后的R2）第一问中=0.0074 调整的2R =0.00718796_cons 13.95586 .0378112 369.09 0.000 13.88172 14.02999dist -.0733727 .0134334 -5.46 0.000 -.0997101 -.0470353ed Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]RobustRoot MSE = 1.8074R-squared = 0.0074Prob > F = 0.0000F( 1, 3794) = 29.83Linear regression Number of obs = 3796. reg ed dist , robust2R第二问中=0.2788 2R = 0.27693235可以得到第二问中的拟合效果要优于第一问。

第二问中相似的原因：因为n 很大。

5. Dadcoll 父亲有没有念过大学：系数为正（0.6961324）衡量父亲念过大学的学生接受的教育年数平均比其父亲没有年过大学的学生多。

.0232052-.0517777 1）原因：这些参数在一定程度上构成了上大学的机会成本。

2）它们的系数估计值的符号应该如此。

当Stwmfg80增加时，放弃的工资增加，所以大学入学率降低了；因而Stwmfg80的系数对应为负。

STATA软件实证分析操作指南

STATA软件实证分析操作指南第一章：引言1.1 研究背景1.2 研究目的1.3 研究意义第二章：STATA软件简介2.1 STATA软件概述2.2 STATA软件的特点2.3 STATA软件的应用领域第三章：STATA软件安装与启动3.1 软件安装3.2 软件启动3.3 界面功能介绍第四章：数据导入与管理4.1 数据导入4.1.1 导入Excel数据4.1.2 导入文本数据4.2 数据清洗与管理4.2.1 缺失值处理4.2.2 重复观察处理第五章：描述性统计分析5.1 数据摘要5.1.1 平均值、标准差与变异系数 5.1.2 中位数与四分位数5.2 数据分布5.2.1 频数与频率分布表5.2.2 直方图与箱线图5.3 数据关联5.3.1 相关系数5.3.2 散点图第六章：假设检验与参数估计6.1 单样本假设检验6.1.1 单样本t检验6.1.2 单样本比例检验6.2 双样本假设检验6.2.1 独立样本t检验6.2.2 成对样本t检验6.2.3 独立样本比例检验6.3 参数估计6.3.1 置信区间估计6.3.2 线性回归模型的参数估计第七章：数据可视化7.1 散点图与折线图7.2 饼图与柱状图7.3 热力图与地理图第八章：高级数据分析8.1 面板数据分析8.1.1 面板数据描述性统计8.1.2 面板数据回归分析8.2 生存分析8.2.1 生存曲线估计8.2.2 生存率比较第九章：模型诊断与改进9.1 残差分析9.2 多重共线性检验9.3 模型改进与比较第十章：输出结果与报告10.1 输出结果保存10.2 命令日志保存10.3 输出结果报告生成结语本文针对STATA软件进行了全面的实证分析操作指南，从软件安装与启动、数据导入与管理、描述性统计分析、假设检验与参数估计、数据可视化、高级数据分析、模型诊断与改进、输出结果与报告等方面进行了详细的讲解和操作指导。

通过学习本指南，读者将能够灵活运用STATA软件进行实证分析，并得到准确的分析结果，并能将结果以专业的方式呈现。

stata 实验设计

1.选择合适的数据使用EXCEL软件进行均值、最大、最小、方差、标准差、分布、矩阵乘法、求逆、两变量线性回归、两变量多项式回归的求解与作图等。

2.选择一个合适的同质性DMU数据（如同类企业、单位）进行DEA运算。

主要包括CCR.BCC.SBM.超效率的计算。

并学会使用DEA软件3.使用STATA软件分析数据的合并、拆分，图形式的制作（直方图、散点图、条形图、饼图）、单因素方差分析，双因素方差分析、协方差分析、单个总体假设检验、两个总体假设检验、基本的回归分析等内容数据可查找国家统计局网站(年鉴）、各省市统计局网站要求1）提交打印的经济统计软件三个实验，同时提交电子版2）以实验报告形式（实验目的、实验数据、实验软件、实验过程记录，实验结果及实验结论）统计学实验报告一，实验目的练习使用excel软件求解数据的均值，最大值，最小值，方差，标准差，分布，矩阵乘法，求逆，两变量线性回归，两变量多项式回归并作出相应图形。

二，实验数据三，实验软件Excel软件四，实验过程记录选取《各地区城乡居民人民币储蓄存款（年底余额）》中2007年全国各省市的数值计算均值，最大值，最小值，方差，标准差等。

得到2007年全国各地区城乡居民人民币储蓄存款的均值为5341.26亿元。

得到2007年全国各地区城乡居民人民币储蓄存款的最大值为22243.39亿元。

利用描述统计得出选取2002年的到2007 的全国城乡居民人民币储蓄存款余额与国民生产总值的值，得到下表，进行回归分析。

做出折线图如下：一元回归分析如下：y=1.4621x-14260多项式回归分析如下：103522*108*1010.48333545y x x x --=-+-。

(完整word版)121511707期末实验报告(stata)

实验报告项目名称建立影响证券回报率的因素模型所属课程名金融计量软件应用称项目类型经典单方程计量经济学模型:多元回归实验日期2014年12 月24 日班级金融学7班学号121511707姓名陈炎明指导教师杨先旭广东金融学院教务处制步骤：1.在国泰安数据库下载好股票数据，并在EXCEL中处理好相应数据。

2.将处理好的数据导入Stata12.03。

建立模型：Y=alnX1+bX2+cX3+dX4+u4。

进行描述性统计5.画出散点图跟跟拟合直线6。

将数据进行回归分析，求出相应的系数7。

得到回归结果，分析回归结果并解释经济意义命令：1。

导入EXCEL中的数据,Import Text data created by a spreadsheet2。

将无用的数据删除drop if pe<0，drop if pe〉100, drop if bm<0, drop if tmvalue〈03.进行描述性统计summarize return pe bm mr lntmvalue，结果如下4.画出散点图跟拟合直线，如图所示twoway （scatter return bm）（lfit return bm)twoway (scatter return pe）（lfit return pe）twoway （scatter return mr) （lfit return mr)twoway （scatter return lntmvalue) (lfit return lntmvalue）5。

回归分析reg return bm mr pe lntmvalue，结果如下图结果:Y=0.054lnX1+0。

002X2+0。

002X3+1。

013X4-1。

275（0.005) (0.0004) （0.0002) (0。

009）(0.1214)R^2=0.6156 Prob>F=0。

000【实验结果的分析】从回归结果可以看出，R^2还是比较大的，就是解释变量市盈率、账面市值比、市场收益率跟总市值整体对投资回报率影响比较大；P值低于显著性系数，由此我们也可以得出这些因素共同影响投资回报率，具有联合的显著性.经济意义解释：。

Stata实验指导、统计分析与应用chap05

这个命令语句是在缺失样本的具体数据，只通过样本的统
例如，在检验砖的抗断强度的例子中，假设并不知道
方差为1.21，而进行检验其均值为32.5，这时就需要用到ttest命令了，具体命令如下： ttest kdqd=32.5 这时就可以得到如图5.2所示的检验结果，在结果图中，可以看到表格中显示了样本的特性，主要包括样本容量、样本均值、标准误差、标准差、置信区间。表格下面是进行的t检验的内容，其中最重的的指标是 “Ha: mean != 32.5”的部分，不难发现检验得到的p 值为0.0302，所以应当拒绝原假设，即不能认为这批砖的平均抗断强度为32.5。
标准差是否为1.1。
三、实验操作指导
1.正态分布、方差已知的均值检验在这种情形下，由于Stata没有提供直接的命令进行检验，所
以需要用户自行构建正态分布的统计量进行检验，命令语句为： quietly summarize

scalar crit=invnormal(1-0.05/2) scalar p=(1-normal(abs(z)))/2 scalar list z crit p 在这一组命令语句中，第一个命令语句是为了求出样本的均值的大小，并且不显示计算的结果；第二个命令语句是输入了正态分布统计量的计算公式，目的是为了算出正态分布统计量的大小；第三个命令语句是为了求出置信度为95%的正太分布临界值的大小；第四个命令语句输入了p值的计算公式，是为了求出p值的大小；第五个命令语句是为了列出这些统计量的大小，以便进行判断。
例如，利用english.dta数据库中的数据，分析两个班
的英语成绩方差是否相等，所使用到的命令为： sdtest score1==score2 执行这一命令，可得到如图5.6所示的结果，这个图中的表格展示了数据的情况，包括两个变量及其总体的样本容量、均值、标准误、标准差、置信区间的信息。在表格的下方展示了方差检验的结果，从中不难看出，检验的p值为0.3362，不能拒绝原假设，即认为两个班英语成绩的方差相等。

stata操作指南

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实验报告

stata实验报告Stata实验报告引言：Stata是一种统计分析软件，广泛应用于社会科学、经济学、医学研究等领域。

本实验报告旨在介绍使用Stata进行数据分析的一般步骤，并通过一个实际案例来展示其应用。

一、数据收集与准备在进行Stata数据分析之前，首先需要收集和准备好所需的数据。

数据的来源可以是实地调查、公共数据库或者实验室实验等。

在收集数据时，要确保数据的准确性和完整性，并进行必要的数据清洗和变量定义。

二、数据描述与可视化在开始数据分析之前，我们需要对数据进行描述和可视化。

通过使用Stata提供的统计函数和图表功能，我们可以对数据进行基本统计分析和可视化展示。

例如，我们可以计算数据的平均值、标准差、频数等，并绘制直方图、散点图等图表来展示数据的分布和关系。

三、假设检验与回归分析在确定数据的基本特征后，我们可以进行假设检验和回归分析来探索数据之间的关系。

假设检验可以帮助我们判断某个变量是否对另一个变量产生显著影响，而回归分析可以帮助我们建立模型并预测变量之间的关系。

在Stata中，可以使用t检验、方差分析、卡方检验等方法进行假设检验。

同时，Stata还提供了多种回归分析方法，包括线性回归、逻辑回归、多项式回归等。

通过这些方法，我们可以得到变量之间的显著性水平、回归系数和拟合优度等信息。

四、因果推断与实证研究除了描述和预测数据之外，Stata还可以用于因果推断和实证研究。

通过使用实验、自然实验或者倾向得分匹配等方法，我们可以评估某个政策或干预措施对特定变量的影响。

在Stata中，可以使用处理效应模型、差分差分模型等方法进行因果推断。

这些方法可以帮助我们控制其他可能的干扰因素，并得到准确的因果效应估计。

五、结果解释与报告撰写在完成数据分析后，我们需要对结果进行解释和报告撰写。

在解释结果时，应注意结果的可靠性和有效性，并结合理论和实证研究来进行解释。

在撰写报告时，要注意结构清晰、逻辑严谨，并使用恰当的图表和表格来展示结果。

实验目的

实验一【实验目的】1.在分析数据的过程中，加深对计量经济学相关知识的理解。

2.学会使用Stata软件处理数据，利用经济知识分析，理解数据处理所得结果。

【实验数据】CEOSAL1.DTAWAGE1.DTAmeap01.DTAbwght2.DTAJTRAIN.DTA与J.M.伍德里奇的《计量经济学导论》中的习题相配套的数据【实验步骤】（一）将用到的Stata函数及其用法1. cd 指定默认工作文件夹。

在使用Stata命令的时候，会直接引用相应的数据文件名，此时该数据文件所在的文件夹就是默认的工作文件夹。

指定默认文件夹的格式为：cd [“]默认文件夹路径名[“]注：引号可以省去（以下遇到相同的情况不再赘述）；默认文件夹路径名中不能出现汉字。

2. use 选定需要处理的数据文件。

Stata中的命令大多都是对数据进行操作，在操作之前，需要选定相应的数据文件。

use的调用格式为：use [“]数据文件名[“]注：（1）在未指定默认工作文件夹时，use后面的数据文件名可以替换为数据文件路径即：执行命令: . use "e:\Stata\Documents\Lab1\wage1"执行命令: . cd e:\Stata\Documents\Lab1后再执行. use wage1上述命令达到的效果是一样的。

（2）Stata只能同时对一个数据文件进行处理分析，因此在更换被处理数据文件之前，要从Stata系统中清楚原数据文件，命令为clear3. generate 根据现有变量建立新的变量。

generate的调用格式为：generate 新变量名=新变量的表达式注：建立新的变量必须以现有变量为基础。

4. display计算数值表达式之后再显示数值。

display的调用格式为：display 数值表达式5. tabulate 对制定的变量进行频数统计。

这是简单的描述性统计，进行频数统计的对象可以是一个变量，也可以是两个变量。

Stata实验指导、统计分析与应用chap07

这里不再赘述这些命令语句的含义，调整之后的检验
结果如图7.4所示，可以发现此时检验的p值为0.5404，无法拒绝原假设，即认为模型不再存在遗漏变量。
实验7-2解释变量个数的选择
一、实验基本原理
好的经济理论的标准通常是希望通过更为简洁的模型来更
加精确地描述复杂的经济现象，但是这两个目标通常是矛盾的，因为通过增加解释变量的个数可以提高模型的精确程度，但是同时也牺牲了模型的简洁性。因此，在现实的经济研究过程中，通常使用信息准则来确定解释变量的个数，较为常用的信息准则有两个：（1）赤池信息准则，又称为AIC准则，其基本思想是通过选择解释变量的个数，使得如下目标函数最小。
实验7-3多重共线性与逐步回归法
一、实验基本原理
多重共线性问题在多元线性回归分析中是很常见的，其导致的

直接后果是方程回归系数估计的标准误差变大，系数估计值的精度降低等。多重共线性的问题对于Stata软件来说并不显著，因为Stata会自动剔除完全的多重共线性，但是出于知识的完整性，这里还是介绍一下Stata对于多重共线性的识别和处理方法。多重共线性的诊断方法主要有：（1）直观上说：当模型的拟合优度非常高且通过F检验，但多数解释变量都不显著，甚至解释变量系数符号相反时，可能存在多重共线性。（2）对由解释变量所组成的序列组进行相关分析时，如果有些变量之间的相关系数很高，则也反映出可能存在多重共线性。（3）使用命令estat vif，对膨胀因子进行计算，经验上当VIF的均值 >=2且VIF的最大值接近或者超过10时，通常认为有较为严重的多重共线性。
在这个公式中，e代表残差序列，n代表样本数量， K代表解释变量的个数。通过这个目标函数可以看出，第一项是对拟合优度的奖励，即尽可能地使残差平方和变小，第二项是对解释变量个数增多的惩罚，因为目标函数是解释变量个数的增函数。（2）贝叶斯信息准则，又称为BIC准则，其基本思想是通过选择解释变量的个数，使得如下目标函数最小。

STATA实验报告

NBA得分回归分析摘要：篮球比赛,输赢在于防守如何,赢多少分在于攻击,本文试图通过对"2010-2011赛季NBA常规赛球队数据排名"数据投篮三分,罚球,前篮板,后篮板,总篮板,助攻,抢断,盖帽,失误,犯规,六犯,技犯,恶犯,被逐,两双,三双,失误分,得分来进行分析,研究比分与哪些数据相关性强,哪些比较弱,并且进行回归分析研究,试图求出对比分影响较大的因素,以及比分的回归方程.关键词：NBA得分回归分析假设检验一、引言虽然NBA没有像足球,英超,欧冠那些超级联盟球赛风靡全球,但是NBA就是风靡了整个中国,原因大家也许都清楚,中国出了一个姚明,所以很多人都去看了NBA球赛,还有,中国的足球不咋地,所以国足的不给力,让我们对足球没有多大兴趣,转移到篮球了.在观看篮球比赛过程中,都有自己支持的球队,我们看到球不断的进,不断得分,那么我们这个比分具体究竟和球队有什么的关系了,这里就是研究一下这个比分与球队的数据关系三、实证分析（一）实证模型我们将进行规范性实验,建立数学模型：S=b+a1x1+a2x2+………a n x n（1）本研究所用的数据集是等相关新浪NBA 排名统计2010-2011赛季NBA常规赛球队数据排名我进行了原始数据的加工整理。

表1给出了实证部分所采用的各变量的描述性统计结果。

表1 各主要变量的描述性统计mean Score FGrate ThreePG ThreePGrate FTrate OR DR Rebound APG Stl Blk TO Foul SixFoul TFoul FFoul Outcast TwoTen ThreeTen TOS注从上到下的数据对应是投篮三分罚球前篮板后篮板总篮板助攻抢断盖帽失误犯规六犯技犯恶犯被逐两双三双失误分得分表2 各主要变量的协方差矩阵corr Score FGrate ThreePG ThreePGrate FTrate OR DR Rebound APG Stl Blk TO Foul SixFoul TFoul FFoul Outcast TwoTen ThreeTen TOS得出变量之间的相关系数从散点图明显看出这个Score(比分)和FGrate(投篮率)成正比从散点图明显看出这个Score(比分)和三分球成正比同样我们通过画散点图可以简略知道了Score与其他因素的粗略关系,以用于后来的回归方程的建立.reg Score FGrate ThreePGrate FTrate OR DR Rebound APG Stl Blk TO Foul SixFoul TFoul FFoul Outcast TwoTen ThreeTen TOS投篮三分罚球前篮板后篮板总篮板助攻抢断盖帽失误犯规六犯技犯恶犯被逐两双三双失误分得分我们从这里可以看出这个二双,三双的系数是负值,在比赛过程中,有时候的确是这样子的,虽然其中有球员双十或者三十分,但是球队却输了,这是可能因为球员的独食吧.再看犯规的SixFoul,FFoul六犯和恶犯,我们都可以看出,这个确实是负相关的.前场篮板球和后前篮板球的系数为负值,与实际的情况相反,我们再看到Rebound即总篮板球,总篮板球等于前场板篮球+后场篮板球,这三个线性相关,再看到协方差矩阵,我们知道总篮板和前后场篮板球的相关系数都比较大,我们认为他们相关,所以我们需剔除变量再做回归分析.投篮三分罚球前篮板后篮板总篮板助攻抢断盖帽失误犯规六犯技犯恶犯被逐两双三双失误分得分去掉总篮板球之后,我们看到前场篮板和后场篮板的系数是正的,符合实际.我们看到犯规Foul的系数,这个系数为正值,在实际中,犯规通常是在限制对方得分情况下来出手的,所以这里犯规的系数为正也是合乎常理的.最后的TOS是失误分,就是利用对方球队的失误取到得分的.由此我们可以到得到回归方程Score=-75+0.63*FGrate+0.72*ThreePGrate+0.42*FTrate+(-14.04)OR+(-14.32)DR +0.81* APG+(-1.81) Stl+0.44*Blk+(-049)*TO+1.21*Foul+(-5.00)*SixFoul+1.20*TFoul+(-8.60)* FFoul+44.26* Outcast+(-3.84)*TwoTen+(-4.52)* ThreeTen+1.48*TOSR2=0.8605,也算较为满意现在检验这个方程是否显著零假设H0;方程不显著,P_Value=0.0145<alpha=0.05,所以拒绝零假设,所以在alpha=0.05检验水平下认为方程显著.通过数学模型我得到了这个线性回归方程Score=-75+0.63*FGrate+0.72*ThreePGrate+0.42*FTrate+(-14.04)OR+(-14.32)DR+15.08*Rebound+0.8 1* APG+(-1.81) Stl+0.44*Blk+(-049)*TO+1.21*Foul+(-5.00)*SixFoul+1.20*TFoul+(-8.60)* FFoul+44.26* Outcast+(-3.84)*TwoTen+(-4.52)* ThreeTen+1.48*TOS。

Stata实验指导、统计分析与应用chap06

（2）在进行回归分析之前，可以先关注一下原始数据及其统计特征。在命令窗口中输入如下命令：
edit
如果想得到数据的统计特征，则需要在命令窗口中输入如下命令：
describe
2021/6/7
5
2 利用最小二乘法进行模型的估计
对模型进行回归的仍然是采用命令方式进行操作，命令的基本格式如下：
第六章基本回归分析
2021/6/7
1
主要内容
1.小样本的OLS估计与分析 2.大样本的OLS估计与分析 3.约束回归 4.非线性最小二乘分析
2021/6/7
2
实验6-1：小样本普通最小二乘分析
一、实验基本原理
2021/6/7
3
二、实验内容和实验数据根据统计资料得到了美国汽车产业的横截面数据(1978
regress depvar [indepvar] [if] [in] [weight] [,options]
其中regress代表“回归”的基本命令语句，depvar代表被解释变量（或称因变量）的名称，indepvar代表解释变量（或称自变量）的名称，if代表条件语句， in代表范围语句，weight代表权重语句，options代表其他选项。
2021/6/7
4
三、实验操作指导
1 打开数据文件、观测数据特征
（1）若要进行各种对原始数据的操作，首先必须正确地打开数据文件，在Stata中打开数据文件的方法有多种，其中较为常用的方法是通过命令直接打开或是使用菜单操作打开。我们在此使用命令方式，在命令窗口中输入如下命令：
sysuse usaauto, clear
testnl exp=exp[=exp...] [, options] 这个命令中，testnl是非线性检验的命令语句，而

stata应用实验报告

stata应用实验报告Title: Stata应用实验报告摘要：本实验报告使用Stata统计软件进行数据分析和实验设计，通过对实际数据的处理和分析，展示了Stata在统计学和数据分析领域的强大功能和应用价值。

本文将介绍实验设计和数据收集的过程，并使用Stata进行数据清洗、描述性统计、回归分析等操作，最终得出实验结果和结论。

1. 导言Stata是一款专业的统计分析软件，广泛应用于学术研究、市场调研、医学研究等领域。

本实验报告将使用Stata软件进行数据分析和实验设计，展示其在实际应用中的优势和功能。

2. 实验设计和数据收集本实验选取了某公司销售数据作为研究对象，通过问卷调查和实地调研收集了相关数据。

数据包括销售额、产品种类、销售渠道、客户满意度等多个变量，旨在分析销售额与其他因素之间的关系。

3. 数据处理和分析首先，我们使用Stata进行数据清洗和整理，包括缺失值处理、异常值检测等操作。

然后，进行描述性统计分析，包括平均值、标准差、频数分布等。

接着，进行相关性分析，探讨销售额与其他变量之间的相关性。

最后，进行多元回归分析，建立销售额与其他因素的回归模型，并进行显著性检验和模型诊断。

4. 实验结果和结论经过数据分析和回归分析，我们得出了以下结论：销售额受产品种类、销售渠道、客户满意度等因素的影响较大；其中，产品种类对销售额的影响最为显著。

同时，我们还发现了一些新的规律和趋势，为公司的销售策略和营销决策提供了参考和建议。

5. 结语本实验报告通过Stata软件对实际数据进行了深入分析和实验设计，展示了Stata在统计学和数据分析领域的强大功能和应用价值。

希望本文能够为读者提供一些关于Stata应用的启发和帮助，激发更多人对数据分析和统计学的兴趣。

《stata统计分析与应用实习》课程教学大纲

stata统计分析与应用实习Application of STATA to Statistical Analysis一、课程基本情况教学周数：2周学分：2开课学期：第7学期课程性质：选修先修课程：高等数学、统计学、计量经济学、经济学原理适用专业：本课程教学大纲适用于经济学、金融学、国际经济与贸易学等经济类、管理类各专业本科生。

教材：开课单位：经济管理学院经济贸易系二、实习目标通过本课程的学习，使学生了解统计分析软件STATA的应用，该实验课程在经济类本科专业课程体系中的地位，了解经济数量分析在经济学科的开展和实际工作中的作用。

使学生具有进一步学习与应用计量经济学理论、方法与模型的基础和能力。

三、实习基本要求本大纲面对的对象是高年级本科生，所以本课程全面讲述统计学的有关内容，同时又适当吸收一局部计量经济学的内容用来加强对本学科的了解。

本课程在内容体系上大致包括: 数据管理、制图、统计概要和交互表、方差分析与其他比拟方法、主成分分析和聚类分析。

四、实习内容及时间安排五、课程考核(1)实习报告的撰写要求：必修使用do-editor编写代码(2)实习报告：4次(3)考核及成绩评定：实验成绩和课程论文成绩等综合计算六、参考书目劳伦斯・汉密尔顿.应用STATA做统计分析，重庆大学出版社，2011年，第2版。

王群勇.STATA在统计与计量分析中的应用，南开大学出版社，2007年，第1版。

Stata Corporation.Stata Base Reference Manual. College Station, TX: Stata Press, 2011.七、有关说明。

Stata实验指导书.doc-武汉理工大学

实验指导书武汉理工大学政治与行政学院2013年4月实验一STATA基本介绍实验目的掌握什么是STATA？该软件具有什么功能？熟悉STATA菜单各项的含义，数据输入、存储以及数据运算与处理等。

实验内容1.什么是STATA2.STATA的菜单3.数据输入与保存4、数据文件的合并与汇总5.数据编辑整理6.变量重新赋值7.数据的运算与新变量的生成8.数据的排序9.数据分组基本步骤当打开STATA后，展现在我们面前的界面如下：菜单栏共有11个选项，常用的有以下8个选项：1．文件：文件管理菜单，有关文件的调入、存储、显示和打印等；2．编辑：编辑菜单，有关文本内容的选择、拷贝、剪贴、寻找和替换等； 3．显示：显示菜单，有关状况栏、工具条、网格线是否显示，以及数据显示的字体类型、大小等设置；4．数据：数据管理菜单，有关数据变量定义、数据格式选定、观察对象的选择、排序、加权、数据文件的转换、连接、汇总等；5．转换：数据转换处理菜单，有关数值的计算、重新赋值、缺失值替代等；6．分析：统计菜单，有关一系列统计方法的应用；7．图形：作图菜单，有关统计图的制作；8．使用程序：用户选项菜单，有关命令解释、字体选择、文件信息、定义输出标题、窗口设计等；实验报告自己草拟10名学生的序号、姓名、统计学成绩、管理学成绩、每天学习时间特征资料。

（以自己的姓名作为第一号，并以自己的名字设为文件名）要求：（1）添加性别数据特征；粘贴处（2）按统计学成绩由高到低排序；粘贴处（3）按统计学成绩数量标志进行等距分组，并进行汇总统计。

粘贴处（4）计算生成统计学与管理学两科的总成绩与平均成绩两个变量。

粘贴处实验二STATA统计绘图实验目的掌握条形图、线形图、散点图、直方图等常用统计图的绘制方法与技巧。

实验内容1．条形图2．线形图单线形图（Simple）多线形图（Multiple）垂线形图（Drop-line）3．散点图简单散点图（Simple）——显示一对相关变量关系；重叠散点图(Overlay) ——显示多对相关变量关系；矩阵散点图(Matrix) ——显示多个相关变量关系；3维散点图(3-D) ——显示3个相关变量关系。

stata使用手册.doc

STATA基本入门前言STATA是一个十分好用而且简单的统计软件包，透过轻松的数据输入方式，而且简单的指令，即可执行一般在计量经济学上常用的计量模型。

除了计量模型外，STATA的软件包中也可执行统计学中的估计和检定，甚至是多变量分析中的各项分析工具。

因此，STATA可以说是一个相当强而有力的统计软件。

一、安装STATA所须的内存容量不大，只有4.03MB。

此外，安装也相当简单，只要在〝SETUP〞上点两下，安装完成后再分别输入”Sn”、”Code”和”Key”即可开始使用。

但是安装过程中有一点必须注意的是，如下图所示，有”Intercooled”和”Small”两个选项。

一般而言，为了方便日后要设定较大的内存容量来处理大笔的资料，通常选择以”Intercooled”进行安装。

以此項進行安裝二、窗口介绍安装完成后，点选桌面上STATA的图标，窗口画面如下图所示。

为了使画面美观，我们可以将画面拉到自己喜欢的地方，如下图所示。

为了保存这个窗口画面，我们必须点选工具列上的”Prefs”下的”Save Windowing Preferences”。

如此一来，以后开启STATA 时都会以此窗口画面呈现。

指令的執行結果看這裡執行過的指令都會保留於此資料中的變數在這裡在此輸入指令接下来，我们依序介绍四个窗口的功用：左上─Review：此一窗口用于记录在开启STATA后所执行过的所有指令。

因此，若欲使用重复的指令时，只要在该指令上点选两下即可执行相同的指令；若欲使用类似的指令时，在该指令上点一下，该指令即会出现在窗口”Stata Command”上，再进行修改即可。

此外，STATA还可以将执行过的指令储存下来，存在一个do-file内，下次即可再执行相同的指令。

左下─Variables：此一窗口用于呈现某笔数据中的所有变量。

换言之，当数据中的变量都有其名称时，变量名称将会出现在此一窗口中。

只要数据有读进STATA中，变量名称就会出现。

Stata实验指导、统计分析与应用chap12

1 计算并绘制自相关函数与偏自相关函数图
计算自相关函数、偏自相关函数以及Q统计量的命令为：
corrgram varname [if] [in] [, corrgram_options]
其中，corrgram代表“计算自相关与偏自相关函数以及Q统计量”的基本命令语句，varname代表要分析的变量的名称，if代表条件语句， in代表范围语句，corrgram_options代表其他选项。表12.6列示了各主要选项。
本书附带光盘data文件夹下的“wpi1.dta”工作文件包括了1960年第1 季度到1990年第4季度的美国批发价格指数的数据。主要的变量包括： t=时间，wpi=批发价格指数， ln_wpi=wpi的对数。
利用这些数据，我们将讲解自相关函数和偏自相关函数的绘图以及白噪声的检验。
实验操作指导
本书附带光盘data文件夹下的“sales.dta”工作文件给出了某50个月的图书销售数据。变量主要包括：t=时间，sales=销售额。
对于这些销售数据，我们想分析其随时间的变化趋势，并希望通过模型对其进行拟合及预测。
这样，利用“sales.dta”的数据，我们来讲解移动平均滤波、单指数平滑法、双指数平滑法以及Holt-Winters平滑法的操作和相关的预测。
tsappend, last(2006m11) tsfmt(tm)
这里，选项last(2006m11)用于指定扩展后时间变量的最后一个观测值为2006年11月，tsfmt(tm)指定变量格式为月数据。
如果时间变量有间隔（gaps），例如，在上面的例子中03年6月和03年 9月之间缺失了两个月，tsappend命令也会自动补齐。当然，对于有间隔（gaps）的时间变量，我们也可以通过专门的命令tsfill将其补齐。命令格式为：

Stata实验指导、统计分析与应用chap09

▪ use womenwork, clear
▪ 使用此命令打开所需要文件。
▪ probit work age education married children
▪ 此命令表示使用probit模型进行回归。
▪
▪ 此图的解读方法与Logit模型结果图是完全一样的， probit模型估计结果显示系数估计值相比logit估计值发生了很大变化，且均显著通过了模型系数的显著性检验；另外模型的准R2是0.1889，相比 logit模型稍有改进。
然可以得到：sensitivity（敏感性）=87.64% ，specificity （特异性）=45.05%，correctly classified（正确预测百分比）=73.65%。可以看到，这个结果与logit模型是完全一致的。
▪ 另外为了检验这个结果，可以同样输入如下命令：
▪ predict p2, pr ▪ 此命令可以获得此模型的个体估计的值并记为新变量p2
均值处的边际效应。
▪ 此输出结果显示了每一个解释变量的平均边际影响，另外读者可以自己设定计算在边际影响的点，其原理就是命令语句options中的at(atlist)将其具体化，例如“mfx, at (x1=0)”表示计算x1取值为0，其他解释变量取值在样本均值处的边际效应；而 “mfx”默认是在所有解释变量在样本平均值处的边际效应。
▪ mfx [compute] [if] [in] [,options]
▪ 此命令语句中mfx表示对回归之后的模型计算解释变量的边际效应，其中options内容如下表所示：
精选课件
9
▪ 本实验中，在进行logit模型回归估计后，在Stata 命令窗口中输入如下命令：
▪ mfx ▪ 此命令计算模型回归之后，解释变量取值在样本