统计学小论文stata

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单样本与总体比较的统计分析Stata实现

第十三章单样本与总体比较的统计分析的Stata实现本章使用的Stata命令：例13-1 为了研究某地区的男性医生的吸烟率是否低于一般人群，根据以往的大规模调查结果可知：该地区男性吸烟率约为67%，现随机抽查该地男性医生100人，其中48人吸烟，问：请根据研究问题进行统计分析。

建立假设：H0：π=π0=0.67。

该地男性医生的吸烟率与该地区一般人群相同。

H1：π<π0=0.67。

该地男性医生的吸烟率低于该地区一般人群。

（此处假定男性医生的吸烟率不会高于一般人群的吸烟率）α=0.05，单侧检验。

Stata命令为：结果为：P<0.05，按照α=0.05的水准拒绝H0，接受H1，差别有统计学意义。

可认为该地男性医生的吸烟率低于该地区一般人群。

例13-2已知A药治疗幽门螺旋杆菌感染的治愈率为60%。

现拟用B药治疗。

现用B药治疗幽门螺旋杆菌感染患者10人，其中9人治愈。

问B药治疗幽门螺旋杆菌感染的治愈率是否不同于A药的治愈率。

建立假设：H0：π=π0=0.60 B药的幽门螺旋杆菌感染治愈率与A药的治愈率相同H1：π≠π0=0.60 B药的幽门螺旋杆菌感染治愈率不同于A药的治愈率α=0.05双侧检验Stata命令为：结果为：因此不能拒绝H，即：没有足够的证据可以证实B药的幽门螺旋杆菌感染治愈率不同于A药的治愈率。

例13-3从某水源随机抽样得四份水样本，每份2毫升，测得细菌数分别为225，190，240，232个，该水源是否符合饮用水标准(国家规定平均每毫升水中的细菌总数不得超过100个)？建立假设：H0：0100μμ==该水源细菌平均计数等于国家标准。

H1：0100μμ>=该水源细菌平均计数大于国家标准。

α=0.05，单侧检验。

Stata程序和结果为：例13-4某病房内每100cm2有细菌10个，进行消毒后，将一个面积为100cm2的培养皿置于病房内，1小时后取出，培养24小时，查得3个菌落，问消毒是否减少了该病房的细菌数？由于空间的细菌数近似服从Poisson分布建立假设：H0：010μμ==消毒后细菌数与消毒前相等。

使用Stata进行经济学和统计分析

使用Stata进行经济学和统计分析在当今的经济学研究和数据分析领域，Stata 凭借其强大的功能和易用性，成为了众多学者和研究人员的得力工具。

Stata 是一款专门用于数据管理、统计分析和绘图的软件，它为我们解决各种经济和统计问题提供了高效而可靠的途径。

Stata 的一个显著优势在于其丰富的数据管理功能。

在进行经济研究时，我们常常需要处理大量的数据，这些数据可能来自不同的来源，格式也各不相同。

Stata 能够轻松地读取和导入各种常见的数据格式，如 Excel、CSV 等，并且可以对数据进行清理、转换和合并等操作。

例如，我们可以使用｀drop` 命令删除不需要的变量，使用｀generate`命令创建新的变量，使用｀merge` 命令将多个数据集合并在一起。

通过这些操作，我们能够将原始数据整理成适合分析的形式，为后续的研究工作打下坚实的基础。

在统计分析方面，Stata 提供了广泛而全面的统计方法。

无论是描述性统计、推断统计，还是复杂的计量经济学模型，Stata 都能应对自如。

比如，我们可以使用｀summarize` 命令快速获取数据的均值、标准差、最小值和最大值等描述性统计量，从而对数据的基本特征有一个直观的了解。

对于假设检验，Stata 提供了｀ttest` 命令用于均值比较，｀chi2test` 命令用于独立性检验等。

在计量经济学领域，Stata 支持线性回归、Logit 模型、Probit 模型、面板数据模型等多种模型的估计和检验。

以线性回归为例，我们可以使用｀regress` 命令来估计回归方程，并通过查看输出结果中的系数估计值、标准误、t 值和 p 值等信息来评估模型的拟合效果和变量的显著性。

除了基本的统计分析，Stata 还在处理时间序列数据方面表现出色。

时间序列数据在经济学中非常常见，如股票价格、通货膨胀率等。

Stata 提供了一系列专门用于时间序列分析的命令和函数，如｀arima` 命令用于拟合自回归移动平均模型（ARIMA），｀forecast` 命令用于进行预测。

stata案例报告

Stata案例报告: Step by Step思考导言Stata是一种功能强大的统计分析软件，广泛应用于各个领域的研究和实践。

在本篇文章中，我们将通过一个实际的案例来展示如何使用Stata进行数据分析，并逐步呈现我们的思考过程。

数据介绍我们选取的数据是某个医院的病人信息记录，包括病人的基本信息（如年龄、性别、婚姻状况等）、疾病诊断信息以及治疗结果。

我们的目标是通过对这些数据的分析，了解不同因素对病人治疗结果的影响。

第一步：加载数据首先，我们需要将数据加载到Stata中进行分析。

我们使用use命令来加载我们的数据文件。

use "patient_data.dta"第二步：数据清洗在进行数据分析之前，我们需要对数据进行清洗和准备工作。

我们可以使用Stata提供的各种命令来完成这些任务。

例如，我们可以使用describe命令来查看数据的基本统计信息。

describe通过查看数据的描述信息，我们可以得到数据的整体情况，包括变量的类型、缺失值情况等。

如果发现数据中存在缺失值，我们可以使用drop命令或者replace命令来处理缺失值。

第三步：数据分析在进行数据分析之前，我们需要明确我们的研究目标。

在这个案例中，我们的目标是了解不同因素对病人治疗结果的影响。

因此，我们可以选择适当的统计方法来分析数据。

在这个案例中，我们可以使用Logistic回归模型来分析病人的治疗结果与其他变量之间的关系。

我们可以使用logit命令来拟合Logistic回归模型。

logit treatment_result age gender marital_status通过Logistic回归模型的结果，我们可以得到各个变量的系数和显著性水平，从而了解不同因素对病人治疗结果的影响程度。

第四步：结果解读在得到分析结果之后，我们需要对结果进行解读，从而得出结论。

在这个案例中，我们可以根据Logistic回归模型的系数和显著性水平来判断不同因素对病人治疗结果的影响。

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。

论文写作中如何利用Stata进行数据处理与分析

论文写作中如何利用Stata进行数据处理与分析在论文写作中，数据处理与分析是非常重要的一步。

而Stata作为一款强大的统计软件，可以帮助研究者高效地处理和分析数据。

本文将探讨如何利用Stata进行数据处理与分析，并提供一些实用的技巧和方法。

一、数据准备在使用Stata进行数据处理与分析之前，首先需要将数据准备好。

数据准备包括数据清洗、变量选择和数据格式转换等步骤。

1. 数据清洗数据清洗是指对原始数据进行检查和筛选，去除无效数据和异常值，以保证数据的质量。

在Stata中，可以使用命令如"drop"、"keep"和"replace"等来删除或替换不符合要求的数据。

2. 变量选择在进行数据处理与分析时，需要根据研究目的选择合适的变量。

Stata提供了多种命令，如"keep"、"drop"、"rename"等，可以帮助研究者对变量进行选择和重命名。

3. 数据格式转换在Stata中，数据有多种格式，如数值型、字符型、日期型等。

在进行数据处理与分析之前，需要将数据格式转换成Stata可以识别的格式。

可以使用命令如"tostring"、"toint"和"todate"等来实现格式转换。

二、数据描述与探索在数据处理与分析之前，了解数据的基本情况是非常重要的。

Stata提供了多种命令，可以帮助研究者对数据进行描述和探索。

1. 描述统计描述统计是指对数据进行基本的统计分析，如计算均值、标准差、最大值、最小值等。

在Stata中，可以使用命令如"summarize"、"tabulate"和"histogram"等来进行描述统计分析。

2. 数据可视化数据可视化是一种直观地展示数据分布和关系的方法。

stata数据分析实例报告

stata数据分析实例报告Stata 数据分析实例报告在当今数据驱动决策的时代，数据分析工具变得至关重要。

Stata 作为一款功能强大的统计分析软件，被广泛应用于各个领域。

接下来，我将通过一个具体的实例，为您展示如何使用 Stata 进行数据分析。

我们假设要研究的问题是：不同地区的居民收入水平是否存在显著差异。

首先，我们收集了相关的数据。

这些数据包括了来自不同地区（如东部、中部、西部）的居民收入信息，还涵盖了一些可能影响收入的因素，比如受教育程度、工作年限等。

将数据导入 Stata 后，第一步是对数据进行初步的探索和清理。

我们查看数据的缺失值、异常值，并对数据的分布情况有一个大致的了解。

通过使用命令｀summarize` ，可以得到各个变量的均值、标准差、最小值和最大值等统计量。

接下来，我们进行描述性统计分析。

通过绘制直方图、箱线图等图形，直观地展示居民收入的分布情况。

比如，我们发现东部地区的居民收入整体较高，且分布较为集中；而西部地区的居民收入相对较低，且分布较为分散。

为了进一步探究不同地区居民收入的差异，我们使用方差分析（ANOVA）。

在 Stata 中，可以使用命令｀anova income region` 来进行。

分析结果显示，不同地区的居民收入存在显著差异（p<005）。

然后，我们考虑影响居民收入的其他因素。

通过建立线性回归模型，将居民收入作为因变量，地区、受教育程度、工作年限等作为自变量。

在 Stata 中，可以使用命令｀regress income region educationyears_of_work` 来实现。

回归结果表明，受教育程度和工作年限对居民收入有显著的正向影响。

这意味着，受教育程度越高、工作年限越长，居民收入往往越高。

此外，我们还进行了稳健性检验。

比如，改变变量的测量方式，或者增加一些控制变量，以确保我们的结论是可靠的。

在整个分析过程中，Stata 提供了丰富的命令和选项，使得数据分析变得高效和准确。

stata论文

计量经济学课程论文论文题目：影响中国税收收入增长主要原因姓名：贡泽学号：20144111050专业：劳动与社会保障指导教师：影响中国税收收入增长的主要原因摘要：本文基于1978-2005年的财政支出状况，对税收收入的影响主要因素做了回归分析，启用了stata软件，用最小二乘法得出了相关系数，并对回归结果进行实证检验，结果证实：影响税收收入主要因素，国内生产总值，财政支出、商品零售物价指数，对税收收入有显著性影响，这与理论分析和经验判断相一致。

关键词：财政收入回归分析影响因素验证一致一. 问题的提出税收对社会经济、生活等产生的各种影响或效果。

这也是税收内在职能的外在表现，常常受社会客观条件以及税收具体制度的制约，不同的社会制度，不同的生产力发展水平，不同的经济运行模式，以及人们对税收作用的主观认识，都会影响税收作用的发挥，造成税收的具体作用在广度和深度上存在差异，改革开放以来，随着经济体制改革的深化和经济的快速增长，中国的财政收支状况发生很大变化，中央和地方的税收收入1978年为519.28亿元，到2005年已增长到28778.54亿元，税收收入大大增加，表明我国经济发展良好，为了研究影响中国税收收入增长的主要原因，我们在此建立计量回归模型进行分析，这就是本项目研究主要目的二.理论分析为了全面反映中国税收增长的全貌，选择包括中央和地方税收“国家财政收入”中的“各项税收”（简称“税收收入”）作为被解释变量；选择国内生产总值（GDP）作为经济整体增长水平的代表；选择中央和地方“财政支出”作为公共财政需求的代表；选择“商品零售价格指数”作为物价水平的代表。

三.模型的设定1.我国税收的变化状况改革开放以来，随着经济体制改革的深化和经济的快速增长，中国的财政收支状况发生很大变化，中央和地方的税收收入1978年为519.28亿元，到2002年已增长到17636.45亿元，25年间增长了33倍，为了研究影响中国税收收入增长的主要原因，分析中央和地方税收收入的增长规律，预测中国税收未来增长趋势，需要建立计量经济模型！2.影响税收因素（1）从宏观经济看，经济整体增长是税收增长的基本源泉。

运用统计软件stata进行数据分析的基本步骤和思想

运用统计软件stata进行数据分析的基本步骤和思想
经过陶四海老师对stata统计软件运用的教导，我对stata这个十分简便实用的统计软件有了初步入门的认识，并且通过对stata软件的学习与思考运用，加深了我对于统计学的概念及思想的认识。

统计学和统计软件是相辅相成的，没有统计学做统计基础思想个思维方式，统计软件对数据分析的运用将会是“盲人摸象”。

而没有统计软件为大量的统计数据进行快速准确有意义的分析和处理，我们光掌握了统计思想和统计方法，也不能驾轻就熟的应对庞杂繁多的数据，将会造成统计结果偶然的偏差，影响到统计结果的可靠性。

正如陶老师说的，当今社会快速的经济、社会、文化等的发展，势必会需要大量的统计运用分析，而随着统计运用的需求也会造就许多优秀的统计软件。

国外的统计软件发展是超过国内甚多的，spss，sas和stata，都是国外的优秀统计学家和软件工程师认可的优秀的统计软件。

统计软件重要的是统计思想来驾驭其迅速、高效，和其他的统计软件相比，stata 的优点甚多。

运用stata进行统计数据的分析在步骤上和其他的统计软件是相类似的，在得到了相关的数据之后，软件运用者需要首先对数据进行的就是观察分析。

在stata读取了数据之后，软件用户需要了解到数据的结构，数据的总体信息，如数据文件的路径和名称，大小规模，最后生成时间等等，软件用户需要对数据有个大概的认识，并对即将进行的统计数据分析思路进行有效的开展。

变量与变量的取值。

可以用codebook命令来知道具体变量的取值编码，然后使用list命令来以更接近数据表格的形势查看数据。

统计学课程论文(5篇)

统计学课程论文(5篇)统计学课程论文(5篇)统计学课程论文范文第1篇自1998年之后，统计学课程两次被教育部列为高等学校经济学类各专业的共同核心课程和工商管理类各专业的九门核心课程之一。

2000年，教育部还特地组织力气进行讨论，为统计学课程的教学确定了基本教学要求、详细教学内容和教学要点，指出统计学“不是着重于统计方法数学原理的推导，而是侧重于阐明统计方法背后隐含的统计思想，以及这些方法在实际各领域中的详细应用②”。

至此，统计学的主要教学内容也被明确了下来，主要包括绪论、描述统计、推断统计、经济管理中采纳的统计方法和国民经济统计基础学问等。

在教育部的指挥棒下，统计学老师开头了统计学教学的讨论探究、试验论证和改革创新。

统计学也由此开头肩负起培育同学统计学问方面的基本技能和应用统计方法发觉、分析、解决问题的力量之重任。

二、当前高校统计学课程的教学现状一提到统计学，同学普遍反映难学、难懂、难理解，广阔老师也倍感难讲、难教、难入心。

教育部虽然统一确定了统计学课程的主要教学内容和基本教学要求，从人才培育的角度提出了课程性质和地位、教学任务及总体要求，但是各高校在开展统计学教学过程中还应结合本校实际对其提出详细要求或做出适当调整。

可是圆满的是，在调查中笔者发觉很多高校生搬硬套，从而导致当前统计学课程教学中仍存在以下共性问题。

第一，教材选用的针对性不强，教材建设落后于实践需要。

很多老师在教材选用过程中完全不考虑学校层次、生源质量、专业设置、师资结构等实际状况的差异而盲目选择，甚至消失了一本、二本和三本院校选用同一本统计学教材的怪相。

因此，老师在教学中只能随机自行删减、调整内容，基本教学要求根本得不到保证。

另外，目前国内有些统计学教材完全忽视从应用层面上介绍统计学在专业领域的运用，从而导致有些同学把统计学课程当成了一门高等数学课程，把统计学教材当作一本数学书籍。

其次，教学大纲设计严峻滞后，学时少、内容多的冲突尖锐。

statadid分类 -回复

statadid分类-回复关于statadid分类的主题文章《统计学中的StatADID分类：从定义到应用》引言：统计学作为一门研究数据分析和推断的学科，扮演着重要的角色。

在统计学中，有一类被广泛应用的分类方法叫做StatADID分类。

本文将从定义、特点、方法、应用等方面，逐步介绍StatADID分类。

一、定义StatADID分类是指一种基于统计学原理和方法的数据分析和分类技术。

它专注于将数据按照某种特定规则进行分类，并通过统计分析来推断分类的有效性和重要性。

二、特点1. 数据驱动：StatADID分类方法主张通过数据驱动的方式进行分类。

即根据数据中的特征和属性，自动选择合适的分类规则。

2. 精确性：StatADID分类方法着眼于提高分类的准确性，以尽量减少分类错误和误判。

3. 统计学基础：StatADID分类方法基于统计学原理和方法进行数据分析，能够更好地利用数据和信息。

三、方法1. 数据预处理：在进行StatADID分类之前，需要先进行数据预处理。

这包括数据清洗、缺失值填补、数据标准化等步骤，以确保数据质量和一致性。

2. 特征提取与选择：通过分析数据的特征和属性，提取出合适的特征变量，并进行特征选择，剔除冗余和无关的特征。

3. 分类建模：借助统计学原理和方法，建立分类模型。

常用的模型包括决策树、逻辑回归、支持向量机等。

4. 模型评估与调整：通过评估分类模型的准确性和效果，对模型进行调整和优化，提高分类的准确性和稳定性。

四、应用1. 金融风控：StatADID分类方法在金融风控领域有着广泛的应用。

它可以帮助银行和其他金融机构对客户进行信用评估和风险评估，预测潜在的违约和欺诈行为。

2. 医学诊断：StatADID分类方法在医学诊断中也有重要的应用。

通过分析患者的病历和相关指标，可以对疾病进行分类和预测，辅助医生做出正确的诊断和治疗决策。

3. 市场营销：在市场营销中，StatADID分类方法能够帮助企业对消费者进行分类和细分，了解不同群体的需求和行为特征，并制定相应的市场营销策略。

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。

教你如何使用Stata进行统计分析和建模

教你如何使用Stata进行统计分析和建模Stata是一款广泛使用的统计软件，它在数据处理、统计分析和建模等方面具有强大的功能。

本文将介绍如何使用Stata进行统计分析和建模，包括数据导入、数据整理和清洗、描述性统计分析、假设检验、回归分析等内容。

一、数据导入在使用Stata进行统计分析和建模之前，首先需要将数据导入Stata软件中。

Stata支持多种数据格式，包括Excel、CSV、SPSS等格式。

通过点击菜单栏中的"File"选项，选择"Import Data"命令，可以将数据导入Stata软件中。

二、数据整理和清洗当数据导入Stata之后，需要对数据进行整理和清洗，以便进行后续的统计分析和建模。

数据整理包括选择所需变量、变量重命名、变量标签设置等操作。

数据清洗则包括缺失值处理、异常值处理等。

三、描述性统计分析描述性统计分析是对数据进行概括的过程，可以使用Stata的各种命令来完成。

常用的描述性统计分析包括计算均值、中位数、标准差、最小值、最大值以及绘制直方图、散点图等。

四、假设检验在进行统计分析和建模时，常常需要进行假设检验，以验证研究假设的合理性。

Stata提供了多种假设检验的方法，如t检验、方差分析、卡方检验等。

通过运用这些方法，可以对不同群体之间的差异进行检验。

五、回归分析回归分析是一种通过建立数学模型来研究因变量与自变量之间关系的统计方法。

在Stata软件中，可以使用regress命令进行普通最小二乘回归分析。

此外，Stata还支持逐步回归、多元回归分析等其他回归分析方法。

六、模型诊断与验证在进行回归分析时，需要对模型进行诊断和验证，以确保模型的有效性和可靠性。

Stata提供了多个命令，如estat命令用于检验模型的方差齐性和正态性假设，predict命令用于保存残差和拟合值，以供进一步的分析和验证。

七、模型应用和预测通过回归分析建立的模型，可以应用于实际问题的预测和决策。

如何运用Stata完成统计数据工作论文

如何运用Stata完成统计数据工作论文•相关推荐如何运用Stata完成统计数据汇总工作论文统计数据汇总是数据发布和数据分析研究的基础，也是统计工作者必不可少的一项工作技能。

目前统计工作中数据汇总大体上有两种方式，一种是通过国家统计联网直报平台或其他数据报送平台定制的数据汇总表对调查数据进行汇总，这种汇总方式操作简单，快捷，但是汇总表是通过平台定制，汇总的分组和结构固定，灵活性不足。

另一种途径是统计工作者根据工作需要，选取数据汇总软件，对企业或者个人报送的统计数据进行汇总。

这种汇总方式灵活性大，时效性强，但是需要借助相应的数据汇总软件完成。

Stata 由美国计算机资源中心研制，是一套提供其使用者数据分析、数据管理以及绘制专业图表的完整及整合性统计软件。

Stata 功能强大，相对简单易学，并且能够应对经济普查、人口普查等上百万条样本数据的汇总工作。

本文就如何运用Stata 完成统计数据汇总工作加以介绍。

合并数据文件统计调查的原始数据经常存放在不同的数据文件里，比如，调查企业通过“调查单位基本情况表”上报企业所在地、登记注册类型等情况，通过“财务状况表”上报财务相关指标。

在数据汇总前，需要将两个数据文件进行合并，才能实现对财务指标的分地区、分行业等交叉分组汇总。

最常用的合并方式有两种：1. 数据文件的横向合并。

横向合并是将两个数据文件的变量合并到一起，合并后数据样本不变 , 但变量数目增加，也就是数据文件变宽了。

Stata 中只需指定合并序号变量，使用“merge”命令即可实现两个数据文件的横向合并。

实际工作中，常把企业的组织机构代码（zzjgdm）作为序号变量。

比如，将“调查单位基本情况（101-1表）”数据文件“jbqk.dta”和“财务状况表” 数据文件“cwzk.dta” 按照zzjgdm 合并的命令为：use jbqk,clearmerge zzgjdm using cwzk实际上，Stata 不仅可以将两个dta 文件合并，也可以直接读入csv、txt 等格式的文件，完成数据合并。

统计学专业毕业论文范文

统计学论文范文篇一：《统计学教学中存在的问题与对策》目前统计学已在各行各业得到了广泛的应用，特别是在大数据时代，人们的生产生活已越来越离不开统计学。

由于统计学如此重要，教育部将统计学规定为经济类和工商管理类本科专业的专业核心课程。

但是，当前统计学的教学还存在诸多问题，从而使统计学的教学效果大打折扣。

本文将结合笔者的教学实践，对统计学教学中存在的主要问题进行分析，并提出相应的对策，期望对统计学的教学改革工作提供一点思路。

一、统计学教学中存在的主要问题1、在教学过程中忽视对数学知识的复习当我们在统计学的讲授过程中涉及到概率分布、假设检验以及矩阵运算等知识点的时候，很大一部分学生表现出茫然的神情，表明学生在学习统计学的时候，已经对过去所学的数学知识有所遗忘。

《计量经济学》教材一般都会有一个数学附录，可以帮助学生用较短的时间对关键的数学知识进行复习。

《统计学》教材一般没有这样的数学附录，统计学教师也不会专门给学生复习相关的数学知识，而这些数学障碍恰好是导致学生学习效率低下的主要原因。

中国有句俗语磨刀不误砍柴工，因此笔者认为在进行统计学这门课程的教学时，有必要专门安排时间对学好统计学必需的数学基础知识进行复习。

2、在教学过程中忽视案例的运用3、理论讲解与统计软件教学脱节统计学是一门实践性很强的学科，即学生从统计学中学到的知识是完全可以应用到工作实践的。

与教科书中的例题不一样，在工作中所得到的数据的样本容量一般都很大，这就需要通过相应的统计软件来进行处理。

据笔者了解，许多高校在安排统计学这门课程的时候，一般安排十六周左右的理论教学，另外安排两周实践教学，在实践教学环节主要是学习SPSS软件。

我们认为，这种教学安排并不能很好地促进统计学的教学，其理由主要有两点：其一，理论讲解与统计软件的教学完全脱节。

由于是在理论学习完全结束之后才开始教学生进行软件操作，学生可能对学过的理论知识已经遗忘，在学习软件操作时，只是进行机械性的操作，而不明白每一步操作的真实含义。

stata统计学运用与写作发表

stata统计学运用与写作发表近年来，随着数据分析技术的不断发展与普及，stata统计学软件在学术界和商业领域中的应用日益广泛。

stata软件作为一种专业的统计分析工具，提供了丰富的数据处理、统计分析和图表展示功能，为研究人员和决策者们提供了强大的支持。

本文将就stata统计学运用的基本原理、方法和写作发表进行深入探讨，希望能够帮助读者更好地理解stata统计学的应用和研究写作技巧。

一、stata统计学运用的基本原理1. 基本操作和数据输入：使用stata软件进行统计分析之前，需要了解stata的基本操作和数据输入方法。

在使用stata进行数据分析时，首先需要打开软件，然后读取或输入要分析的数据集。

stata可以处理各种类型的数据，包括文本数据、数字数据和日期数据等，用户可以在stata中使用命令进行数据导入和数据处理，以进行后续的统计分析。

2. 数据清洗和变量定义：在进行统计分析之前，需要对原始数据进行清洗和整理，以确保数据的完整性和准确性。

在stata中，用户可以使用命令对数据进行筛选、去重和缺失值处理等操作，同时还可以定义变量和创建新的变量，以满足具体的分析需求。

3. 统计分析和模型建立：一旦数据准备工作完成，就可以开始进行统计分析和模型建立。

stata提供了丰富的统计分析方法和模型技术，例如描述性统计分析、假设检验、回归分析和时间序列分析等，用户可以根据具体的研究目的和数据特点选择合适的分析方法，以获取准确的统计结果和科学的结论。

4. 结果展示和报告输出：进行统计分析之后，需要将结果进行展示和报告输出。

在stata中，用户可以利用图表展示和数据表格等方式呈现统计分析结果，同时还可以导出报告文档和图表图片，以便于后续的研究写作和发表。

二、stata统计学运用的方法和技巧1. 命令的熟练应用：在使用stata进行统计分析时，熟练掌握各种命令和函数是非常重要的。

stata提供了丰富的命令和函数供用户调用，对于研究人员来说，掌握这些命令的使用方法和技巧，可以有效提高数据分析的效率和准确性。

计量经济学stata英文论文

Graduates to apply for the quantitative analysis of changes in number of graduatestudents一Topics raisedIn this paper, the total number of students from graduate students (variable) multivariate analysis (see below) specific analysis, and collect relevant data, model building, this quantitative analysis. The number of relations between the school the total number of graduate students with the major factors, according to the size of the various factors in the coefficient in the model equations, analyze the importance of various factors, exactly what factors in changes in the number of graduate students aspects play a key role in and changes in the trend for future graduate students to our proposal.The main factors affect changes in the total number of graduate students for students are as follows：Per capita GDP - which is affecting an important factor to the total number of students in the graduate students (graduate school is not a small cost, and only have a certain economic base have more opportunities for post-graduate)The total population - it will affect the total number of students in graduate students is an important factor (it can be said to affect it is based on source)The number of unemployed persons - this is the impact of adirect factor of the total number of students in the graduatestudents (it is precisely because of the high unemployment rate,will more people choose Kaoyan will be their own employment weights)Number of colleges and universities - which is to influenceprecisely because of the emergence of more institutions of higherlearning in the school the total number of graduate students is nota small factor (to allow more people to participate in Kaoyan)二 Establish ModelY=α+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4 +uAmong them, theY-in the total number of graduate students (variable)X1 - per capita GDP (explanatory variables)X2 - the total population (explanatory variables)X3 - the number of unemployed persons (explanatory variables)X4 - the number of colleges and universities (explanatory variables)三、Data collection1.date ExplainHere, using the same area (ie, China) time-series data were fitted2.Data collectionTime series data from 1986 to 2005, the specific circumstances are shown in Table 1Table 1：Y X1X2X3X41986110371963107507264.4105419871201911112109300276.6106319881127761366111026296.2107519891013391519112704377.910751990930181644114333383.210751991881281893115823352.210751992941642311117171363.9105319931067712998118517420.1106519941279354044119850476.4108019951454435046121121519.6105419961633225846122389552.8103219971763536420123626576.81020199819888567961247615711022199923351371591257865751071200030123978581267435951041200139325686221276276811225200250098093981284537701396200365126010542129227800155220048198961233612998882717312005978610140401307568391792四、Model parameter estimation, inspection and correction1.Model parameter estimation and its economic significance, statistical inference test. twoway(scatter Y X1)2000004000006000008000001.0e +06twoway(scatter Y X2)2000004000006000008000001.0e +06twoway(scatter Y X3)2000004000006000008000001.0e +06twoway(scatter Y X4)2000004000006000008000001.0e +0graph twoway lfit y X1200000400000600000800000F i t t e d v a l u e sgraph twoway lfit y X2-20000020000040000060000F i t t e d v a l u e sgraph twoway lfit y X3200000400000600000800000F i t t e d v a l u e sgraph twoway lfit y X42000004000006000008000001000000F i t t e d v a l u e s_cons 270775.2 369252.9 0.73 0.475 -516268.7 1057819 X4 621.3348 46.72257 13.30 0.000 521.748 720.9216 X3 -366.8774 157.9402 -2.32 0.035 -703.5189 -30.23585 X2 -7.158603 3.257541 -2.20 0.044 -14.10189 -.2153182 X1 59.22455 6.352288 9.32 0.000 45.68496 72.76413 Y Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] Total 1.3040e+12 19 6.8631e+10 Root MSE = 18535 Adj R-squared = 0.9950 Residual 5.1533e+09 15 343556320 R-squared = 0.9960 Model 1.2988e+12 4 3.2471e+11 Prob > F = 0.0000 F( 4, 15) = 945.14 Source SS df MS Number of obs = 20. reg Y X1 X2 X3 X4Y = 59.22454816*X1- 7.158602346*X2- 366.8774279*X3+621.3347694*X4（6.352288）（3.257541）（157.9402）（46.72256）t= （9.323341）（-2.197548）（-2.322889）（13.29839）+ 270775.151（369252.8）（0.733306）R2=0.996048 Adjusted R-squared=0.994994 F=945.1415DW=1.596173Visible, X1, X2, X3, X4 t values are significant, indicating that the per capita GDP, the total population of registered urban unemployed population, the number of colleges and universities are the main factors affecting the total number of graduate students in school. Model coefficient of determination for 0.996048 amendments coefficient of determination of 0.994994, was relatively large, indicating high degree of model fit, while the F value of 945.1415, indicating that the model overall is significant。

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国民消费需求与GDP、人均GDP的相关研究分析摘要：GDP是体现国民经济增长状况和人民群众客观生活质量的重要指标。

当今我国的GDP总额排名已经跃居世界第二，仅次于美国之后，经过这些年经济的快速发展已经超过了日本、德国等一众经济强国，而中国的这个第二名是仅根据GDP，即国内生产总值来判定的。

GDP是宏观经济中最受关注的经济统计数字，因为它被认为是衡量国民经济发展情况最重要的一个指标。

而国民消费需求则影响着宏观经济的均衡发展。

本文利用stata软件研究了影响国民消费的因素以及利用1994年至2008年这15年的相关数据针对与GDP有关的因素进行分析说明，判定哪些社会指标、经济指标与GDP存在相关性，并对模型的分析结果进行了经济意义检验，以及统计推断检验。

关键词：GDP、国民经济发展、国民消费需求、stata软件、相关性引言：按照经济学的分析，社会需求包括消费需求，投资需求和净出口。

消费需求作为其中很重要的一部分，对总需求具有很重要的影响，进而对总需求政策的制定也有明显的影响，它影响着宏观经济的均衡发展。

如果说GDP、GNP、人均GDP、人均GNP是衡量国强、民富的重要指标，那么，国民消费需求指数则是衡量国稳、民福的重要指标。

GDP并不是评价一国社会发展的唯一标准，它不能提供大众福利状况的全部真实信息，不能反映民生状况,甚至可能以GDP增长的强势掩盖一个国家发展及社会变革方面的劣势。

我国处于居民消费结构优化升级的发展阶段，较高的国民储蓄率和巨大的国内市场潜力为拉动需求增长提供了物质条件。

相对于GDP，以国民消费需求指数作为衡量经济福利的指标，最大的优点在于引导政府的公共政策应当从追求经济总量的增长，转到追求建立并维系一个健康、公平、正义的宏观制度安排。

虽然中国的经济总量不断扩大，但仍存在发展方式粗放、人均国民收入不高等问题，需要冷静客观地对待。

”所以说，我们应当更客观更理性地根据我国的GDP水平和国民消费指数来评价我国的综合经济实力。

统计学审查要求

述”的方法，计量资料如果一定要做多重检验，建议用Bonferroni 检验。
5.结论
要有专业结论和统计结论。
6.讨论
统计结果部分是否在讨论中作为证据全部用到；结论的适用性。
7.材料与方法部分容易出错的内容：
未交代实验对象的总例数；
全文缺乏实验对象与实验分组的阐述；
设计模型与分组阐述不够清晰；
➢ 实验对象的描述：总例数、来源，临床试验须有纳入标准和排除标准、诊断标准等；实验组和对照组是否具有可比性，混杂因素如何控制？
（1）调查研究：
---何种研究方法（前瞻、回顾和横断面）
---样本量：样本量的计算应该有过程，各参数的值，
不能只列公式；
--抽样方法及过程；
--数据质量控制；偏倚与混杂因素的控制。
缺乏基线资料的描述与比较；统计方法应用不当；统计图表绘制不规范；统计表列出的内容仍有许多文字表述；未给出检验统计量；P值不够精确（除多重比较外，P值
应尽可能精确），P值应大写，样本量未给出；全文的样本量不一致。
重复测量数据用单因素方差分析处理；析因设计数据用单因素方差分析处理；当样本量很小
注处）；
4.统计推断—统计方法与统计软件在“材料和方法”的
最后一节单独列出一节
包括以下内容： ---统计方法的正确选择、方法要具体；所用到方法是否都列出； ---是否用统计软件处理，统计软件名称是否规范； ---有无缺失数据，如何处理； ----有无可疑数据，如何处理； ---有无进行数据转换； ---等级资料和计数资料的多重比较建议采用“整体检验，个别描
10.其他
数据的真实性问题；缺乏原始数据；母子论文问题；雷同论文问题(两篇论文用同一套数据）。谢谢！1.来自式要求统计术语需要规范；

大二统计学作业stata实验报告

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Stata是一套提供其使用者数据分析、数据管理以及绘制专业
图表的完整及整合性统计软件。

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用Stata绘制的统计图形相当精美。

新版本的STATA采用最具亲和力的窗口接口, 使用者自行建立程序时, 软件能提供具有直接命令式的语法。

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除此之外, Stata软件可以透过网络实时更新每天的最新功能, 更可以得知世界各地的使用者对于STATA公司提出的问题与解决之道。

使用者也可以透过Stata获得许许多多的相关讯息以及书籍介绍等。

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。