stata第二讲
stata 中文教程
Stata介绍作为流行的计量经济学软件，Stata的功能十分地全面和强大。
可以毫不夸张地说，凡是成熟的计量经济学方法，在Stata中都可以找到相应的命令，而这些命令都有许多选项以适应不同的环境或满足不同的需要。
即使是最详细的Stata手册，也难免有遗珠之憾，更何况本文仅是一个粗浅的介绍。
掌握Stata最好的办法是在实践中学习：Stata 本身提供了非常强大的帮助系统，并且关于Stata的书籍和网络资源都不少。
本文拟根据如下顺序介绍Stata：1．界面；2．文件和数据；3．语法和命令；4．数据管理；5．描述统计；6．画图；7．回归和回归分析；8．常用命令。
第3和第4部分是最体现Stata灵活性的地方，也是应用Stata的基础。
第5和第6部分介绍如何用Stata完成基本的统计功能。
Stata的功能很多，比如回归，曲线拟合，生存分析，主成分分析，因子分析，聚类分析，时间序列分析等等。
但回归无疑是其中最重要的功能。
第7部分介绍如何用Stata作线性回归和Logistic回归。
本文第2和第3部分包含了作者的观点，难免有偏颇之处。
其余部分主要来自文献的归纳和总结。
限于水平有限，错误在所难免，敬请原谅。
1．界面图1 Stata界面Stata有4个窗口：1． Stata Command（右下）用于向Stata输入命令；2． Stata Results（右上）用于显示运行结果；3． Review（左上）记录使用过的命令；4． Variables（左下）显示当前memory中的所有变量。
窗口上方是工具栏，其上的按钮依次为（从左到右）Open, Save, Print Graph/Print Log, Log Start/Stop/Suspend, Bring Log to Front, Bring Graph to Front, Do-file Editor, Data Editor, Data Browser, Clear –more- condition, Break。
stata操作介绍之相关性分析PPT课件02
pwcorr [varlist] [if] [in] [weight] [ ，correlate_ options ]
pwcorr只采用没有任何缺失数据的完整观 测值
选项 means covariance
correlate 选 项 说 明含义
test price advert
P值，拒绝原假设 ，即价格和广告支出的 系数不同时为0
相关检验和处理
回归分析时通常需要检验数据是否存在多重共线、序列相关和异方差
等问题，如果存在这些问题，则需要对其进行处理。
1.多重共线性的检验和处理
中多重共线性检验的命令格式为：
vif //该命令用来得到自变量的方差膨胀因子
ptions]
选项 noconstant hascons level(#) beta noheader
含义 不加常数项做线性回归 由用户指定常数项的值 设定置信水平(默认值为95% ) 报告标准化的beta系数 不报告输出表名
实现因变量为销售收入，自变量为单价和广告支出的线 性回归，其命令为：
regress sales price advert
表下方区域为基本的回归结果。第1列依次为被解释变量 sales，解释变量price、advert，截距项constant；第2列 回归系数；第3列回归系数的标准误；第4列回归系数的 t 统计量值;第5列p值；
表左上方区域为方差分析表。第2列从上到下依次为回归平 方为和自(由SS度E，)、分残别差为平k方=2和，(nS-SkR-1)和=7总5-2离-1差=7平2，方n和-1(=S7S5T-1)=；74第；3列第 4列为均方和(MSS)，由各项平方和除以相应的自由度得到。 表ua右red上)、方调区整域的给判出定了系样数本(数Ad(Nj uRm-sbqeuraroefdo)、bs)F、统判计定量系的数值(、R-回sq 归方程标准误 (Root MSE) 以及其他一些统计量的信息。
让你快速上手的stata讲义
Stata简明讲义王非中国经济研究中心ebwf@〇、写在前面的话关于学习Stata的意义，大家只需知道：目前，Stata是计量经济学、特别是微观计量经济学的主流软件。
因此，Stata很重要、很有用，而大家也会在使用Stata 的过程中慢慢体会到它的特点。
本讲义取名为“Stata简明讲义”，意在突出“简”和“明”两个字。
虽然讲义长达五十多页，但相比Stata的完全手册来说，还不及九牛之一毛，故为“简”。
实际上，完全手册中的很多内容都鲜有人（特别是计量经济学者）问津，而本讲义列出的内容则是大家经常用到的操作；所以，“简”也有“简”的好处。
即便如此，掌握这份讲义也并非易事。
所谓“明”，是明晰的意思。
本讲义本着“手把手教”的精神，力求把每项操作都说得具体明晰，以方便初学者（特别是没有程序操作经历的初学者）尽快上手。
至于本讲义在“简明”上做得怎么样，还需要各位读者来评判。
中心的一位学长邹传伟，曾经写过一份“Stata介绍”，在网上可以下载。
那份讲义比较全面，但不够具体明晰。
本讲义参照那份讲义，在框架上查漏补缺，并进一步地明晰化。
本讲义第二部分的“do文件”和第七部分的“残差分析”的相关内容均来自于中心的沈艳老师的相关讲义，而沈老师对于本讲义的成形给予了细致的指导。
本讲义附带了一些数据文件，其中“WAGE1.dta”和“WAGEPRC.dta”均来自Wooldridge的中级计量教材的数据集，而其他数据则为作者自己的杜撰。
尽管从别人那里拿来了许多好东西，但本讲义的任何错误仍源于作者自己的疏忽。
本讲义是这样安排的：第一部分讲Stata的界面，第二部分讲do文件，第三部分讲怎样把数据导入Stata，第四部分专门讲help和search命令以及帮助文件的阅读方法，第五部分讲数据的描述及管理，第六部分讲如何画图，第七部分讲初步的回归分析。
祝各位学习愉快。
一、Stata长什么样？首先，让我们看看Stata长什么样。
我们以Stata 9.1（以下简称Stata）为例。
STATA学习系列 ppt课件
Variance .0655441 Skewness 5.857965 Kurtosis 38.08436
医学资料
12
1.Census数据,对模型分析
list state if influ >4/50(>4/n) state 2. Alaska 9. Florida 11. Hawaii 44. Utah . lvr2plot,s([state]) trim (12) border (图象)
Source | SS df -------------+-----------------------------Model | .00005593 3 Residual | .000027249 46 -------------+-----------------------------Total | .000083179 49
医学资料 11
1.Census数据,对模型分析
影响因素分析:
predict influs,cooksd （cook’sd用来衡量每个收集到的数值对回归系数的影响强度。） . summarize influs,detail
.
Cook's D ------------------------------------------------------------Percentiles Smallest 1% 1.35e-08 1.35e-08 5% 6.25e-06 4.54e-06 10% .0000502 6.25e-06 Obs 25% .0010358 .0000109 Sum of Wgt.
-----------------------------------------------------------------------------drate | Coef. Std. Err. t P>|t| -------------+---------------------------------------------------------------medage | .0004851 .001207 0.40 0.690 medagesq | 2.37e-06 .0000206 0.12 0.909 pcturban | -.0035348 .0008293 -4.26 0.000 _cons | -.005598 .0178979 -0.31 0.756 ------------------------------------------------------------------------------
《stata基础》课件
Stata的特点
高效可靠、易于使用和学习、 自动化、开放性和灵活性、 强大的图形功能。
Stata的应用领域
Stata被广泛应用于社会科学、 医学和卫生、教育、经济学、 金融、政治科学等领域。
Stata基本操作
1
文件类型
2
Stata的文件类型，如何识别文件类型，
如何处理不同类型的文件。
3
常用命令
4
Stata的常用命令，如何运行命令和脚本。
数据的分割和堆叠
如何按照条件分割数据集，如何 将多个数据集堆叠成一个数据集。
Stata数据分析
1
描述性统计
如何计算描述性统计量，如何画制表和图形。
2
假设检验
基础假设检验、方差分析、非参检验等。
3
回归分析
单因素、多因素、分层回归等基本回归分析方法。
4
面板数据分析
如何处理面板数据，如何进行面板数据分析。
Stata基础课件PPT
本课程详细介绍Stata的基本操作、数据处理和分析、绘图功能和高级应用等 方面。从此你可以掌握Stata的全面操作，数据处理和分析，提高Stata的应用 水平。
Stata介绍
什么是Stata？
Stata是一款强大的数据分析 软件，被广泛应用于多个领 域，如社会科学、健康科学、 教育、经济学、金融、政治 科学等。
Stata的扩展程序
Stata的并行计算
如何下载和安装Stata的扩展程序， 如何使用额外的命令。
如何利用Stata高效地运行大数据 集，如何使用Stata的并行计算。
总结和展望
1 Stata的优缺点
Stata的优点有：强大的数据管理和较高的统计分析能力；缺点有：虽然易学但不便宜， 还需要花时间去了解命令。
Stata软件基本操作和数据分析入门（完整版讲义）
Stata软件基本操作和数据分析入门(完整版讲义)Stata软件基本操作和数据分析入门第一讲Stata操作入门张文彤赵耐青第一节概况Stata最初由美国计算机资源中心（Computer Resource Center）研制，现在为Stata公司的产品，其最新版本为7.0版。
它操作灵活、简单、易学易用，是一个非常有特色的统计分析软件，现在已越来越受到人们的重视和欢迎，并且和SAS、SPSS一起，被称为新的三大权威统计软件。
Stata最为突出的特点是短小精悍、功能强大，其最新的7.0版整个系统只有10M左右，但已经包含了全部的统计分析、数据管理和绘图等功能，尤其是他的统计分析功能极为全面，比起1G以上大小的SAS 系统也毫不逊色。
另外，由于Stata在分析时是将数据全部读入内存，在计算全部完成后才和磁盘交换数据，因此运算速度极快。
由于Stata的用户群始终定位于专业统计分析人员，因此他的操作方式也别具一格，在Windows席卷天下的时代，他一直坚持使用命令行／程序操作方式，拒不推出菜单操作系统。
但是，Stata的命令语句极为简洁明快，而且在统计分析命令的设置上又非常有条理，它将相同类型的统计模型均归在同一个命令族下，而不同命令族又可以使用相同功能的选项，这使得用户学习时极易上手。
更为令人叹服的是，Stata 语句在简洁的同时又拥有着极高的灵活性，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。
除了操作方式简洁外，Stata的用户接口在其他方面也做得非常简洁，数据格式简单，分析结果输出简洁明快，易于阅读，这一切都使得Stata成为非常适合于进行统计教学的统计软件。
Stata的另一个特点是他的许多高级统计模块均是编程人员用其宏语言写成的程序文件（ADO文件），这些文件可以自行修改、添加和下载。
用户可随时到Stata网站寻找并下载最新的升级文件。
事实上，Stata 的这一特点使得他始终处于统计分析方法发展的最前沿，用户几乎总是能很快找到最新统计算法的Stata 程序版本，而这也使得Stata自身成了几大统计软件中升级最多、最频繁的一个。
Stata入门
东南大学经济管理学院 秦双全
过程窗口
一、认识stata
结果 窗口
变量 窗口
命令 窗口
• 通过下拉菜单“windows”在桌面上摆放各 功能窗、可以把光标放在各窗口边缘来调 整各窗口的大小，通过单击右键选择 “preferences”改变“结果”栏的颜色
二、回归前的工作
• 1、导入数据 • 如果原来就有stata文件打开即可
10、计算功能：di splay log(2) 11\用do 文件(下拉菜单倒数第6个钮）
三、回归
• 回归的命令很多，也有很多的参数在此只说最简单 的，详细的请参考help reg • Reg y x1 x2 x3 if….,noc • 一般的回归参数在stata返回的结果上都有 • 如果要检验某些（如x1x3)参数的联合显著度: Test x1 x3 (test x1==1~~ test _b[X1]==1 test _b[_cons]) _b[varname]表示变量的系数 Testnl _b[x1]=_b[x2]^2,表示非线性检验 约束回归：先定义约束条件，constraint def 1 x1+x2=4 然后进行回归：cnsreg y x1 x2 x3 x4,c(1) 如果有多个约束条件，则定义多个条件后,c(1-n)
2、异方差
（1）、危害 虽然参数估计是无偏的，但是方差增大了。 (2)、检验 a imtest (,white) ---怀特检验 如果P值小于0.05则存在异方差 b hettest --BPG检验 同上 c BP 检验 reg Y X X predict e,resid gen e2=e2 rege2 X X 如果该方程显著则异方差 d 格莱泽检验 ：regY X X predict e ,resid gen e1=abs(e) reg e1 x x 同上 （3）补救 WLS a 两边同除X 后ＯＬＳ b 两边同除根号x c 两边同除 Y的均值或 d 两边取对数 （4） 不要过度反应：只有ols比gls大10倍问题才严重
stata操作介绍之基础部分一讲述ppt课件
包含八项下拉菜单:文件、编辑、数据、绘图、统计分析、用户、窗口及帮助。
“雪亮工程"是以区（县）、乡（镇） 、村（ 社区） 三级综 治中心 为指挥 平台、 以综治 信息化 为支撑 、以网 格化管 理为基 础、以 公共安 全视频 监控联 网应用 为重点 的“群 众性治 安防控 工程” 。
1.10 Stata文件格式
• Stata常用的文件格式：
文件类型
扩展名
数据文件
.dta
命令程序文件
.do
运行程序文件
.ado
帮助文件
.hlp
说明
stata使用的数据
一系列命令的集合
用于完成用户提交的数据处理与统 计分析任务的程序文件
与相应的.ado文件有相同的文件名， 形成一堆文件，并提供在线帮助
“雪亮工程"是以区（县）、乡（镇） 、村（ 社区） 三级综 治中心 为指挥 平台、 以综治 信息化 为支撑 、以网 格化管 理为基 础、以 公共安 全视频 监控联 网应用 为重点 的“群 众性治 安防控 工程” 。
命令回顾 窗口
结果窗口
命令窗口
变量 名
窗口
“雪亮工程"是以区（县）、乡（镇） 、村（ 社区） 三级综 治中心 为指挥 平台、 以综治 信息化 为支撑 、以网 格化管 理为基 础、以 公共安 全视频 监控联 网应用 为重点 的“群 众性治 安防控 工程” 。
1.4 Stata与其他软件的区别
“雪亮工程"是以区（县）、乡（镇） 、村（ 社区） 三级综 治中心 为指挥 平台、 以综治 信息化 为支撑 、以网 格化管 理为基 础、以 公共安 全视频 监控联 网应用 为重点 的“群 众性治 安防控 工程” 。
Stata学习讲义
Stata学习讲义刘志阔一、如何导入数据Stata的数据处理功能是极其强大的，不过我们最好在excel中整理数据，然后导入到stata中就可以了。
命令：insheet using name.csv*注意，Stata只能用csv格式，另外把数据放到stata的目录中。
二、如何进行回归Stata中有很多命令，这些命令都是现成的，直接用就可以了。
不过，怎么用是个问题。
熟悉命令的基础上学会如何使用Help。
最简单的命令reg做ols回归，xtreg处理面板等。
命令：reg y x*注意，Stata命令的格式，自己回去看手册。
网络帮助可以采用如下命令获得findit scat3, net；search scat3, net三、如何导出结果Stata可以直接导出发表论文中回归结果，当然不是完全一样。
命令：outreg2 Results using name.word四、如何画图Stata的画图功能也是极其强大的，可以画出各种类型的图标。
命令：scatter y x || lfit y x五、如何存储结果Stata可以储存回归结果，便于分析。
命令：log using name log closed1.codebook可以查看数据有没有缺失2.xml_tab estout 可以输出结果3.qui tab year, gen(yr) 可以生产时间虚拟变量。
4.g q=quarterly( qtr,"YQ")5.form q %tq6.recode province (min/11=1) (12/19=2) (20/31=3)gen eastern=(province==1)gen middle=(province==2)gen western=(province==3)Logout 命令可以把界面内容存到word里面，而不用复制。
Logout,save(名称) word/excel replace:各种描述性命令,statsXml_tab可以输出Excel格式的结果。
STATA初级视频教程说明书(连玉君)
STATA初级视频教程（2010版）使用说明连玉君（中山大学 岭南学院 金融系）arlionn@目 录1 课程简介 (1)2 课程特色 (2)3 课程配套资料 (2)4 配套资料的使用方法 (2)5 讨论和建议 (4)6 讲师介绍 (4)7 报名咨询 (4)8 培训优惠 (4)附录A：STATA初级视频目录（时间节点） (5)第一讲STATA简介 (5)第二讲数据处理 (9)第三讲Stata绘图 (13)第四讲矩阵操作 (16)第五讲STATA 编程初步 (18)附录B：STATA高级视频教程简介 (20)工欲善其事，必先利其器。
无论是经济学、管理学还是社会科学的其他学科，定量分析都变得越来越重要了。
作为一个较为年轻的计量软件，STATA自1985年问世以来，以其在数据处理、绘图、回归分析等方面的出色表现，赢得了越来越多的青睐。
然而，相比于SPSS、Eviews等以菜单操作为主的软件，以命令操作见长的STATA软件门槛相对较高。
由于进入国内的时间较短，相关的参考资料甚为有限，而STATA公司提供的近10000页的全英文使用手册更是令多数初学者望而生畏。
这也成为阻碍多数国内同仁学习这款功能强大的计量软件的主要障碍。
鉴于上述情况，我们分别于2007年11月和2008年10月推出了“STATA初级视频教程”和“STATA高级视频教程”，内容涉及STATA的基本操作、数据处理、绘图、编程、常用计量模型的估计，以及Bootstrap和Monte Carlo模拟等内容。
视频教学的直观性，加之课程的实用性导向，使这两套教程获得了广泛的好评。
承蒙广大STATA视频教程学员的积极参与和反馈，我在过去两年多的时间里收集到了100余条修改建议，历经半年多的制作，最终得以为大家呈现这套新版STATA初级视频——“STATA初级视频教程（2010版）”。
STATA初级视频教程（2010版）共5讲，包含36个视频文件，总计40余个学时。
Stata 基础参考手册说明书
Contentsintro............................................Introduction to base reference manual about............................................Display information about your Stata adoupdate................................................Update user-written ado-files ameans.....................................Arithmetic,geometric,and harmonic means anova.............................................Analysis of variance and covariance anova postestimation......................................Postestimation tools for anova areg..................................Linear regression with a large dummy-variable set areg postestimation........................................Postestimation tools for areg asclogit....................Alternative-specific conditional logit(McFadden’s choice)model asclogit postestimation..................................Postestimation tools for asclogit asmprobit...............................Alternative-specific multinomial probit regression asmprobit postestimation..............................Postestimation tools for asmprobit asroprobit..............................Alternative-specific rank-ordered probit regression asroprobit postestimation..............................Postestimation tools for asroprobit BIC note.............................................Calculating and interpreting BIC binreg........................Generalized linear models:Extensions to the binomial family binreg postestimation....................................Postestimation tools for binreg biprobit....................................................Bivariate probit regression biprobit postestimation..................................Postestimation tools for biprobit bitest.......................................................Binomial probability test bootstrap...........................................Bootstrap sampling and estimation bootstrap postestimation................................Postestimation tools for bootstrap boxcox..................................................Box–Cox regression models boxcox postestimation....................................Postestimation tools for boxcox brier......................................................Brier score decomposition bsample..................................................Sampling with replacement bstat........................................................Report bootstrap results centile...........................................Report centile and confidence interval ci...............................Confidence intervals for means,proportions,and counts clogit......................................Conditional(fixed-effects)logistic regression clogit postestimation......................................Postestimation tools for clogit plementary log-log regression cloglog postestimation..................................Postestimation tools for cloglog cls............................................................Clear Results window cnsreg...................................................Constrained linear regression cnsreg postestimation....................................Postestimation tools for cnsreg constraint..................................................Define and list constraints contrast..............................Contrasts and linear hypothesis tests after estimation contrast postestimation..................................Postestimation tools for contrast copyright...............................................Display copyright information copyright apache.........................................Apache copyright notification copyright boost............................................Boost copyright notification copyright freetype.......................................FreeType copyright notification copyright icu...............................................ICU copyright notification copyright jagpdf.........................................JagPDF copyright notificationiii Contentscopyright PACK copyright notification copyright libpng..........................................libpng copyright notification copyright miglayout..................................MiG Layout copyright notification copyright scintilla........................................Scintilla copyright notification copyright ttf2pt1..........................................ttf2pt1copyright notification copyright zlib..............................................zlib copyright notification correlate.............................Correlations(covariances)of variables or coefficients cumul.......................................................Cumulative distribution cusum........................................Cusum plots and tests for binary variables unch dialog diagnostic plots..........................................Distributional diagnostic plots display................................................Substitute for a hand calculator do....................................................Execute commands from afile doedit................................................Edit do-files and other textfiles parative scatterplots dstdize.............................................Direct and indirect standardization dydx........................................Calculate numeric derivatives and integrals eform option......................................Displaying exponentiated coefficients eivreg...................................................Errors-in-variables regression eivreg postestimation.....................................Postestimation tools for eivreg error messages.........................................Error messages and return codes esize............................................Effect size based on mean comparison estat........................................................Postestimation statistics estat classification......................................Classification statistics and table estat gof...............................Pearson or Hosmer–Lemeshow goodness-of-fit test estat ic...................................................Display information criteria estat summarize..........................................Summarize estimation sample estat vce...........................................Display covariance matrix estimates estimates........................................Save and manipulate estimation results estimates describe..........................................Describe estimation results estimates for..............................Repeat postestimation command across models estimates notes.........................................Add notes to estimation results estimates replay............................................Redisplay estimation results estimates save..........................................Save and use estimation results estimates stats...............................................Model-selection statistics estimates store.......................................Store and restore estimation results estimates pare estimation results estimates title............................................Set title for estimation results estimation options.................................................Estimation options exit.....................................................................Exit Stata exlogistic...................................................Exact logistic regression exlogistic postestimation................................Postestimation tools for exlogistic expoisson...................................................Exact Poisson regression expoisson postestimation...............................Postestimation tools for expoisson fp...................................................Fractional polynomial regression fp postestimation............................................Postestimation tools for fp frontier....................................................Stochastic frontier models frontier postestimation..................................Postestimation tools for frontier fvrevar.................................Factor-variables operator programming commandContents iiifvset..................................................Declare factor-variable settings gllamm......................................Generalized linear and latent mixed models glm.......................................................Generalized linear models glm postestimation........................................Postestimation tools for glm glogit......................................Logit and probit regression for grouped data glogit postestimation..............Postestimation tools for glogit,gprobit,blogit,and bprobit gmm........................................Generalized method of moments estimation gmm postestimation......................................Postestimation tools for gmm grmeanby..............................Graph means and medians by categorical variables hausman...................................................Hausman specification test heckman...................................................Heckman selection model heckman postestimation................................Postestimation tools for heckman heckoprobit.................................Ordered probit model with sample selection heckoprobit postestimation............................Postestimation tools for heckoprobit heckprobit.........................................Probit model with sample selection heckprobit postestimation..............................Postestimation tools for heckprobit help..........................................................Display help in Stata hetprobit.................................................Heteroskedastic probit model hetprobit postestimation................................Postestimation tools for hetprobit histogram.............................Histograms for continuous and categorical variables icc...................................................Intraclass correlation coefficients inequality.......................................................Inequality measures intreg...........................................................Interval regression intreg postestimation......................................Postestimation tools for intreg ivpoisson.................................Poisson regression with endogenous regressors ivpoisson postestimation................................Postestimation tools for ivpoisson ivprobit..............................Probit model with continuous endogenous regressors ivprobit postestimation..................................Postestimation tools for ivprobit ivregress................................Single-equation instrumental-variables regression ivregress postestimation................................Postestimation tools for ivregress ivtobit................................Tobit model with continuous endogenous regressors ivtobit postestimation....................................Postestimation tools for ivtobit jackknife.......................................................Jackknife estimation jackknife postestimation................................Postestimation tools for jackknife kappa..........................................................Interrater agreement kdensity...........................................Univariate kernel density estimation ksmirnov..............................Kolmogorov–Smirnov equality-of-distributions test kwallis.................................Kruskal–Wallis equality-of-populations rank test dder of powers level.....................................................Set default confidence level limits.....................................................Quick reference for limits lincom..............................................Linear combinations of estimators linktest.................................Specification link test for single-equation models lnskew0..................................Find zero-skewness log or Box–Cox transform log.....................................................Echo copy of session tofile logistic........................................Logistic regression,reporting odds ratios logistic postestimation....................................Postestimation tools for logistic logit..........................................Logistic regression,reporting coefficientsiv Contentslogit postestimation........................................Postestimation tools for logit rge one-way ANOV A,random effects,and reliability lowess..........................................................Lowess smoothing lpoly.......................................Kernel-weighted local polynomial smoothing pute area under ROC curve and graph the curve lrtest..............................................Likelihood-ratio test after estimation lsens............................Graph sensitivity and specificity versus probability cutoff lv.............................................................Letter-value displays margins.........................Marginal means,predictive margins,and marginal effects margins postestimation..................................Postestimation tools for margins margins,contrast................................................Contrasts of margins margins,pwcompare...................................Pairwise comparisons of margins marginsplot...............................Graph results from margins(profile plots,etc.) matsize................................Set the maximum number of variables in a model maximize.............................................Details of iterative maximization mean...............................................................Estimate means mean postestimation......................................Postestimation tools for mean meta................................................................Meta-analysis mfp.........................................Multivariable fractional polynomial models mfp postestimation........................................Postestimation tools for mfp misstable....................................................Tabulate missing values mkspline..................................Linear and restricted cubic spline construction ml...................................................Maximum likelihood estimation mlexp........................Maximum likelihood estimation of user-specified expressions mlexp postestimation.....................................Postestimation tools for mlexp mlogit......................................Multinomial(polytomous)logistic regression mlogit postestimation....................................Postestimation tools for mlogit more........................................................The—more—message mprobit.................................................Multinomial probit regression mprobit postestimation..................................Postestimation tools for mprobit nbreg...................................................Negative binomial regression nbreg postestimation............................Postestimation tools for nbreg and gnbreg nestreg.......................................................Nested model statistics net............................Install and manage user-written additions from the Internet net search....................................Search the Internet for installable packages netio....................................................Control Internet connections news.............................................................Report Stata news nl.................................................Nonlinear least-squares estimation nl postestimation............................................Postestimation tools for nl nlcom............................................Nonlinear combinations of estimators nlogit........................................................Nested logit regression nlogit postestimation......................................Postestimation tools for nlogit nlsur......................................Estimation of nonlinear systems of equations nlsur postestimation......................................Postestimation tools for nlsur nptrend............................................Test for trend across ordered groups ologit....................................................Ordered logistic regression ologit postestimation......................................Postestimation tools for ologit oneway.................................................One-way analysis of variance oprobit.....................................................Ordered probit regressionContents v oprobit postestimation....................................Postestimation tools for oprobit orthog........................Orthogonalize variables and compute orthogonal polynomials pcorr......................................Partial and semipartial correlation coefficients permute................................................Monte Carlo permutation tests pk...........................................Pharmacokinetic(biopharmaceutical)data pkcollapse................................Generate pharmacokinetic measurement dataset pkcross................................................Analyze crossover experiments pkequiv.................................................Perform bioequivalence tests pkexamine.........................................Calculate pharmacokinetic measures pkshape....................................Reshape(pharmacokinetic)Latin-square data pksumm.............................................Summarize pharmacokinetic data poisson..........................................................Poisson regression poisson postestimation..................................Postestimation tools for poisson predict................................Obtain predictions,residuals,etc.,after estimation predictnl..................Obtain nonlinear predictions,standard errors,etc.,after estimation probit.............................................................Probit regression probit postestimation......................................Postestimation tools for probit proportion......................................................Estimate proportions proportion postestimation..............................Postestimation tools for proportion prtest..........................................................Tests of proportions pwcompare.....................................................Pairwise comparisons pwcompare postestimation............................Postestimation tools for pwcompare pwmean...............................................Pairwise comparisons of means pwmean postestimation..................................Postestimation tools for pwmean qc............................................................Quality control charts qreg............................................................Quantile regression qreg postestimation...................Postestimation tools for qreg,iqreg,sqreg,and bsqreg query.....................................................Display system parameters ranksum.............................................Equality tests on unmatched data ratio...............................................................Estimate ratios ratio postestimation........................................Postestimation tools for ratio reg3.........................Three-stage estimation for systems of simultaneous equations reg3postestimation........................................Postestimation tools for reg3 regress...........................................................Linear regression regress postestimation....................................Postestimation tools for regress regress postestimation diagnostic plots......................Postestimation plots for regress regress postestimation time series............Postestimation tools for regress with time series #review...................................................Review previous commands roc.....................................Receiver operating characteristic(ROC)analysis roccomp...............................................Tests of equality of ROC areas rocfit........................................................Parametric ROC models rocfit postestimation......................................Postestimation tools for rocfit rocreg.................................Receiver operating characteristic(ROC)regression rocreg postestimation....................................Postestimation tools for rocreg rocregplot.....................Plot marginal and covariate-specific ROC curves after rocreg roctab...................................................Nonparametric ROC analysis rologit................................................Rank-ordered logistic regression rologit postestimation....................................Postestimation tools for rologit rreg..............................................................Robust regressionvi Contentsrreg postestimation........................................Postestimation tools for rreg runtest.......................................................Test for random order scobit.....................................................Skewed logistic regression scobit postestimation......................................Postestimation tools for scobit sdtest.....................................................Variance-comparison tests search...................................Search Stata documentation and other resources serrbar................................................Graph standard error bar chart set....................................................Overview of system parameters set cformat........................................Format settings for coefficient tables set defaults............................Reset system parameters to original Stata defaults set emptycells.............................Set what to do with empty cells in interactions set seed....................................Specify initial value of random-number seed set showbaselevels..................................Display settings for coefficient tables signrank...............................................Equality tests on matched data simulate....................................................Monte Carlo simulations sj........................................Stata Journal and STB installation instructions sktest.........................................Skewness and kurtosis test for normality slogit..................................................Stereotype logistic regression slogit postestimation......................................Postestimation tools for slogit smooth...................................................Robust nonlinear smoother spearman........................................Spearman’s and Kendall’s correlations spikeplot..................................................Spike plots and rootograms ssc...........................................Install and uninstall packages from SSC stem.........................................................Stem-and-leaf displays stepwise........................................................Stepwise estimation stored results.........................................................Stored results suest..................................................Seemingly unrelated estimation summarize.......................................................Summary statistics sunflower..........................................Density-distribution sunflower plots sureg..........................................Zellner’s seemingly unrelated regression sureg postestimation......................................Postestimation tools for sureg swilk..............................Shapiro–Wilk and Shapiro–Francia tests for normality symmetry....................................Symmetry and marginal homogeneity tests table..............................................Flexible table of summary statistics pact table of summary statistics tabulate oneway..........................................One-way table of frequencies tabulate twoway..........................................Two-way table of frequencies tabulate,summarize().......................One-and two-way tables of summary statistics test.............................................Test linear hypotheses after estimation testnl.........................................Test nonlinear hypotheses after estimation tetrachoric...................................Tetrachoric correlations for binary variables tnbreg..........................................Truncated negative binomial regression tnbreg postestimation....................................Postestimation tools for tnbreg tobit..............................................................Tobit regression tobit postestimation........................................Postestimation tools for tobit total................................................................Estimate totals total postestimation........................................Postestimation tools for total tpoisson.................................................Truncated Poisson regression tpoisson postestimation..................................Postestimation tools for tpoisson translate......................................................Print and translate logsContents vii truncreg........................................................Truncated regression truncreg postestimation..................................Postestimation tools for truncreg ttest...................................................t tests(mean-comparison tests) update.....................................................Check for official updates vce option.......................................................Variance estimators view............................................................Viewfiles and logs vwls.................................................Variance-weighted least squares vwls postestimation........................................Postestimation tools for vwls which......................................Display location and version for an ado-file xi............................................................Interaction expansion zinb.........................................Zero-inflated negative binomial regression zinb postestimation........................................Postestimation tools for zinb zip..................................................Zero-inflated Poisson regression zip postestimation..........................................Postestimation tools for zip Author index..................................................................... Subject index.....................................................................。
第二讲stata画图和线性回归基础共25页文档
回归结果解读
MSS：回归平方和 df1 自由度
RSS：残差平方和 df2
TSS：总平方和
df3
MMS=MSS/df1 RMS=RSS/df2 TMS=TSS/df3
F值 R2=MSS/TSS 调整的R2 Root MSE=sqrt(RMS)
Coef：回归系数 Std.Err：标准误差 方差协方差矩阵的对角线元素的开方（vce） 95%下限=估计值-t临界值下限*标准误差 95%下限=估计值+t临界值上限*标准误差
+b3*exper^2+ u
例二：利用phillips的数据拟合预期增强的菲 利普斯曲线为
in ft in fte1 (u n e m t0 ) u t
其中，unemt表示第t期的失业率（%）， inft 表示第t期的通货膨胀率（%），infte表 示预期通货膨胀率，μ0表示自然失业率 （%）。
Stata 画图和回归基础
Stata作图
stata 提供各种曲线类型，包括点 （scatter）、线（line）、面（area），直 方图（histogram）、
条形图（bar）、饼图（pie）、函数曲线 （function）以及矩阵图（matrix）等。
同时，对时间序列数据有以ts 开头的一系列 特殊命令，如tsline。还有一类是对双变量 的回归拟合图（lfit、qfit 、lowess）等。
模型常用的其他形式：
对数 半对数 平方项 n次方 指数 交乘项
虽然对函数形式和自变量的选取有选择和检 验的方法，但最好还是从“经济意义”角度 确定。
例如：考察消费受收入影响的方程，即使参 数项不显著，也不能把它删除掉。
例题
例一：利用wage2的数据检验明瑟(mincer) 工资方程的简单形式： Ln(wage)=b0+b1*educ+b2*exper
stata操作介绍之编程简介PPT课件
将其所有的输出项存放在一个返回列表中。输入命令：
return list
就可以获得这些输出项。
举例
【例5-6】 打开数据集wage.dta，使用describe命令描述该数据 集，然后返回describe命令中的输出项。
中的所有变量，也可以指定某些标量名称（scalar_names）。 从内存中删掉某些标量
scalar drop { _all | scalar_names }
下面举一些简单的例子说明。 定义标量a，赋值为2：
. scalar a = 2 定义标量b，赋值为a的赋值加上3：
. scalar b = a+3 定义标量root2，其赋值为2的开方：
举例
序数变量从1995到1999，步长是2 序数变量i从1到4
序数i取值1到4
对每一个i和y的取值，得到gdp 'i' _'y'的描述性统计
对每一个i产生一个双浮点变量lngdp 'i'取值是log(gdp 'i')
例5-4
局部宏i被定义为程序中的一个循环系数，把i的取值范围定义为一个数值列表。
foreach语句的语法如下：
20列观测值将第80个到第100个观测值的wage数值改为缺失值回归命令wage是被解释的变量educ和exper是解释变量505个观测值t值均在0001的显著水平上十分显著系数保持其他变量不变受教育年龄每提高一年工资提高640元样本数模型的自由度残差的自由度f统计量r2回归方程的均方误受约束的最大似然函数的值未受约束的最大似然函数的值例57使用扩展函数colnamesmatrixname提取矩阵eb的列名将它分给宏局部regressors显示regressors的内容esample是一个函数而不是标量宏或者矩阵
STATA第二讲
• 数学成绩表
• cd d:\mystata • use original, clear • drop Chinese English • save Math, replace
问：如何用keep命令进行相同的操作？
第二讲、数据整理
• 数据的横向合并
– 数据的横向合并表示变量观测值 的增加，而变量数目本身不变
• 一对一合并代码(STATA高版本) • cd d:\mystata • use Chinese, clear • merge 1:1 ID using English • list • drop _merge • merge 1:1 ID using Math • list • drop _merge • save Merge_data, replace
– 数据横向合并命令，append
• 将男生和女生的成绩表合并
• cd d:\mystata //设定路径为d盘 mystata文件夹
• use male, clear //打开数据文件 male
• append using female //将female数 据并入male
• save total, replace //将并表后的数 据存为total
c表d2d地:/m区•ys竞ta争ta力m表e(crogmpeetimtion:)m id using Exa_2 //按关键字id
第二讲、数据整理
表1：学生语文成绩表
表2：学生数学成绩表
表3：学生英语成绩表
第二讲、数据整理
• 语文成绩表
• cd d:\mystata • use original, clear • drop English Math • save Chinese, replace
stata_中文教程
12 • 第二章 Ｓｔａｔａ的函数和变量
5. 最小值函数min(x1,x2,...,Xn) 忽略缺失值。 6. 分组函数 group(x) 将数据分成大小近 似相等的x 个子样本 , 分别给予组编号 1, 2,..., x。 7. 浮点转换函数float(x) 将x转换成浮点表示法。Stata 是用浮点形式存储数据的, 因此, 在将变量与具体数值进行比较时，最好先将具体数值转换成浮点形式。例如, 当 x 为 1.1时, 表达式 x＝＝1.1 的结果可能不真, 因为表达式左边的 x是浮点形式, 右边的 1.1 是双精度形式, 二者相差0.00000002384, 而改写为 x＝＝float(1.1)后, 结果就正确了。当某个数值没有有限的二 进制表达时, 常常会出现这种情况。 8. 条件函数cond(x,a,b) x可以是一个条件, x非0(条件成立)时取 a, x为0(条件不成立)时取 b。 9. 归组函数recode(x,x1 ,x2,...,xn) 其结果可表达如下: x1 如果x<=x1 x2 如果x1 <x<=x2 x3 如果x2 <x<=x3 recode(x,x1 ,x2, …,xn ) = …… xn-1 如果xn-2 <x<=xn-1 xn 如果x>xn-1 缺失值 如果x为缺失值。 10．自动归组函数autocode(x,ng,xmin,xmax) 自动将区间（xmin,xmax）分成ng个等长的小 区间，其结果是包含x值那个小区间的上界值。其作用与归组函数相同。
§ ２．２ Ｓｔａｔａ的格式文件、变量和系统变量
一、 文件名和文件类型 Stata的格式文件命名规则与 Dos 中文件的命名规则相同 ，文件名以字母开头 ，不超过8个 字符，不能用标点符号，及Dos 中的通配符。Stata 共有六种格式文件，其默认的后缀(文件扩展 名)见表2.1。
常用到的STATA命令
年0606月月0101日，日，日，200820082008年第年第年第44期，总第期，总第66期编者按：Stata 的数据管理能力非常powerful ，而我们EpiMan 论坛上有很多优秀的帖子，我们会不定期对其进行整理，以期使得大家可以更好地掌握Stata 软件，提高工作和学习的效率和乐趣。
毕竟，Stata 是一款巨有特色的统计软件包，推荐使用。
我常用到的Stata命令by 无为而治的西瓜与西瓜老死不相往来Special IssueFundamental of Data ManipulationUsing Stata EpiMan Cluster特刊：我常用到的Stata命令Special Issue我常用到的Stata命令文章作者:无为而治的西瓜与西瓜老死不相往来本期主编:epiman本期审校:epiman本期排版:epiman2008年06月01日2008年第4期总第6期邮箱：epiman@ 网址：目录第一讲，do文件的穿靴戴帽第二讲，原始数据→分析数据第三讲，批量生成虚拟变量第四讲，改变数据结构第五讲，复杂数据处理技巧－－迂回 第六讲，本期声明和好汉招募第一讲，help和search的区别以及do文件的穿靴戴帽第一讲，help和search的区别以及do文件的穿靴戴帽作者:无为而治的西瓜与西瓜老死不相往来@最重要的两个命令莫过于help和search了。
即使是经常使用stata的人也很难，也没必要记住常用命令的每一个细节，更不用说那些不常用到的了。
所以，在遇到困难又没有免费专家咨询时，使用stata自带的帮助文件就是最佳选择。
stata的帮助文件十分详尽，面面俱到，这既是好处也是麻烦。
当你看到长长的帮助文件时，是不是对迅速找到相关信息感到没有信心？闲话不说了。
help和search都是查找帮助文件的命令，它们之间的区别在于help用于查找精确的命令名，而search是模糊查找。
如果你知道某个命令的名字，并且想知道它的具体使用方法，只须在stata的命令行窗口中输入help空格加上这个名字。
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
Stata简明使用教程
3
Stata 简明讲义
中国经济研究中心 王非
第一行是这个 do 文件的名称，do 文件的后缀名是“do”。第二行是这个 do 文件 的作用，即你要通过这份操作计划书做什么事情。这两行不是操作的内容，而是 对操作的注释。在 do 文件中，注释的部分用“/*”和“*/”包裹起来。有编程经 验的人都知道，注释在程序里非常重要。从上面的 do 文件可以看出，注释不仅 出现在开头，而且出现在每一段命令之前。注释虽然不直接参与程序的运行，但 却可以帮助你清晰地规划将要做的事情，也可以帮助你在事后准确地回忆起曾经 做过的事情，还可以帮助他人较快地读懂你的操作计划。一个好的注释必须简洁、 清晰，能用短短几个词就准确地描述你要做的事情。
Stata 默认的数据文件是后缀名为“dta”的文件。讲义附带的一个数据文件是 “WAGE1.dta”，它可以直接用 Stata 打开。打开的方式无非有以下几种：1、运 行“use”命令加数据的路径和名称。2、像上文中列出的 do 文件那样，先用“cd” 命令进入数据所在的目录，然后用“use”命令直接加数据的名称来导入数据。 当要操作的许多的数据文件都在同一个目录下面时，用这样的方法导入数据比较
do 文件。编辑 do 文件的过程中，别忘了点击编辑器图标栏上的 图标来保存编 辑的成果。
如果用 do 文件编辑器编辑 do 文件，可以点击编辑器图标栏里的 图标来试运行 do 文件（也可以运行“run”命令加 do 文件的路径和名称）。试运行只会反馈 do 文件中的错误，而不会显示 do 文件的运行结果，这便于对 do 文件的调试。当 do 文件顺利通过试运行之后，便可以点击编辑器图标栏里的 来正式运行（也 可以运行“do”命令加 do 文件的路径和名称）。正式运行会显示所有的运行结果。 此外，还可以通过 Stata 菜单栏中的“File Æ Do…”来运行一个 do 文件。
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inft 0 1unemt ut
例三：我国某地区1955---1984农产品收购量
sg、库存量kc存放在文件warehouse.dta中 估计如下方程： Sgt=a+b0kct+b1kct-1+u
回归后预测值的获得
Predict
1。拟合值的获得： predict yhat, xb 或者 predict yhat
2。残差的获得
predict e , residuals 或者 predict e, res
回归的假设检验
Test命令
例一 sysuse auto, clear reg price mpg weight length
1。检验参数的联合显著性
2。分别检验各参数的显著性
3。三个参数对被解释变量的影响相同
入(Forward hierarchical selection) 1。逐步加入 stepwise, pe(显著性水平): 回归方程 例如：对auto数据 Stepwise,pe(0.05):reg price mpg rep78 headroom trunk weight length turn displacement gear_ratio foreign
Regress命令详解：
regress depvar [indepvars] [if] [in] [weight] [,
options]
1。要求方程省略常数项(自己设置常数项)
reg price mpg weight foreign, nocons(hascons) 2。稳健性估计（一般用于大样本OLS） reg price mpg weight foreign, vce(robust) 或者：reg price mpg weight foreign, r 3。设置置信区间（默认95%） reg price mpg weight foreign, level(99)
4。标准化系数
reg price mpg weight foreign, beta 5。部分数据回归
reg price mpg weight length foreign in 1/30
（为什么foreign被drop掉？）
reg price mpg weight length if foreign==0
2。逐个分层加入 Stepwise,pe(0.05) hier:reg price mpg rep78 headroom
trunk weight length turn displacement gear_ratio foreign
残差点的图形表示
rvfplot：残差拟合值图 可以加参数yline(0) 将e 与ˆy 画在一起 rvpplot x1:残差预测值图 将e 与x1 画在一起 avplot avplots lvr2plot
对数 平方项 n次方
指数 交乘项 虽然对函数形式的选择有检验方法，但最好 还是从“经济意义”角度确定。
例题
例一：利用wage2的数据检验明瑟(mincer)工
资方程的简单形式： Ln(wage)=b0+b1*educ+b2*exper +b3*exper^2+ u
例二：利用phillips的数据拟合预期增强的菲
件编号)
约束回归
例一：打开production cons def 1 lnl+lnk = 1 cnsreg lny lnl lnk, c (1)
例二：sysuse auto,clear cons def 1 price = weight cons def 2 displacement = weight cons def 3 gear_ratio = -foreign cnsreg mpg price weight displacement gear_ratio foreign
例三：生产函数production
use production,clear reg lny lnl lnk
test lnl lnk test (lnl=0.8) (lnk=0.2) test lnk+lnl=1
非线性检验：testnl
例一
. sysuse auto gen weight2 = weight^2 reg price mpg trunk length weight weightsq foreign testnl _b[mpg] = 1/_b[weight] testnl (_b[mpg] = 1/_b[weight]) (_b[trunk] = 1/_b[length])
利普斯曲线为
e
inft inft 1 (unemt 0 ) ut
其中，unemt表示第t期的失业率（%），inft
表示第t期的通货膨胀率（%），infte表示预 期通货膨胀率，μ0表示自然失业率（%）。 按照适应性预期理论，infte = inft-1。 令Δinft=inft - inft-1，上述模型可以简化为：
mat dir 显示矩阵内容
Mat list 矩阵变量
常用矩阵运算： C=A+B A-B A*B Kronecker乘积 ：C=A#B
常用矩阵函数： trace(m1) m1的迹 Diag(v1) 向量的对角矩阵 inv(m1) m1的逆矩阵
2。还可以将变量转换为矩阵
Stata上机实验
作业解答
作业1答案
作业2答案
添加标签
1。为整个数据添加标签：例如，将数据命名
为“工资表”。 菜单：Data->Labels->Label dataset 命令：label data “工资表“ 2。为变量增加标签，例如，给变量wage增 加标签“年工资总额” 菜单：Data->Labels->Label variables 命令 label variable wage “年工资总额"
小样本OLS
小样本OLS假设条件较为严格
假设1: 二者之间存在线性关系 y = a0 + a1*x1 + a2*x2 + ... + ak*xk +ε y = Xb +ε 假设2: X 是满秩的，i.e. rank(X) = k 假设3: 干扰项的条件期望为零（严格外生性） * E[ε| X] = 0
例二：打开production
reg lny lnl lnk testnl _b[lnl] * _b[lnk] = 0.25
testnl _b[lnl] * _b[lnk] = 0.5
大样本OLS
大样本OLS经常采用稳健标准差估计(robust)
稳健标准差是指其标准差对于模型中可能存
length, c(1-3) (本题没有什么经济意义，只是让大家熟悉这种方法)
矩阵运算
1。手动建立矩阵命令：matrix Matrix input 矩阵变量名=（矩阵） 同一行元素用，分隔
不同行元素用\分割
建立矩阵 ：
3 5 2
6 8 11 7 18 16
显示矩阵变量
例二： use wage2, clear reg lnwage educ tenure exper expersq 1。教育（educ）和工作时间（tenure）对工资的
影响相同。 test educ=tenure 2。工龄（exper）对工资没有影响 test exper 或者 test exper =0 3。检验 educ和 tenure的联合显著性 test educ tenure 或者 test (educ=0) (tenure=0)
2。逐个分层剔除 Stepwise,pr(0.05) hier:reg price mpg rep78 headroom trunk weight
length turn displacement gear_ratio foreign 去掉foreign 重新做一遍
逐步加入又分为逐步加入(Forward selection)和逐步分层加
自己练习：为下列变量增加标签
educ：受教育年限。 exper：工龄。
tenure：现有岗位任期。
为变量值增加标签 例如：为变量marrid添加数值标签marry：
1=married; 0=Unmarried 菜单：Data->Labels->Label values->Define or modify label values Data->Labels->Label values->Assign label values to variable 命令： . label define marry 1 “married” 0 “unmarried" . label values married marry
我们可以利用矩阵运算的方法将回归结果展
现的所有统计量都手动计算出来。 大家有兴趣回去做一遍，可以加深你对这些 知识的理解。
逐步回归法
逐步回归法分为逐步剔除和逐步加入。 逐步剔除又分为逐步剔除(Backward selection)和逐步分层剔除
(Backward hierarchical selection) 1。逐步剔除 stepwise, pr(显著性水平): 回归方程 例如：对auto数据 Stepwise,pr(0.05):reg price mpg rep78 headroom trunk weight length turn displacement gear_ratio foreign