有趣的stata指令
stata指令（1）
stata指令（1）●use 与save是⼀对调⽤STATA系统数据⽂件和以STATA系统格式存盘的命令；infile 和outfile也是⼀对调⽤外部⽂本数据⽂件和以⽂本⽂件格式存盘的命令。
Infile 变量名using ⽂件outsheet using e:\b.txt●如果是excel格式，则excel另存为csv格式⽂件●drop _all清除以上所有数据●产⽣新的变量：STATA 命令：gen 新变量名=表达式●修改数据：STATA 命令：replace 变量名= 表达式[if 逻辑表达式] 。
例replace x=1 if x>=100&x<200. replace x=. if x==200。
在逻辑表达式中：“ 等于” ⽤== 表⽰；“不等于” ⽤~= 表⽰；“或” ⽤| 表⽰；“ 并且” ⽤& 表⽰。
●Summarize 变量（简写sum 变量）；summarize 变量, detail（简写sum 变量,d）●sort group(以group变量为例从⼩到⼤排序)●by group:summarize x（）Stata中常⽤的命令●(分组变量)tab1 变量名,g( 新变量名)。
该命令主要适⽤描述计数资料( 即：属性资料)。
●频数分布的常见错误：tab、tab1、tab2tab 1）⽤于⽣成单个变量的频数分布，其后只能跟⼀个变量；2）⽤于描述两个变量的交叉分布，其后只能接两个变量；所以tab后⾯最多接1个变量。
tab1 可以接多个变量，扥是只能分别⽣成各个变量的频数分布，不能⽣成交叉表。
tab2 可以⽣成多个双变量的交叉表。
●四分位数间距：上四分位数与下四分位数之差,⽤四分位数间距可反映变异程度的⼤⼩.1 Centile x【得中位数】。
centile x, c(25, 50, 75)【四分之⼀，中位数。
】{sum x, detail}也可以得到所需。
stata常用作图指令包你满意
S tata tata 作图常用指令作图常用指令作图常用指令1.1.茎叶图茎叶图茎叶图stem x1,line(2)（做x1的茎叶图，每一个十分位的树茎都被拆分成两段来显示，前半段为0～4，后半段为5～9）stem x1,width(2)（做x1的茎叶图，每一个十分位的树茎都被拆分成五段来显示，每个小树茎的组距为2）stem x1,round(100)（将x1除以100后再做x1的茎叶图）2.2.直方图直方图直方图 histogram mpg, discrete frequency normal xlabel(1(1)5)（discrete 表示变量不连续，frequency 表示显示频数，normal 加入正太分布曲线，xlabel 设定x 轴，1和5为极端值，(1)为单位）histogram price, fraction norm（fraction 表示y 轴显示小数，除了frequency 和fraction 这两个选择之外，该命令可替换为“percent”百分比，和“density”密度；未加上discrete 就表示将price 当作连续变量来绘图）histogram price, percent by(foreign)（按照变量“foreign”的分类，将不同类样本的“price”绘制出来，两个图分左右排布）histogram mpg, discrete by(foreign, col(1))（按照变量“foreign”的分类，将不同类样本的“mpg”绘制出来，两个图分上下排布）histogram mpg, discrete percent by(foreign, total) norm（按照变量“foreign”的分类，将不同类样本的“mpg”绘制出来，同时绘出样本整体的“总”直方图）3.3.二变量图二变量图二变量图graph twoway lfit price weight || scatter price weight（作出price和weight的回归线图——“lfit”，然后与price和weight的散点图相叠加）twoway scatter price weight,mlabel(make)（做price和weight的散点图，并在每个点上标注“make”，即厂商的取值） twoway scatter price weight || lfit price weight,by(foreign)（按照变量foreign的分类，分别对不同类样本的price和weight做散点图和回归线图的叠加，两图呈左右分布）twoway scatter price weight || lfit price weight,by(foreign,col(1))（按照变量foreign的分类，分别对不同类样本的price和weight做散点图和回归线图的叠加，两图呈上下分布）twoway scatter price weight [fweight= displacement],msymbol(oh)（画出price和weight的散点图，“msybol(oh)”表示每个点均为中空的圆圈，[fweight= displacement]表示每个点的大小与displacement的取值大小成比例）twoway connected y1 time, yaxis(1) || y2 time, yaxis(2)（画出y1和y2这两个变量的时间点线图，并将它们叠加在一个图中，左边“yaxis(1)”为y1的度量，右边“yaxis(2)”为y2的）twoway line y1 time,yaxis(1) || y2 time,yaxis(2)（与上图基本相同，就是没有点，只显示曲线）graph twoway scatter var1 var4 || scatter var2 var4 || scatter var3 var4（做三个点图的叠加）graph twoway line var1 var4 || line var2 var4 || line var3 var4（做三个线图的叠加）graph twoway connected var1 var4 || connected var2 var4 || connected var3 var4（叠加三个点线相连图）更多变量4.4.更多变量更多变量graph matrix a b c y（画出一个散点图矩阵，显示各变量之间所有可能的两两相互散点图）graph matrix a b c d,half（生成散点图矩阵，只显示下半部分的三角形区域）graph matrix price mpg weight length,half by( foreign,total col(1) ) （根据foreign变量的不同类型绘制price等四个变量的散点图矩阵，要求绘出总图，并上下排列）其他图形5.5.其他图形其他图形graph box y,over(x) yline(.22)（对应x的每一个取值构建y的箱型图，并在y轴的0.22处划一条水平线） graph bar (mean) y,over(x)对应x的每一个取值，显示y的平均数的条形图。
stataforeach指令
stataforeach指令使用Stata中的foreach指令进行数据操作Stata是一款非常强大的统计分析软件，它具备了许多便捷的数据处理工具。
其中，foreach指令是一个非常有用的命令，它可以批量地对数据进行操作。
在本文中，我们将深入讨论foreach指令的使用方法，并通过一些示例来展示它在Stata中的强大功能。
首先，我们需要理解foreach指令的基本语法。
foreach指令的语法如下：foreach var of varlist command1 [command2] ... [, options]其中，var表示一个变量名，varlist表示一组变量名，command1、command2等表示对变量的操作指令。
我们可以在foreach指令中使用多个command来对变量进行多种操作。
接下来，我们将通过一些示例来详细了解foreach指令的用法。
1. 对每一个变量的所有观测值进行操作：首先，我们可以使用foreach 指令对每一个变量的所有观测值进行操作。
假设我们有一个数据集，其中包含了10个变量x1~x10。
我们可以使用foreach指令来计算所有变量的平均值。
具体的代码如下：foreach var of varlist x1-x10 {sum `var'scalar mean_`var' = r(mean)}在这个例子中，我们定义了一个名为var的变量，它依次表示x1到x10这10个变量。
然后，我们使用sum命令计算每个变量的平均值，并将结果存储在对应的标量变量mean_x1~mean_x10中。
2. 对一组变量进行某种特定操作：除了对每个变量的所有观测值进行操作外，我们还可以对一组变量进行某种特定操作。
例如，我们可以使用foreach指令来对一组变量进行回归分析。
具体的代码如下：foreach var of varlist x1-x10 {regress y `var'scalar coef_`var' = _b[`var']scalar pvalue_`var' = _p[`var']}在这个例子中，我们定义了一个名为var的变量，它依次表示x1到x10这10个变量。
stata常用命令总结
Stata常用命令总结Stata是一种统计分析软件，广泛用于社会科学、经济学、生物医学等领域的数据分析。
它具有丰富的功能和灵活的数据处理能力，能够进行各种统计分析、数据可视化和模型建立。
本文将总结Stata的常用命令，包括重要观点、关键发现和进一步思考，帮助读者更好地理解和使用Stata。
一、数据导入和处理e命令：用于导入Stata数据文件（.dta）。
2.import命令：用于导入其他格式的数据文件（如Excel、CSV等）。
3.save命令：用于保存当前数据文件。
4.drop命令：用于删除变量或观察值。
5.keep命令：用于保留指定的变量或观察值。
重要观点：在数据导入和处理阶段，要注意数据的完整性和准确性。
需要检查数据的缺失值、异常值和数据类型，做好数据清洗和预处理工作。
二、数据描述和统计分析1.summarize命令：用于计算变量的描述性统计量，如均值、标准差、最大值、最小值等。
2.tabulate命令：用于制作交叉表和列联表。
3.correlate命令：用于计算变量之间的相关系数。
4.regress命令：用于进行线性回归分析。
5.logit命令：用于进行二分类的逻辑回归分析。
重要观点：在进行数据描述和统计分析时，要根据研究问题选择合适的方法和指标。
同时要注意解释统计结果的意义，避免过度解读和误导。
三、数据可视化1.histogram命令：用于绘制直方图。
2.scatter命令：用于绘制散点图。
3.twoway命令：用于绘制多种类型的图形，如线图、柱状图、饼图等。
4.graph export命令：用于将图形导出为图片文件。
重要观点：数据可视化是数据分析的重要手段，能够直观地展示数据的分布和关系。
在进行数据可视化时，要选择合适的图形类型和参数，使图形简洁明了，易于理解和解释。
四、面板数据分析1.xtset命令：用于设置面板数据的时间和单位。
2.xtreg命令：用于进行面板数据的固定效应或随机效应模型分析。
stata命令大全(全)
********* 面板数据计量分析与软件实现 *********说明：以下do文件相当一部分内容来自于中山大学连玉君STATA教程，感谢他的贡献。
本人做了一定的修改与筛选。
*----------面板数据模型* 1.静态面板模型：FE 和RE* 2.模型选择：FE vs POLS, RE vs POLS, FE vs RE （pols混合最小二乘估计） * 3.异方差、序列相关和截面相关检验* 4.动态面板模型（DID-GMM,SYS-GMM）* 5.面板随机前沿模型* 6.面板协整分析（FMOLS,DOLS）*** 说明：1-5均用STATA软件实现， 6用GAUSS软件实现。
* 生产效率分析（尤其指TFP）：数据包络分析（DEA）与随机前沿分析（SFA）*** 说明：DEA由DEAP2.1软件实现，SFA由Frontier4.1实现，尤其后者，侧重于比较C-D与Translog生产函数，一步法与两步法的区别。
常应用于地区经济差异、FDI 溢出效应（Spillovers Effect）、工业行业效率状况等。
* 空间计量分析：SLM模型与SEM模型*说明：STATA与Matlab结合使用。
常应用于空间溢出效应（R&D）、财政分权、地方政府公共行为等。
* ---------------------------------* --------一、常用的数据处理与作图-----------* ---------------------------------* 指定面板格式xtset id year （id为截面名称，year为时间名称）xtdes /*数据特征*/xtsum logy h /*数据统计特征*/sum logy h /*数据统计特征*/*添加标签或更改变量名label var h "人力资本"rename h hum*排序sort id year /*是以STATA面板数据格式出现*/sort year id /*是以DEA格式出现*/*删除个别年份或省份drop if year<1992drop if id==2 /*注意用==*/*如何得到连续year或id编号（当完成上述操作时，year或id就不连续，为形成panel 格式，需要用egen命令）egen year_new=group(year)xtset id year_new**保留变量或保留观测值keep inv /*删除变量*/**或keep if year==2000**排序sort id year /*是以STATA面板数据格式出现sort year id /*是以DEA格式出现**长数据和宽数据的转换*长>>>宽数据reshape wide logy,i(id) j(year)*宽>>>长数据reshape logy,i(id) j(year)**追加数据（用于面板数据和时间序列）xtset id year*或者xtdestsappend,add(5) /表示在每个省份再追加5年，用于面板数据/tsset*或者tsdes.tsappend,add(8) /表示追加8年，用于时间序列/*方差分解，比如三个变量Y,X,Z都是面板格式的数据，且满足Y=X+Z，求方差var(Y),协方差Cov(X,Y)和Cov（Z,Y）bysort year:corr Y X Z,cov**生产虚拟变量*生成年份虚拟变量tab year,gen(yr)*生成省份虚拟变量tab id,gen(dum)**生成滞后项和差分项xtset id yeargen ylag=l.y /*产生一阶滞后项)，同样可产生二阶滞后项*/gen ylag2=L2.ygen dy=D.y /*产生差分项*/*求出各省2000年以前的open inv的平均增长率collapse (mean) open inv if year<2000,by(id)变量排序，当变量太多，按规律排列。
stata中encode指令
stata中encode指令Stata中的encode指令是一种常用的数据处理工具，用于将字符型变量转换为数字型变量。
这个指令在数据清洗和分析中非常有用，可以简化数据处理过程并提高数据的可读性。
encode指令的语法很简单，一般格式为：encode 变量名, generate(新变量名)。
这个指令会自动创建一个新的变量，并将原始变量的不同取值分别编码为不同的数字。
例如，如果原始变量是"男"和"女"，那么encode指令会将"男"编码为1，"女"编码为2。
encode指令在实际应用中有很多用途。
首先，它可以将文本型的变量转换为数字型变量，以便进行统计分析。
在许多情况下，统计模型要求输入的变量必须是数字型的，因此encode指令可以帮助我们将字符型变量转换为数字型变量，以便进行相关分析和建模。
其次，encode指令可以用于创建哑变量。
在许多分析中，我们需要将一个多分类变量转换为一组二进制变量，以便用于回归分析等模型。
encode指令可以根据原始变量的不同取值创建一组二进制变量，每个取值对应一个二进制变量，取值为1表示该变量的取值为该类别，取值为0表示不是该类别。
除此之外，encode指令还可以帮助我们对变量进行重新编码，以更好地进行数据分析。
有时候，原始数据的取值范围较大，可能会导致计算机处理速度的下降或者分析结果的不准确。
使用encode指令可以将原始变量的取值范围缩小到某个特定的区间内，从而提高计算效率。
需要注意的是，encode指令只适用于有序的字符型变量或者有明确等级的分类变量。
对于无序的分类变量，可以使用另外一个指令label encode来进行编码。
label encode指令可以将不同的取值映射到整数编码，而不需要具有明确的等级。
在使用encode指令时，还需要注意一些可能出现的问题。
首先，编码后的变量可能会产生缺失值。
stata常用命令总结
stata常用命令总结Stata是一种统计分析软件，常用于数据处理、数据分析和统计建模等领域。
以下是一些常用的Stata命令的总结：1. 数据加载与保存：- `use`：加载Stata数据文件。
- `import`：导入其他文件格式的数据。
- `save`：保存当前数据文件。
- `export`：将数据导出到其他文件格式。
2. 数据处理与变量操作：- `generate`：创建新变量。
- `replace`：替换变量值。
- `drop`：删除变量或观测。
- `rename`：重命名变量。
- `sort`：对数据进行排序。
- `merge`：合并数据集。
3. 描述性统计与数据分析：- `summarize`：计算变量的描述性统计量。
- `tabulate`：制表统计。
- `regress`：进行线性回归分析。
- `logit`：进行Logistic回归分析。
- `anova`：进行方差分析。
- `ttest`：进行双样本t检验。
4. 绘图与可视化：- `histogram`：绘制直方图。
- `scatter`：绘制散点图。
- `line`：绘制折线图。
- `boxplot`：绘制箱线图。
- `graph combine`：组合多个图形。
5. 循环与条件语句：- `forvalues`：进行循环操作。
- `if`：根据条件进行数据筛选。
- `foreach`：对变量进行循环操作。
这只是一些常用的Stata命令的总结，Stata还有很多其他强大的功能和命令。
你可以参考Stata官方文档或其他相关资源，深入了解更多命令和用法。
10个stata中有用的命令
10个stata中有用的命令1、set more off/on表示要求持续翻屏。
碰到大样本量数据检验的时候用stata经常会碰到这样的情况，一个summarize之后出来一大堆东西然后不停的按空格往下拖。
当使用set more off后，结果就会一拖到底了。
2、set memory 20m （，permanent）stata对于大部分其他统计软件而言都很快，主要的原因是因为stata是将数据载入内存进行分析的，同理要配给stata足够的内存才可行。
当分析一个很大样本量的时候，数据内存量很可能不够，就要使用这个命令了。
在Intercooled和SE版本中其分配的内存量是可以调节的，small stata是不能更改的。
（我记得默认的Intercool是1m，SE是10m。
）命令中“20m”表示的是分配内存量的大小。
后面括号里的意思是表示永远分配给20m大小。
3、log using XXX（，replace ）/on/off/close在过去使用stata的时候我比较郁闷的是要开一个word，边算边把运行结果粘贴到word里面。
而其实不用这个样子的，在刚开始的时候使用log的命令，就会自动记录下以后运行的所有结果，然后使用log close，就会关闭结果输出文件。
而log off/on 是用来表示记录功能的暂停和重新打开的。
4、local/global这两个命令比较高级了，属于暂元命令。
（其实这两个命令还是一个意思。
唯一的区别在于在两程序内使用同一暂元，则在主程序中local说定义的暂元不会因子程序的重新定义而改变叫做“主程序局域”，而global却会发生变化成为“子程序全局暂元”。
看不懂？那就对了，暂时不用理解那么深刻啦……）其实这两个命令是用来给变量名或者变量值改名字的。
改了之后要调用新名字的话local用` ‘而global用$。
5、tempvar/tempfile这两个命令跟上面两个相似，但是是产生临时变量和临时数据文件的。
stata常用命令总结
stata常用命令总结Stata是一款广泛应用于数据分析与统计建模的统计软件，具有强大的功能和广泛的应用领域。
在Stata中，我们可以通过命令来完成数据的读取、整理、分析和可视化等任务。
本文将对一些常用的Stata命令进行总结和介绍，以帮助读者更好地理解和应用Stata软件。
一、数据的读取与整理1. 读取数据文件：- use 文件名：读取已经存在的Stata数据文件。
- import delimited 文件名：读取以逗号、制表符或其他分隔符分隔的文本文件。
2. 显示数据：- describe：显示数据文件的基本信息，包括变量名、数据类型、有效观测数等。
- browse：以表格形式显示数据文件的部分观测值。
3. 数据整理：- generate 新变量名=计算公式：创建新的变量，并根据指定公式进行计算。
- egen 新变量名=计算函数：根据指定的计算函数对现有变量进行计算，并创建新的变量。
二、数据的统计分析与建模1. 描述性统计：- summarize 变量名：对指定变量进行描述性统计，包括均值、标准差、最小值、最大值等。
- tabulate 变量名：生成指定变量的频数表和百分比表。
2. 数据筛选与子集选择：- keep 如果条件：保留符合条件的观测值，删除不满足条件的观测值。
- drop 如果条件：删除符合条件的观测值，保留不满足条件的观测值。
- qui keep 如果条件：以无输出方式保留符合条件的观测值并生成新数据集。
- qui drop 如果条件：以无输出方式删除符合条件的观测值并生成新数据集。
3. 参数估计与假设检验：- regress 因变量自变量1 自变量2 ...：进行普通最小二乘回归分析。
- ttest 变量名, by(分组变量)：进行两组样本均值差异的t检验。
4. 数据可视化：- scatter 变量1 变量2：绘制散点图。
- histogram 变量名：绘制直方图。
- graph twoway line 变量1 变量2：绘制折线图。
stataforeach指令
stataforeach指令Stata中的foreach指令是一项强大且常用的功能，它允许用户对数据集中的一组变量进行遍历操作。
通过使用foreach指令，用户可以更高效地处理数据集中的多个变量，从而在数据分析和数据处理过程中提高工作效率。
本文将详细介绍Stata中的foreach指令的语法和用法，以及它在实际应用中的一些案例。
一、Stata中的foreach指令语法在Stata中，使用foreach指令需要按照一定的语法规则编写，以下是其常见的语法结构：foreach 变量名 of 变量列表 {执行的操作}其中，变量名是用户自定义的一个标识符，用于存储遍历时当前变量的名称。
变量列表则是一个包含多个变量名称的序列，可以是连续的变量序列，也可以是离散的变量序列。
花括号{}内的部分是在每次遍历时需要执行的操作，可以是任意的Stata指令或一系列指令。
二、Stata中foreach指令的用法1. 遍历连续的变量序列首先，我们来看一个遍历连续的变量序列的例子。
假设我们有一个数据集包含了年份为2000至2010年的GDP数据，变量名称分别为gdp2000、gdp2001、...、gdp2010。
现在我们想要计算这些GDP数据的平均值，并将结果存储在一个新的变量avg_gdp中。
使用foreach指令可以方便地实现这个目标，具体的代码如下所示：foreach year of varlist gdp2000-gdp2010 {summarize `year', meanonlygen avg_gdp = r(mean)}在这段代码中，我们首先使用foreach指令定义了一个变量year，用于存储遍历时当前的变量名称。
然后，我们使用summarize指令计算了每个年份的GDP数据的平均值，并通过gen指令将结果保存在avg_gdp变量中。
2. 遍历离散的变量序列此外，foreach指令也支持遍历离散的变量序列。
stata 指令(1)
●use 与save是一对调用STATA系统数据文件和以STATA系统格式存盘的命令；infile 和outfile也是一对调用外部文本数据文件和以文本文件格式存盘的命令。
Infile 变量名using 文件outsheet using e:\b.txt●如果是excel格式，则excel另存为csv格式文件●drop _all清除以上所有数据●产生新的变量：STATA 命令：gen 新变量名=表达式●修改数据：STATA 命令：replace 变量名= 表达式[if 逻辑表达式] 。
例replace x=1 if x>=100&x<200. replace x=. if x==200。
在逻辑表达式中：“ 等于” 用== 表示；“不等于” 用~= 表示；“或” 用| 表示；“ 并且” 用& 表示。
●Summarize 变量（简写sum 变量）；summarize 变量, detail（简写sum 变量,d）●sort group(以group变量为例从小到大排序)●by group:summarize x（）Stata中常用的命令●(分组变量)tab1 变量名,g( 新变量名)。
该命令主要适用描述计数资料( 即：属性资料)。
●频数分布的常见错误：tab、tab1、tab2tab 1）用于生成单个变量的频数分布，其后只能跟一个变量；2）用于描述两个变量的交叉分布，其后只能接两个变量；所以tab后面最多接1个变量。
tab1 可以接多个变量，扥是只能分别生成各个变量的频数分布，不能生成交叉表。
tab2 可以生成多个双变量的交叉表。
●四分位数间距：上四分位数与下四分位数之差,用四分位数间距可反映变异程度的大小.1 Centile x【得中位数】。
centile x, c(25, 50, 75)【四分之一，中位数。
】{sum x, detail}也可以得到所需。
2 tabstat x[fw=f], st(q) {没expand f时，用此；有expand f, 则去掉fw=f}3expand xCentile x, c(25,50,75)●Tab x [fw=f]●频数分布表中要用到expand 变量名，后再计算个指标●graph x, bin(13) norm 【bin(13)表示频数图的组数为13。
stata门槛回归指令
stata门槛回归指令Stata是一款统计软件，被广泛应用于数据分析和统计建模。
在Stata中，门槛回归是一种强大的分析工具，用于解决因果推断问题。
本文将详细介绍门槛回归的指令和使用方法。
门槛回归是一种非线性回归方法，可以帮助我们探究自变量与因变量之间的非线性关系。
在某些情况下，自变量与因变量之间存在着"门槛"值，当自变量超过或低于门槛值时，因变量的变化规律可能会发生明显的改变。
通过门槛回归，我们可以找出这个门槛值，并研究门槛值对因变量的影响。
在Stata中，执行门槛回归需要用到命令"regress"和"ttobit"。
"regress"命令用于拟合阶梯线性回归模型，而"ttobit"命令用于生成截尾回归。
以下是使用门槛回归的详细步骤：第一步是拟合门槛回归模型。
首先，我们需要加载数据集，使用命令"use"或"import"。
然后，使用"regress"命令拟合一个线性回归模型。
例如，我们可以使用以下命令：```regress y x1 x2```其中，"y"是因变量，"x1"和"x2"是自变量。
第二步是使用"ttobit"命令生成截尾回归。
截尾回归模型是门槛回归模型的特殊形式，在这种模型中，因变量被截尾在某个门槛值上。
我们可以使用以下命令：```ttobit y x1 x2, cutoff(c)```其中，"c"是待估计的门槛值。
第三步是使用门槛检验来确定最佳的门槛值。
Stata提供了一些工具来进行门槛检验，包括平均边际效应和F检验。
我们可以使用以下命令计算平均边际效应：```margins, dydx(x1)```其中，"x1"是自变量。
stata指令
第三章
scatter le year // 绘制散点图，位于scatter后的第一个变量是y轴的变量，第二个变量是x轴变量
graph export p301.png,replace///将图像保存输出
scatter le year, connect(l) //表示以直线的方式连接相邻的两个点 connect(l)也可用c（l）
label variable make “Make and Model”///为make变量添加标签
describe///描述文件数据详情
codebook make price///描述变量make和price的内容
cd ///查看当前路径
save auto,replace///保存auto文件，覆盖原来那个
oneway response_var factor_var [if] [in] [weight] [, options]///单因素方差分析oneway用于比较多组样本的均数是否相同，并假定：每组的数据服从正态分布，具有相同的方差，且相互独立
[, options]如下：
bonferroni bonferroni 多重比较检验
sum 加总 max/ min 最大值、最小值
range 极差 sd 标准差
var 方差 cv 变异系数 (sd/mean)
semean 平均标准误 (sd/sqrt(n))
skewness偏度 kurtosis 峰度
table workplace smokes race [fw=pop], by(sex) c(mean prob) format(%9.3f) //加入了by(sex)形成四维列联表。
STATA常用命令总结(34个含使用示例)
STATA常用命令总结（34个含使用示例）1. sum：计算变量的简要统计信息，如均值、标准差等。
示例：sum variable2. tabulate：生成变量的频数表。
示例：tabulate variable3. describe：显示数据集的基本信息，如变量名和数据类型。
示例：describe dataset4. drop：删除数据集中的变量。
示例：drop variable5. keep：保留数据集中的变量，删除其他变量。
示例：keep variable6. rename：重命名变量。
示例：rename variable newname7. gen：根据已有变量生成新的变量。
示例：gen newvar = expression8. egen：根据已有变量生成新的变量，可以使用更复杂的函数和运算符。
示例：egen newvar = function(variable)9. recode：对变量的取值进行重新编码。
示例：recode variable (oldvalues= newvalues) 10. dropif：根据条件删除观测。
示例：dropif condition11. keepif：根据条件保留观测。
示例：keepif condition12. sort：对数据集按指定变量进行排序。
示例：sort variable13. merge：将两个数据集按照共享变量合并。
示例：merge 1:1 variable using dataset214. reshape：将数据从宽格式转换为长格式或反之。
示例：reshape long var, i(id) j(year)15. regress：进行线性回归分析。
示例：regress dependent_var independent_vars 16. logistic：进行逻辑回归分析。
示例：logistic dependent_var independent_vars 17. probit：进行Probit回归分析。
STATA常用命令总结(34个含使用示例)
STATA常用命令总结（34个含使用示例）1. clear：清空当前工作空间中的数据。
示例：clear2. use：加载数据文件。
示例：use "data.dta"3. describe：查看数据文件的基本信息。
示例：describe4. summarize：统计数据的描述性统计量。
示例：summarize var1 var2 var35. tabulate：制作数据的列联表。
示例：tabulate var1 var26. scatter：绘制散点图。
示例：scatter x_var y_var7. histogram：绘制直方图。
示例：histogram var8. boxplot：绘制箱线图。
示例：boxplot var1 var29. ttest：进行单样本或双样本t检验。
示例：ttest var, by(group_var)10. regress：进行最小二乘法线性回归分析。
示例：regress dependent_var independent_var1 independent_var211. logistic：进行逻辑斯蒂回归分析。
示例：logistic dependent_var independent_var1 independent_var212. anova：进行方差分析。
示例：anova dependent_var independent_var13. chi2：进行卡方检验。
示例：chi2 var1 var214. correlate：计算变量之间的相关系数。
示例：correlate var1 var2 var315. replace：替换数据中的一些值。
示例：replace var = new_value if condition16. drop：删除变量或观察。
示例：drop var17. rename：重命名变量。
示例：rename old_var new_var18. generate：生成新变量。
模糊断点回归的stata指令
模糊断点回归的stata指令模糊断点回归（Fuzzy Regression Discontinuity，FRD）是一种非常有用的数据分析工具，可以用于评估政策和实验结果中的断点效应。
Stata软件提供了一些指令来实现模糊断点回归的计算与可视化。
本文将从三个方面介绍Stata中的模糊断点回归指令：FRD命令、CRD 命令、RDplot命令。
1. FRD命令FRD命令用于计算模糊断点回归模型。
该模型旨在探讨自变量（例如：入学成绩）对于因变量（例如：学业成绩）的影响是否存在一个阈值（例如：90分）。
在该阈值之前和之后，自变量对因变量的影响可能是不同的。
举个例子，命令行可以这么输入：frd Y X, cutoff(90) bw(0.1)其中Y表示因变量，X表示自变量，cutoff为切点，即阈值，bw为带宽，即用于平滑估计的核函数带宽。
该指令将输出核实验结果和散点图。
核实验结果包含了平滑后的斜率估计、置信区间等信息。
2. CRD命令CRD命令用于计算“双变量”的模糊断点回归模型。
该模型旨在探讨两个自变量（例如：年龄和收入）对于因变量（例如：健康状况）的影响是否存在一个阈值。
命令行可以这么输入：crd Y X1 X2, cutoff(60 800) bw(0.05 0.1)其中Y表示因变量，X1和X2表示自变量，cutoff为切点，即阈值，bw为带宽，即用于平滑估计的核函数带宽。
该指令将输出核实验结果和散点图。
3. RDplot命令RDplot命令用于绘制模糊断点回归图。
该图可以帮助我们更好地了解自变量对因变量的影响是否存在一个阈值，以及在该阈值之前和之后，自变量对因变量的影响是否存在差异。
命令行可以这么输入：rdplot Y X, cutoff(90)其中Y表示因变量，X表示自变量，cutoff为切点，即阈值。
该指令将输出模糊断点回归图。
总之，模糊断点回归模型是一个非常有用的工具来评估政策和实验结果中的断点效应。
干货福利常用的27个Stata命令
干货福利常用的27个Stata命令注意：红色字体表示使用时需要结合实际进行修改的内容【1】直接导入csv格式数据insheet using name.csv, clear【2】修改变量长度format var %20.2g【3】删除重复值sort var1 var2duplicatesdrop var1 var2, force【4】数据合并use data1, clearmerge m:m var1var2 using data2drop if _merge==2drop if _merge==1drop _merge【5】生成一期滞后项tsset stkcd accpergen newvarname=L.varname【6】将文字转化为数字变量genBigN=0replaceBigN=1 if strmatch(dadtunit,'普华永道*') 【7】删除有缺失值的记录egen mis=rowmiss(_all)drop if misdrop mis【8】行业划分clonevarsic2=indorder stkcd accper sic2replace sic2=substr(sic2,1,1) if substr(sic2,1,1)!=”C”replace sic2=substr(sic2,1,2) if substr(sic2,1,1)==”C”tabulate sic2 accper【9】日期只保留年份drop if substr( reptdt ,6,2)!='12'replace reptdt=substr(reptdt,1,4)gen accper=real(reptdt)【10】数据分列split date ,parse(-) destring ignor('-')【11】求两个日期之间的间隔天数g td=date(trading_date,'YMD')g ed=date(eventdate,'YMD')form td ed %tdg d=ed-td【12】生成行业、年份哑变量tab year, gen(year)tab industry, gen(industry)【13】对数据进行Winsorize处理findit winsor2winsor2 varname, replace cut(1 99)【14】描述性统计tabstat var1var2, stat(n min mean median p25 p75 max sd), if groupvar==0 or 1logout, save(name) word replace: tabstat var, stat(n min mean p50 max sd) col(stat)f(%9.2g)【15】两变量列联表tabulate var1 var2, row chi2 taub gamma【16】两样本间的均值T检验ttest var, by(groupvar)【17】两样本中位数Z检验ranksum var, by(groupvar)【18】Pearson/Spearman系数spearmanx*n matax=st_data(.,'x*')c=correlation(x)n=rows(c)b=strofreal(lowertriangle(c)+uppertriangle(st_matrix('r(Rho) ')),'%9.3f')p=st_matrix('r(P)')for (i=2; i<=n; i++) {for (j=1; j<=i-1; j++) {p[i,j]=2*ttail(rows(x)-2,abs(c[i,j]/sqrt((1-c[i,j]^2)/(rows(x)-2)))) b[i,j]=b[i,j]+(p[i,j]<0.01?'***':(p[i,j]<0.05?'**':(p[i,j]<0.1?'*':''))) b[j,i]=b[j,i]+(p[j,i]<0.01?'***':(p[j,i]<0.05?'**':(p[j,i]<0.1?'*':''))) }}c=editvalue(b, '2.000', '1')cend直接导出结果logout, save(pw) word replace:pwcorr_avars, star1(0.01) star5(0.05) star10(0.1)【19】按年度按中位数分组方法一bysort year: egen g=xtile(var), n(2)方法二bys accper: cumul icindex, g(g) eqlevelsof accper, local(id)display '`r(levels)''local cut1 = 1/2foreach x of local id {recode g (min/`cut1'=0)(`cut1'/max=1) if accper==`x'}分三组bys accper:cumul icindex, g(g) eqlevelsof accper, local(id)display '`r(levels)''local cut1 = 1/3local cut2 = 2/3foreach x of local id {recode g (min/`cut1'=1)(`cut1'/`cut2'=2)(`cut2'/max=3)if accper==`x'}【20】输出回归结果安装ssc install estout, replace单个回归regesttab using name.rtf, compress nogap r2 ar2 star(* 0.1 ** 0.05 *** 0.01)多个回归一起regest store m1regest store m2esttab m1 m2 using name.rtf, compress nogap r2 ar2 star(* 0.1 ** 0.05 *** 0.01)连续运行tobit模型结果导出：esttab m1 m2, b(%9.4f) t scalars(N ll Fchi2 type), using name.rtf, compress nogap连续运行OLS模型结果导出：esttab m1m2, b(%9.4f) tscalars(N r2 F p), using name.rtf, compress nogap【21】异方差检验及处理检验：怀特检验ssc install whitetstregestat imtest, white处理：“OLS+稳健标准差”reg y x1 x2 x3, robust【22】DW检验（序列相关性一阶）gen id=_ntsset idestat dwatson【23】多重共线性reg y x1 x2 x3vif【24】是否遗漏高次项例如，检验y对x的线性回归有没有遗漏高次项reg y xestat ovtest或者estat ovtest, rhs【25】逐步回归stepwise, pe(0.1): reg y x【26】Maddala(1983)两阶段处理效应模型treatreg yx1-xn, tr(z=w1-wm)two【27】Justified Jones Modelstatsby _b, by(ind accper)saving(*.dta,replace):reg yx, noconstantmerge m:m indaccper using *.dtagen yhat=y-_b*x。
STATA简单命令
STATA的简单命令Stata中最重要的命令莫过于help和search了。
help用于查找精确的命令，而search是模糊查找。
例如：help regress又如：我们记不清regress命令的全名，只记得regress的前半部分reg，那么可以输入search reg用户获得信息最有效的另一个途径是使用Statalist在线论坛，该论坛提供Stata用户交流的一个良好的平台。
要加入Statalist，我们可以给以下地址发个邮件：majordomo@邮件的内容为：subscribe Statalist变量的命名：1.变量名可达32个字符。
2.字符组成部分为A~Z、a~z、0~9与下划线“_”，这些字符以外的其他符号不可以出现在变量名中。
3.变量名不能以数字开头。
4.变量名区分大小写。
5.倘若遵循以上原则依然无法正常命名变量，那么这个变量可能与Stata自身保留的供系统使用的变量重复了。
创建数据文件的方法：1.手动输入。
2.从excel等文件中复制粘贴到stata数据表中。
3.运用stata软件导入。
查看数据的概貌：summarize xcodebook x如果上面两个命令后面不加内容，那么显示的结果是所有变量的概貌。
对数据进行排序的命令：sort 标准1 标准2 标准3生成数据的命令：gen1.如果要得到一阶差分，可以用以下命令：gen Difference_invest（新变量的名称是任意的）=d.invest（d.是运算符号，不得改变；invest是变量名称）2.要想产生一个新的变量Lag_invest，也就是invest的一阶滞后，那么我们可以采用如下命令：gen Lag_invest = l.invest3.生成对数的命令：gen Ln_invest=ln(invest)作散点图的命令：scatter1.scatter x1 x2：scatter后的第一个变量是纵轴的变量，第二个变量是横轴的变量。
Stata命令整理
Stata 命令语句格式：[by varlist:] command [varlist] [=exp] [if exp] [in range] [weight] [, options] 1、[by varlist:]*如果需要分别知道国产车和进口车的价格和重量，可以采用分类操作来求得，sort foreign //按国产车和进口车排序. by foreign: sum price weight*更简略的方式是把两个命令用一个组合命令来写。
. by foreign, sort: sum price weight如果不想从小到大排序，而是从大到小排序，其命令为gsort。
. sort - price //按价格从高到低排序. sort foreign -price /*先把国产车都排在前，进口车排在后面，然后在国产车内再按价格从大小到排序，在进口车内部，也按从大到小排序*/2、[=exp]赋值运算. gen nprice=price+10 //生成新变量 nprice，其值为 price+10/*上面的命令 generate(略写为 gen) 生成一个新的变量，新变量的变量名为nprice,新的价格在原价格的基础上均增加了 10 元。
. replace nprice=nprice-10 /*命令 replace 则直接改变原变量的赋值， nprice 调减后与 price 变量取值相等*/3、[if exp]条件表达式. list make price if foreign==0*只查看价格超过 1 万元的进口车（同时满足两个条件），则. list make price if foreign==1 & price>10000*查看价格超过 1 万元或者进口车（两个条件任满足一个）. list make price if foreign==1 | price>100004、[in range]范围筛选sum price in 1/5注意“1/5”中，斜杠不是除号，而是从 1 到 5 的意思，即 1，2，3，4，5。
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有趣的stata指令
有趣的Stata指令：让数据分析更有趣
Stata是一款强大的数据分析软件，拥有丰富的指令和功能。
在这篇文章中，我将介绍一些有趣的Stata指令，让你的数据分析过程更加有趣和高效。
1. “egen”指令：创建自定义变量
“egen”指令可以用来创建自定义变量，这给了我们很大的灵活性。
例如，我们可以使用“egen”指令计算一个变量的总和、平均值、标准差等统计量，或者根据条件创建新的变量。
这样，我们可以根据自己的需求灵活地处理数据。
2. “graph”指令：绘制漂亮的图表
数据可视化是数据分析过程中非常重要的一环。
Stata的“graph”指令可以帮助我们绘制各种各样的图表，如散点图、直方图、折线图等。
我们可以根据需要调整图表的样式、颜色、标签等，使图表更加漂亮和易于理解。
3. “collapse”指令：数据聚合
当我们需要对大量数据进行分组汇总时，可以使用“collapse”指令。
该指令可以按照指定的变量进行分组，并对其他变量进行聚合操作，如计算平均值、总和等。
这样，我们可以更加方便地进行数据分析和比较。
4. “reshape”指令：数据重塑
当数据的结构不符合我们的分析需求时，可以使用“reshape”指令进行数据重塑。
该指令可以将数据从宽格式转换为长格式，或者从长格式转换为宽格式，以便更好地进行数据分析和处理。
5. “tabulate”指令：频数统计
在数据分析中，我们经常需要计算某个变量的频数和比例。
Stata 的“tabulate”指令可以帮助我们快速计算变量的频数、比例和交叉表等。
这样，我们可以更好地了解数据的分布情况和特征。
6. “egenmore”指令：扩展egen功能
Stata的“egenmore”指令是一个额外的命令集，可以扩展egen的功能。
它包含了许多有用的统计指标和变换函数，如rank、percentile等。
使用这些指令，我们可以更加方便地进行复杂的数据处理和分析。
7. “markout”指令：标记数据
当我们需要标记数据中的某些特定观测时，可以使用“markout”指令。
该指令可以根据指定的条件在数据中进行标记，以便后续的分析和处理。
这样，我们可以更好地处理和识别我们感兴趣的数据。
8. “reghdfe”指令：高维固定效应模型
在面板数据分析中，高维固定效应模型是常用的模型之一。
Stata 的“reghdfe”指令可以帮助我们估计高维固定效应模型，包括固定
效应模型、差分法、工具变量回归等。
这为我们提供了更多的分析工具和方法。
9. “power”指令：统计功效分析
统计功效分析是在研究设计和数据分析中非常重要的一步。
Stata 的“power”指令可以帮助我们进行统计功效分析，以确定样本量大小、效应大小、显著性水平等对研究结果的影响。
这样，我们可以更好地设计研究和进行数据分析。
10. “gmm”指令：广义矩估计
广义矩估计是一种常用的参数估计方法，适用于多种模型。
Stata 的“gmm”指令可以帮助我们进行广义矩估计，包括一阶、二阶和更高阶的矩条件等。
这为我们提供了更广泛的参数估计方法和模型选择。
通过使用这些有趣的Stata指令，我们可以更加轻松和高效地进行数据分析。
无论是创建自定义变量、绘制漂亮的图表，还是进行数据聚合、数据重塑，这些指令都能够帮助我们更好地理解和分析数据。
同时，高维固定效应模型、统计功效分析和广义矩估计等指令也为我们提供了更多的分析工具和方法。
希望本文介绍的这些有趣的Stata指令能够给你的数据分析带来更多的乐趣和启发。