第五章参数估计和假设检验的Stata实现
stata中级计量经济学 假设检验
2015/7/31
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主要内容
• 线性假设检验
– Wald检验：单系数t和一般性线性检验 – 基于约束最小二乘的检验(LR检验) – LM检验
• 非线性假设检验 • 结构突变的建模和检验：邹检验 • 设定性检验和模型选择
– 主要参考鲍姆第4章和Greene第5、6、7章部分内容
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每一行都有许多0.
15
约束R = q 的例子
1.一个系数为0， j 0, R 0 0 ... 1 0 ...0 , q 0 2.两个系数相等， k j R 0 0 1 ... -1 ...0 , q 0 3.一组系数和为1， 2 3 4 1 R 0 1 1 1 0 ... , q 1 4.系数的一个子集为0，1 0, 2 0, 3 0 1 0 0 0 ... 0 0 , q 0 R 0 1 0 0 ... 0 0 0 0 1 0 ... 0 5.几个线性约束， 2 3 1, 4 6 0, 5 6 0 0 1 1 0 0 0 1 , q 0 R 0 0 0 1 0 1 2015/7/31 0 0 0 0 1 1 0
庭的犹太人，反对这种限制，他的建议是让狗儿自由的跑，看它会不会有不
良表现。 Rao 则看到过Calutta街上许多令人讨厌的流浪狗，不喜欢任由它们 跑来跑去，建议将狗儿一直关在笼子里，观察它在里面抓挠笼子的程度。如
果咆哮抓挠的太厉害，说明还需要进一步训练。那天晚上当 Rao 回到在剑桥
的公寓，他突然意识到 Neyman 和 Wald 的建议与Neyman-Pearson LR 检验与
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。
统计学回归分析结果输出stata命令
统计学回归分析结果输出stata命令标题：统计学回归分析结果输出Stata命令摘要：本文将介绍如何使用Stata命令进行统计学回归分析，并详细讨论分析结果的输出。
我们将按照从简到繁、由浅入深的方式，逐步探讨回归分析的基本内容，并为读者提供深入理解和灵活运用的指导。
正文：一、简介统计学回归分析是研究变量之间关系的重要工具，它可以揭示自变量对因变量的影响程度，并用数学模型来表达这种关系。
而使用Stata 进行统计学回归分析时，我们可以通过一系列命令来实现数据的建模、参数估计和结果输出。
接下来，我们将详细介绍这些Stata命令的具体用法。
二、数据准备在进行回归分析之前，首先需要准备好相关的数据。
假设我们要分析自变量X对因变量Y的影响，我们需要确保X和Y的数据都已经导入到Stata中，并使用`describe`命令来查看数据的基本情况。
三、简单线性回归我们将介绍如何进行简单线性回归分析。
使用`regress`命令可以实现简单线性回归的参数估计，并输出相关的统计信息和检验结果。
我们可以输入以下命令实现对因变量Y关于自变量X的简单线性回归分析：```regress Y X```四、多元线性回归若因变量Y受多个自变量的影响时，我们需要进行多元线性回归分析。
同样，可以使用`regress`命令来实现多元线性回归的参数估计，并输出相关的统计信息。
我们可以输入以下命令实现多元线性回归分析：```regress Y X1 X2 X3```五、结果输出在进行回归分析后，我们通常会关注回归系数的估计值、显著性检验和可决系数等信息。
使用`estimates table`命令可以将这些结果输出为表格形式，以便更清晰地了解回归分析的结果。
我们可以输入以下命令实现回归结果的输出：```estimates table```六、回归诊断在获得回归分析结果后，我们还需要进行一些诊断检验来验证回归模型的适宜性。
使用`predict`命令可以生成预测值和残差值，而`predictnl`命令可以计算异方差调整的标准误。
gmm的stata操作
gmm的stata操作
GMM的Stata操作
广义矩估计（GMM）是一种常用的统计方法，它可以用来估计参数，检验假设和进行预测。
在Stata中，GMM可以通过使用ivregress命令来实现。
在本文中，我们将介绍如何使用Stata进行GMM操作。
首先，我们需要准备数据。
假设我们有一个包含自变量x和因变量y 的数据集。
我们还需要一个工具变量z，它与x相关，但与y不相关。
我们的目标是估计x对y的影响。
接下来，我们需要使用ivregress命令来进行GMM操作。
该命令的语法如下：
ivregress gmm (y = x) (x = z), robust
其中，gmm表示我们要进行广义矩估计，(y = x)表示我们要估计y对x的影响，(x = z)表示我们要使用z作为工具变量，robust表示我们要进行异方差稳健性检验。
执行该命令后，Stata将输出估计结果。
我们可以使用estat命令来查
看更多的统计信息。
例如，我们可以使用estat overid命令来进行工具变量有效性检验。
除了ivregress命令外，Stata还提供了其他一些命令来进行GMM操作。
例如，xtivreg命令可以用于面板数据，gmm命令可以用于非线性模型。
总之，GMM是一种非常有用的统计方法，可以用于估计参数，检验假设和进行预测。
在Stata中，我们可以使用ivregress命令来进行GMM操作。
第五章参数估计和假设检验Stata实现
第五章参数估计和假设检验的Stata实现本章用到的Stata命令有例5－1 随机抽取某地25名正常成年男子，测得其血红蛋白含量如下：146 7 125 142 7 128 1401 7 144 151 117 118该样本的均数为137.32g/L，标准差为10.63g/L，求该地正常成年男子血红蛋白含量总体均数的95%可信区间。
数据格式为计算95％可信区间的Stata命令为：结果为该地正常成年男子血红蛋白含量总体均数的95%可信区间为（132.93～141.71）例5－2 某市2005年120名7岁男童的身高X=123.62(cm)，标准差s=4.75(cm)，计算该市7岁男童总体均数90%的可信区间。
在Stata中有即时命令可以直接计算仅给出均数和标准差时的可信区间。
结果为：该市7岁男童总体均数90%的可信区间（122.90～124.34）。
例5－3 为研究铅暴露对儿童智商(IQ)的影响，某研究调查了78名铅暴露(其血铅水平≥40 g/100ml)的6岁儿童，测得其平均IQ为88.02，标准差为12.21；同时选择了78名铅非暴露的6岁儿童作为对照，测得其平均IQ为92.89，标准差为13.34。
试估计铅暴露的儿童智商IQ的平均水平与铅非暴露儿童相差多少，并估计两个人群IQ的总体均数之差的95%可信区间。
本题也可以应用Stata的即时命令：结果：差值为4.86，差值的可信区间为0.81～8.90。
例5-4 为研究肿瘤标志物癌胚抗原(CEA)对肺癌的灵敏度，随机抽取140例确诊为肺癌患者，用CEA进行检测，结果呈阳性反应者共62人，试估计肺癌人群中CEA的阳性率。
Stata即时命令为结果为肺癌人群中CEA的阳性率为44.28％，可信区间为35.90％～52.82％。
例5-5 某医生用A药物治疗幽门螺旋杆菌感染者10人，其中9人转阴，试估计该药物治疗幽门螺旋杆菌感染者人群的转阴率。
Stata即时命令为结果为例5－6 某市区某年12个月发生恶性交通事故的次数分别为：5, 4, 6, 12, 7, 8, 10, 7, 6, 11, 3, 5假设每个月恶性交通事故的次数服从Poisson分布，试估计该市平均每个月恶性交通事故的次数的95%可信区间。
IV估计应用STATA实现
IV估计应用STATA实现IV估计是一种具有统计学假设检验和参数估计功能的方法，常用于处理因果推断问题。
在实践中，STATA是一种广泛使用的统计软件，它提供了丰富的工具和功能来实现IV估计。
下面将介绍如何在STATA中进行IV估计，包括数据准备、IV模型估计、结果解释等。
1.数据准备首先，我们需要准备IV估计所需的数据。
通常，IV估计需要包含以下变量：-被解释变量(Y)：需要估计的因果效应或处理效应。
-外生变量(X)：存在内生性问题的变量，需要利用工具变量进行拟合。
-工具变量(Z)：与内生变量相关，但不受因变量影响的变量。
它必须满足两个条件：与内生变量相关，但与误差项不相关。
-内生变量(W)：直接影响被解释变量和内生变量的变量。
2.IV模型估计在STATA中，可以使用两步最小二乘法（2SLS）或广义矩估计（GMM）进行IV估计。
2.1两步最小二乘法（2SLS）估计首先，使用STATA的`regress`命令进行第一步OLS回归，将内生变量(W)作为解释变量，工具变量(Z)作为被解释变量。
例如：```regress W Z```然后，使用`predict`命令获取OLS预测值，并将其保存到新变量“W_hat”中。
例如：```predict W_hat```接下来，使用`regress`命令进行第二步OLS回归，将被解释变量(Y)作为解释变量，外生变量(X)和第一步OLS预测值（W_hat）作为解释变量。
例如：```regress Y X W_hat```通过查看回归结果，我们可以获取IV估计的系数和显著性水平。
2.2广义矩估计（GMM）估计广义矩估计（GMM）是一种更一般的方法，它使用工具变量进行估计。
在STATA中，可以使用`ivregress`命令进行GMM估计。
例如：```ivregress 2sls Y (X = Z) , gmm```其中，`2sls`表示使用两步最小二乘法估计，`(X = Z)`表示外生变量X使用工具变量Z进行估计，`gmm`表示使用广义矩估计进行估计。
学习使用STATA进行数据处理与分析
学习使用STATA进行数据处理与分析第一章：STATA的介绍与安装STATA是一款专业的统计分析软件，广泛应用于社会科学、经济学、医学和生物学等领域。
本章将介绍STATA的特点、功能以及安装步骤。
STATA具有强大的数据处理和统计分析能力，可以进行数据清洗、变量管理、描述性统计分析、假设检验、回归分析等操作。
第二章：数据导入与数据清洗数据处理是统计分析的基础，本章将介绍如何使用STATA进行数据导入和数据清洗。
首先，介绍将数据导入到STATA中的几种方式，如直接读取Excel文件、导入CSV文件等。
其次，介绍如何处理缺失值、异常值和重复值，以确保数据的质量。
第三章：变量管理与数据转换本章将介绍如何在STATA中进行变量管理和数据转换。
首先，介绍如何创建新变量、重编码变量、将字符串变量转换为数值变量等操作。
其次，介绍如何进行数据排序、合并数据集、将宽数据转换为长数据等操作，以满足不同的分析需求。
第四章：描述性统计分析描述性统计分析是对数据进行总结和描述的方法，本章将介绍如何使用STATA进行常见的描述性统计分析。
包括计算频数和占比、计算均值和标准差、绘制直方图和箱线图等操作。
此外，还将介绍如何计算变量之间的相关系数和交叉表分析等。
第五章：假设检验假设检验是统计分析中常用的方法之一，用于验证研究假设的有效性。
本章将介绍如何使用STATA进行常见的假设检验。
包括单样本t检验、配对样本t检验、独立样本t检验、方差分析等操作。
同时，还将介绍如何进行非参数检验，如Wilcoxon秩和检验和Kruskal-Wallis检验。
第六章：回归分析回归分析是一种常见的统计分析方法，用于研究变量之间的关系。
本章将介绍如何使用STATA进行回归分析。
包括简单线性回归、多元线性回归、logistic回归等操作。
同时，还将介绍如何进行残差分析和模型诊断，以验证回归模型的有效性和可靠性。
第七章：面板数据分析面板数据分析是一种特殊的数据分析方法，用于研究个体与时间的关系。
stata中的原假设 -回复
stata中的原假设-回复原假设（Null Hypothesis）是在统计推断中一个重要的概念。
它是一个关于总体参数（population parameter）的陈述，通常被称为“无效假设”或“空假设”。
在stata中，我们可以使用各种统计方法对原假设进行检验，以确定样本数据是否支持或拒绝该假设。
本文将以stata中的原假设为主题，一步一步地解释如何进行假设检验，并给出示例。
一、什么是原假设？原假设是在统计推断中对总体参数的一个陈述。
它通常表示没有效应、没有关联或没有差异等。
在stata中，我们可以通过对样本数据进行统计检验来评估原假设。
原假设通常用H0表示。
在stata中，我们经常遇到两种类型的原假设：单侧原假设和双侧原假设。
1. 单侧原假设：单侧原假设通常根据问题的特定需求来确定。
例如，我们想研究一种新的治疗方法是否比现有方法更有效。
我们可以将单侧原假设表述为“新的治疗方法更有效”。
在stata中，我们可以使用单侧检验来检测这种假设。
2. 双侧原假设：双侧原假设通常是根据问题的特定需求来确定，它关注是否存在差异，但没有具体的方向。
例如，我们想研究男性和女性在某个特定领域的能力是否存在差异。
我们可以将双侧原假设表述为“男性和女性在这个特定领域的能力没有差异”。
在stata中，我们可以使用双侧检验来检测这种假设。
二、如何在stata中进行原假设检验？在stata中，我们可以使用不同的统计方法对原假设进行检验。
具体的步骤如下：1. 设置原假设和备择假设：在stata中，我们首先需要设置原假设和备择假设。
原假设通常表示没有差异、没有效应或没有关联等，备择假设则表示存在差异、存在效应或存在关联等。
2. 选择适当的统计方法：根据问题的特定需求，选择适当的统计方法来进行假设检验。
常见的方法包括t检验、方差分析（ANOVA）、卡方检验等。
3. 计算统计量：使用stata命令计算所选择统计方法的统计量。
例如，使用ttest命令计算t检验的t值，或使用anova命令计算方差分析的F值。
如何使用Stata进行统计学分析
如何使用Stata进行统计学分析Stata是一种流行的统计学软件，广泛应用于各个领域的数据分析和统计学研究。
本文将介绍如何使用Stata进行统计学分析，并按照不同的主题进行划分章节。
第一章：Stata基础操作在开始使用Stata进行统计学分析之前，首先需要了解一些基础操作。
包括数据导入和导出、数据清洗、变量定义等。
Stata支持各种数据文件格式的导入，例如Excel、CSV等，通过使用`import`命令可以将数据导入到Stata中。
此外，Stata还提供了丰富的数据清洗功能，如缺失值处理、异常值处理等。
在数据准备工作完成后，可以使用`generate`命令定义变量，并使用`list`命令查看数据集的内容。
第二章：描述性统计分析描述性统计分析是了解数据的基本特征和分布情况的重要手段。
在Stata中，可以使用`summarize`命令计算变量的均值、方差、最大值、最小值等统计量。
此外，还可以使用`tabulate`命令生成频数表和列联表，用以统计分类变量的分布情况和不同变量之间的关联。
第三章：统计图形绘制统计图形是数据可视化的重要工具，有助于更直观地理解数据的特点和模式。
Stata提供了多种绘图命令，例如`histogram`命令用于绘制直方图、`scatter`命令用于绘制散点图、`boxplot`命令用于绘制箱线图等。
通过适当选择和组合这些绘图命令，可以呈现出丰富的数据图形，有助于揭示数据背后的规律。
第四章：参数估计与假设检验参数估计和假设检验是统计学分析的核心内容。
Stata提供了多种统计分析命令，如`ttest`命令用于独立样本t检验、`regress`命令用于回归分析、`anova`命令用于方差分析等。
这些命令可以根据用户提供的数据和分析需求，进行相应的估计和检验，并输出相应的统计结果和解释。
第五章：相关分析和回归分析相关分析和回归分析是统计学中常用的分析方法，用于探究变量之间的关系和预测模型的建立。
Stata面板数据回归模型的假设检验
Stata面板数据回归模型的假设检验面板数据回归模型是一种广泛应用于经济学和其他社会科学领域的统计分析方法。
通过使用Stata软件进行分析，我们可以对面板数据回归模型中的假设进行检验。
本文将介绍Stata中的面板数据回归模型以及常见的假设检验方法。
一、面板数据回归模型概述面板数据回归模型也被称为固定效应模型或混合效应模型，它允许我们在考虑个体间异质性的同时，利用时间序列数据进行回归分析。
面板数据通常由多个个体和多个时间周期组成，这使得我们能够更准确地捕捉到个体与时间效应，提高了模型的解释力和预测能力。
二、Stata中的面板数据回归模型在Stata中，我们可以使用xtreg命令进行面板数据回归分析。
该命令的基本语法如下：xtreg dependent_variable independent_variable control_variables, options其中dependent_variable为因变量，independent_variable为自变量，control_variables为控制变量，options为额外的选项。
通过指定不同的选项，我们可以对模型做出不同的假设，并进行相应的检验。
三、假设检验方法1. 原假设与备择假设在面板数据回归模型中，常见的假设检验包括回归系数的显著性检验以及模型整体拟合度的检验。
例如，我们可以对回归系数进行t检验，检验自变量对因变量的影响是否显著。
原假设通常为回归系数等于零，备择假设为回归系数不等于零。
2. t检验和F检验t检验可以用于检验单个回归系数的显著性，通常通过计算t值和对应的p值来进行判断。
在Stata中，使用reg命令进行回归后，我们可以通过coef命令获取回归系数的标准误以及t值和p值。
F检验可以用于检验整体模型的拟合度，即回归方程的显著性。
在Stata中，使用reg命令进行回归后，我们可以通过estat命令获取回归结果的F统计量和p值。
3. 面板数据特有的假设检验方法对于面板数据回归模型，还可以使用面板数据特有的假设检验方法。
两个系数相等的假设检验的stata命令
一、概述假设检验是统计学中一种常用的方法，用于判断统计数据是否支持某一假设。
在实际应用中，我们经常会遇到需要判断两个系数是否相等的情况。
在本文中，我们将探讨如何使用stata软件进行两个系数相等的假设检验，并介绍具体的stata命令。
二、背景知识在统计学中，两个系数相等的假设检验通常使用t检验或者F检验进行。
t检验适用于两组独立样本，用于判断两组样本均值是否相等；F检验适用于多组样本，用于判断多组样本均值是否相等。
在stata软件中，我们可以使用特定的命令来进行这些假设检验。
三、使用stata进行两个系数相等的假设检验在stata中，我们可以使用test命令来进行两个系数相等的假设检验。
具体步骤如下：1. 加载数据：我们需要加载我们要进行假设检验的数据集。
2. 进行回归分析：使用regress命令进行回归分析，得到我们要比较的系数的估计值和标准误差。
3. 使用test命令进行假设检验：在回归分析的结果中，使用test命令进行两个系数相等的假设检验。
具体命令为：test coef1 = coef2其中，coef1和coef2分别为我们要比较的两个系数。
执行该命令后，stata将给出相应的假设检验结果，包括t统计量、p值等。
四、示例为了更好地理解如何使用stata进行两个系数相等的假设检验，以下给出一个简单的示例：假设我们有一组数据，其中y为因变量，x1和x2为自变量。
我们想比较x1和x2对y的影响是否相等。
具体步骤如下：1. 加载数据：我们需要加载我们的数据集，假设为mydata。
2. 进行回归分析：使用regress命令进行回归分析，得到x1和x2对y的系数估计值和标准误差。
3. 使用test命令进行假设检验：在回归分析结果中，使用test命令进行两个系数相等的假设检验。
具体命令为：test _b[x1] = _b[x2]其中，_b[x1]和_b[x2]分别为x1和x2的系数估计值。
执行该命令后，stata将给出假设检验结果，我们可以根据p值判断x1和x2对y的影响是否相等。
stata 假设检验估计系数
假设检验是统计学中常用的一种方法，用于判断所得到的样本数据是否能够支持某个假设的成立。
在回归分析中，我们常常使用Stata软件来进行假设检验，以判断估计系数是否显著。
本文将介绍在Stata中进行假设检验估计系数的方法和步骤。
一、背景介绍在回归分析中，我们通常使用OLS（普通最小二乘法）来估计回归系数。
然而，仅仅得到估计系数并不能说明这些系数的估计值是真实的，我们还需要进行假设检验来验证这些系数的显著性。
在Stata中，我们可以使用t检验或者F检验来进行假设检验。
二、使用t检验进行假设检验在Stata中，使用t检验进行假设检验的命令是test。
假设我们有一个简单的线性回归模型，模型中有一个自变量X和一个因变量Y，我们可以使用以下命令来进行t检验。
```stataregress Y Xtest X```在上面的命令中，regress用来估计回归系数，test用来进行t检验。
如果我们想要对系数进行联合假设检验，比如检验X和常数项的系数之和是否等于1，我们可以使用以下命令。
```statatest X=1```三、使用F检验进行假设检验除了使用t检验，我们还可以使用F检验来进行假设检验。
在Stata中，使用F检验的命令是testparm。
假设我们有一个多元线性回归模型，模型中有两个自变量X1和X2，我们可以使用以下命令来进行F检验。
```stataregress Y X1 X2testparm X1 X2```在上面的命令中，regress用来估计回归系数，testparm用来进行F检验。
四、结论在本文中，我们介绍了在Stata中使用t检验和F检验来进行假设检验估计系数的方法和步骤。
通过对回归系数进行假设检验，我们可以判断这些系数是否显著，从而对回归模型的拟合情况有一个更加客观的评价。
希望本文能对你有所帮助。
假设检验是统计学中一种重要的方法，用于验证我们对样本数据所假设的情况是否成立。
在回归分析中，我们常常需要对估计系数进行假设检验，以确定它们是否显著地影响因变量。
stata 估计值
stata 估计值Stata 是一种强大的功能分析软件，可以进行数据分析，建模和预测等操作。
在Stata中，估计值是一种常见的方法，用于计算某些参数的值，例如平均值，标准偏差等。
在本文中，我们将逐步介绍如何使用Stata估计值。
第一步，打开Stata工具，并将数据文件加载到工具中。
Stata支持多种数据格式，例如Excel，CSV和文本文件等。
我们可以使用命令“use filename”加载数据文件。
此命令将数据存储在记忆中，我们可以使用各种命令对数据进行操作。
第二步，选择要估算的变量。
可以使用命令“keep var1var2…”选择要估算的变量。
这会使Stata忽略其他变量并集中于我们要处理的变量。
例如，如果我们要计算一个国家的平均收入，则我们只需要选择“国家”和“收入”这两个变量。
第三步，计算估计值。
这是计算平均值，标准差等之类的操作的步骤。
Stata支持多种命令来计算估计值。
命令“summarize var”可用于计算变量的平均值，标准偏差，最大值和最小值等。
命令“tabulate var”可用于计算分类变量的频率和百分比等。
除此之外，Stata还支持其他许多命令，例如“regress”用于计算线性回归模型，以及“logit”用于计算逻辑回归模型等。
第四步，输出结果。
Stata会将结果输出到“Results”窗格中。
可以使用命令“estimates store”将结果保存到矩阵中。
并使用命令“estimates list”查看矩阵中的结果。
此命令还可用于比较不同模型的结果。
总结：Stata支持估计值的计算和处理，模型拟合和预测等多种操作。
对于数据分析和研究人员来说，Stata是一种不可或缺的工具。
逐步按照以上步骤学习如何计算估计值，将帮助您更好地掌握Stata的使用。
第5章-大样本OLS高级计量经济学及Stata应用（第二版）课件
一个最优的估计量应在所有估计量中均方误差最小。
13
2．中心极限定理(Central Limit Theorem，简记 CLT) 定理 假定 xn n1 为独立同分布的随机序列，且 E( x1 ) ，
d Var( x1 ) 2 存在，则 n ( xn ) N (0, 2 ) 。
p ( xn ) 0， 而 n ， 故用 n ( xn ) (即 根据弱大数定律， “ 0 ”型)得到非退化分布。
ˆ ) Bias( ˆ ) ˆ ) Bias( ˆ ) Var( ˆ ) E ( ˆ )( MSE(
18
2．一致估计量 定义
ˆ 是参数 的 一致估计量 ˆ ，则估计量 如果 p lim n n
证明：因为 E( xn ) ，而 2 x1 xn 1 2 故 xn 依均方收敛于 。 0， Var( xn ) Var 2 n n n n p 因此， xn 。样本无限大时，样本均值趋于总体均值，故名 “大数定律” 。
2
2
上式的交叉项为
ˆ E( ˆ ) E( ˆ ) E( ˆ ) E ˆ E( ˆ ) E( ˆ) 0 0 E
均方误差最小化，可视为在“估计量方差”与“偏差”之间进 行权衡(trade-off)。 多维情形的类似结论：
使用Stata进行GMM估计的方法
使用Stata进行GMM估计的方法使用Stata进行GMM估计的方法引言在经济学和统计学领域，广义矩估计（Generalized Method of Moments, GMM）是一种常用的参数估计方法，广泛应用于面板数据、时间序列数据以及普通横截面数据的估计中。
Stata作为一款强大的统计分析软件，提供了丰富的功能和工具，可以方便地进行GMM估计。
本文将介绍使用Stata进行GMM估计的方法，并分享一些注意事项和实用技巧。
1. GMM估计的基本原理GMM估计是一种基于矩条件的估计方法，通过最大化一个目标函数来获得参数的估计值。
GMM估计的基本思想是，通过选择一个合适的权重函数来使样本矩与理论矩之间的差异最小化，从而得到参数的估计值。
在Stata中，可以使用"gmm"命令进行GMM估计。
2. 准备数据在使用Stata进行GMM估计之前，首先需要准备好数据。
数据可以以Stata数据格式（.dta）或纯文本格式（.txt）导入到Stata中。
确保数据集中包含所需的变量，并按照需要进行预处理，例如删除缺失值或处理异常值等。
3. 设定模型和估计目标在进行GMM估计之前，需要设定模型和估计目标。
模型可以是线性或非线性模型，具体选择取决于研究的问题和数据的特征。
估计目标可以是矩条件，也可以是一些其他的条件，具体的选择取决于研究的问题。
4. 构建估计模型在Stata中，使用"gmm"命令来构建估计模型。
该命令的基本语法如下：```gmm (估计目标) (模型方程) (估计选项)```其中，估计目标是一个关于参数的函数，用于描述理论矩和样本矩之间的差异；模型方程是描述模型的方程式；估计选项是一些额外的选项，用于控制估计过程的行为。
5. 选择合适的权重函数在进行GMM估计时，需要选择合适的权重函数来衡量理论矩和样本矩之间的差异。
常用的权重函数包括异方差稳健权重函数和离群值稳健权重函数等。
学会使用Stata进行经济和社会研究
学会使用Stata进行经济和社会研究Stata是一种广泛应用于经济和社会研究的统计软件，它拥有强大的数据分析和管理功能，可以帮助研究者处理和分析大规模的数据。
本文将介绍如何学会使用Stata进行经济和社会研究，并按照不同的专业领域划分章节进行详细说明。
第一章：数据的导入和管理在进行经济和社会研究时，首先需要导入相关的数据文件，并进行数据的清洗和整理。
Stata可以处理多种不同格式的数据，包括Excel、CSV和数据库等。
通过Stata的导入工具，可以将外部数据导入到Stata的工作环境中，并进行数据格式的转换和数据质量的检查。
此外，Stata还提供了丰富的数据管理工具，如变量重命名、变量标签和缺失值处理等，以便更好地管理和操作数据。
第二章：描述性统计和数据可视化在进行经济和社会研究时，了解数据的基本特征是必不可少的。
Stata提供了丰富的描述性统计方法，如均值、方差、百分位数和相关系数等，可以帮助研究者快速了解数据的总体性质和分布情况。
此外，Stata还提供了多种数据可视化的方法，如直方图、散点图和箱线图等，可以直观地展现数据的特征和变化趋势。
第三章：统计推断和假设检验在经济和社会研究中，经常需要对数据进行统计推断和假设检验。
Stata提供了多种经典的统计方法，如t检验、方差分析和回归分析等，可以帮助研究者进行参数估计和统计显著性检验。
此外，Stata还支持高级的统计模型，如面板数据模型和时间序列模型等，以满足复杂研究问题的需求。
第四章：经济和社会研究中的回归分析回归分析是经济和社会研究中常用的统计方法之一，可以帮助研究者探究变量之间的关系和影响。
在Stata中，可以使用regress命令进行最小二乘回归分析，通过研究变量的系数和统计显著性，来理解变量之间的作用机制。
此外，Stata还支持多元回归、逐步回归和面板数据回归等高级回归方法，以满足不同研究问题的需求。
第五章：高级数据分析和统计建模除了传统的统计分析方法，Stata还支持各种高级的数据分析和统计建模技术，以满足更复杂的研究需求。
第五章 statar软件教程-描述性统计分析
x
x0.5 log(x) -x0.5 -x -x2 -x3
无
缓解正偏态 同上 同上 同上 同上 同上
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STATA从入门到精通
幂阶梯共有三个相关的命令，第一个命令ladder尝试表5.8所涉及到的九 种转换，然后分别进行正态性检验，这是幂阶梯最基本的命令：
ladder varname [if] [in]
semean 平均标准误 (sd/sqrt(n))
skewness偏度 median 中位数
iqr 四分位数间距（p75 - p25） q 等价于写p25 p50 p75
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【例5-2】这里使用的是wage1.dta数据集，我们说明使用tabstat计 算变量wage和log（wage）的相关统计量。
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②Shapiro—Wilk W检验
swilk varlist [if] [in] [, options]
该命令的选项及其含义是：generate(newvar) ：产生包含W检验系 数的新变量； lnnormal：对ln(X-k)做正态性检验，其中k使得ln(X) 偏度为0。我们使用lnskew0来确定k的取值。 ③Shapiro—Francia W’检验
（1）对wage尝试表5.11中的各种转换
（2）尝试命令gladder以及分位—正态图的幂阶梯版本qladder，通过 这两个命令可以非常轻松地比较每种转换的直方图和正态分布曲线。
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5.5相关系数
常用的相关系数共有如下四种：Pearson相关系数、.Kendall τ相关系数、 Spearman秩相关系数以及偏相关系数。
学习如何使用Stata进行数据分析
学习如何使用Stata进行数据分析Stata是一种功能强大的统计分析软件，广泛应用于社会科学、医学研究、经济学等领域。
它提供了各种数据处理、统计分析和图形展示的功能，可帮助研究人员深入挖掘数据背后的信息。
本文将介绍Stata的基本功能和使用方法，并通过几个具体的实例说明如何进行数据分析。
第一章：Stata的安装与介绍首先，我们需要下载并安装Stata软件。
Stata有不同的版本，根据自己的需求选择合适的版本进行下载。
安装完成后，打开Stata，我们将看到一个交互式界面，可以在其中输入命令进行数据处理和统计分析。
第二章：数据导入和管理在使用Stata进行数据分析之前，首先需要导入数据。
Stata支持多种数据格式，包括Excel、CSV、SPSS等。
通过"import"命令可以将这些数据导入到Stata中，并且根据需要进行数据管理，如删除变量、修改变量标签等。
此外，还可以使用"describe"命令查看数据集的基本信息。
第三章：数据清洗和整理在数据分析过程中，数据质量的好坏直接影响结果的可靠性。
Stata提供了一些命令和工具，帮助我们对数据进行清洗和整理，如去除异常值、填充缺失值、变量重编码等。
在此过程中，我们还可以使用一些函数和运算符对数据进行简单的计算和转换。
第四章：描述性统计分析描述性统计分析是数据分析的第一步，用于了解数据的基本情况。
Stata提供了丰富的命令和函数，可计算数据的均值、标准差、中位数、百分位数等统计量，并生成频数表和基本图表。
通过这些统计量和图表，我们可以对数据集的整体情况有一个直观的认识。
第五章：统计推断和假设检验统计推断和假设检验是数据分析的核心内容。
Stata提供了一系列命令和工具，可进行参数估计、假设检验和置信区间估计等统计推断动作。
比如，可以使用"regress"命令进行线性回归分析，使用"ttest"命令进行均值差异显著性检验等。
Stata软件操作教程 (11)
二、实验数据和实验内容
实验数据来源于某学校对两个班的某次英语 成绩的记录，其中score1代表一班的英语成 绩，score2代表二班的英语成绩。完整的数 据在本书附带光盘的data文件夹的 “english.dta”工作文件中。
利用english数据，进行两个正态总体的方差 和均值检验，检验两个班英语成绩的方差和 均值是否相等。
习题
1.利用usaauto.dta数据库中的数据，检验变量price的均 值是否为6300。
2.利用usaauto.dta数据库中的数据，检验变量price的标 准差是否为4000，部分数据如第1题所示。
3.利用usaauto.dta数据库中的数据，检验进口车与国产 车价格的方差是否相等，部分数据如第1题所示。（提示： 进行分类变量为foreign的两个总体方差的检验）
varname == #是将所要检验的变量的标准差的数值填入，if 是条件语句，in是范围语句，level(#)用来设置置信水平。 如果不知道样本的具体数值，只有相关统计量，也可以进 行标准差的检验，所使用到的命令语句如下：
sdtesti #obs {#mean | . } #sd #val [, level(#)] 在这个命令语句中，sdtesti是进行标准差检验的命令语句，
例如，根据长期经验和观测，某砖厂砖的抗断强度服 从正态分布，方差为1.21，从中随机抽取六块的数据存 储在数据文件brick.dta中，分析一下这批砖抗断强度பைடு நூலகம்的均值是否为32.5。进行这个分析所用到的命令语句 为：
quietly summarize
scalar z=(r(mean)-32.5)/(1.1/sqrt(6))
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第五章参数估计和假设检验的Stata实现本章用到的Stata命令有
例5－1 随机抽取某地25名正常成年男子，测得其血红蛋白含量如下：
146 139 153 138 137 125 142 134 133 122 137 128 140 137 139 128 131 158 138 151 147 144 151 117 118
该样本的均数为137.32g/L，标准差为10.63g/L，求该地正常成年男子血红蛋白含量总体均数的95%可信区间。
数据格式为
计算95％可信区间的Stata命令为：
结果为
该地正常成年男子血红蛋白含量总体均数的95%可信区间为（132.93～141.71）
例5－2 某市2005年120名7岁男童的身高X=123.62(cm)，标准差s=4.75(cm)，计算该市7岁男童总体均数90%的可信区间。
在Stata中有即时命令可以直接计算仅给出均数和标准差时的可信区间。
结果为：
该市7岁男童总体均数90%的可信区间（122.90～124.34）。
例5－3 为研究铅暴露对儿童智商(IQ)的影响，某研究调查了78名铅暴露(其血铅水平≥40 g/100ml)的6岁儿童，测得其平均IQ为88.02，标准差为12.21；同时选择了78名铅非暴露的6岁儿童作为对照，测得其平均IQ为92.89，标准
差为13.34。
试估计铅暴露的儿童智商IQ的平均水平与铅非暴露儿童相差多少，并估计两个人群IQ的总体均数之差的95%可信区间。
本题也可以应用Stata的即时命令：
结果：
差值为4.86，差值的可信区间为0.81～8.90。
例5-4 为研究肿瘤标志物癌胚抗原(CEA)对肺癌的灵敏度，随机抽取140例确诊为肺癌患者，用CEA进行检测，结果呈阳性反应者共62人，试估计肺癌人群中CEA的阳性率。
Stata即时命令为
结果为
肺癌人群中CEA的阳性率为44.28％，可信区间为35.90％～52.82％。
例5-5 某医生用A药物治疗幽门螺旋杆菌感染者10人，其中9人转阴，试估计该药物治疗幽门螺旋杆菌感染者人群的转阴率。
Stata即时命令为
结果为
例5－6 某市区某年12个月发生恶性交通事故的次数分别为：
5, 4, 6, 12, 7, 8, 10, 7, 6, 11, 3, 5
假设每个月恶性交通事故的次数服从Poisson分布，试估计该市平均每个月恶性交通事故的次数的95%可信区间。
将1个月视为一个单位时间，因Poisson分布具有可加性，我们先计算12个单位时间内平均脉冲数估计值及其95%可信区间。
X=5+4+6+12+7+8+10+7+6+11+3+5=84
由于在12个单位时间内总的发生次数为84，所以可以用
得到结果：
例5－7 续例3－4。
从某纯净水生产厂家生产的矿泉水中随机取1升水样，检出3个大肠菌群。
试估计该家生产的矿泉水中每升水中大肠杆菌数的95％可信区间。
Stata的命令为：
结果为：
例5－8 大规模调查表明正常成年女子的双耳在4kHz频率时的纯音气传导
听阈值平均为15dB。
为研究纺机噪声对纺织女工的听力是否有影响，随机调查了20名工龄在2年以上的纺织女工，测得其听阈值(dB)如下：
10 11 12 13 14 14 16 17 18 18
18 18 19 20 20 23 22 23 24 26
研究者的问题是：纺织女工的听阈值是否与正常成年女子不同？
Stata数据格式为：
H0：μ=μ0， H1：μ≠μ0。
即H0：μ=15(dB)，H1：μ≠15(dB)。
Stata命令为：
结果为：
统计量t=2.7810，Pr(|T| > |t|) = 0.0119，所以可以拒绝H0，可以认为纺织女工与正常成年女子的平均听阈值的差异有统计学意义。