Stata实验指导、统计分析与应用chap10
Stata统计分析与应用(第3版)
11 11 时间序列分析
11 时间序列分析
11.1 基本时间序列模型 的估计
11.3 VAR与VEC的估计及 解释
11.5 Stata操作习题
11.2 ARIMA模型的估计、单 位根与协整
11.4 ARCH与GARCH的 估计及解释
11 时间序列分析
2.8.1 encode 和decode命令
2.8.2 real函 数
2.8 数值和字符串的转换
2 数据管理
2.9.1 生成 虚拟变量
1
2.9.2 生成 分类变量
2
2.9 生成分类变量和虚拟变量
2 数据管理
2.10.1 数据的横 向合并
2.10.3 数据的交 叉合并
2.10.2 数据的纵 向合并
11 时间 序列分析
11.4 ARCH与GARCH 的估计及解释
A
11.4.1 ARCH模型
C
11.4.2 GARCH模型
11.4.3 ARCH模型 的Stata实现
B
12 12 聚类分析
12 聚类分析
12.1 聚类分析的 基本思想与理论
12.1.1 聚类分析的基本 思想
12.1.2 聚类分析的相似 性测度
03
8.4.3 使用test命
令——进行读者指
定的检验
02
8.4.2 使用 predict命令——
计算拟合值和残差
01
8.4.1 使用regress 命令——因变量对自
变量的回归
9 非经典假设、线性方程组、
09 面板数据估计的Stata实现
9 非经典假设、线性方程组、 面板数据估计的Stata实现
STATA统计分析软件使用教程
STATA统计分析软件使用教程引言STATA统计分析软件是一款功能强大、使用广泛的统计分析软件，广泛应用于经济学、社会学、医学和其他社会科学领域的研究中。
本教程将介绍STATA的基本操作和常用功能，并提供实例演示，帮助读者快速上手使用。
第一章：STATA入门1.1 安装与启动首先，下载并安装STATA软件。
完成安装后，点击软件图标启动STATA。
1.2 界面介绍STATA的界面分为主窗口、命令窗口和结果窗口。
主窗口用于数据显示，命令窗口用于输入分析命令，结果窗口用于显示分析结果。
1.3 数据导入与保存使用命令`use filename`导入数据，使用命令`save filename`保存当前数据。
1.4 基本命令介绍常用的基本命令，如`describe`用于显示数据的基本信息、`summarize`用于计算变量的统计描述等。
第二章：数据处理与变量管理2.1 数据选择与筛选通过命令`keep`和`drop`选择和删除数据的特定变量和观察值。
2.2 数据排序与重编码使用命令`sort`对数据进行排序，使用命令`recode`对变量进行重编码。
2.3 缺失值处理介绍如何检测和处理数据中的缺失值，包括使用命令`missing`和`recode`等。
第三章：数据分析3.1 描述性统计介绍如何使用STATA计算和展示数据的描述性统计量，如均值、标准差、最大值等。
3.2 统计检验介绍如何进行常见的统计检验，如t检验、方差分析、卡方检验等。
3.3 回归分析介绍如何进行回归分析，包括一元线性回归、多元线性回归和逻辑回归等。
3.4 生存分析介绍如何进行生存分析，包括Kaplan-Meier生存曲线和Cox比例风险模型等。
第四章：图形绘制与结果解释4.1 图形绘制基础介绍如何使用STATA进行常见的数据可视化，如散点图、柱状图、折线图等。
4.2 图形选项与高级绘图介绍如何通过调整图形选项和使用高级绘图命令，进一步美化和定制图形。
Stata实验指导、统计分析与应用chap05
这个命令语句是在缺失样本的具体数据，只通过样本的统
例如，在检验砖的抗断强度的例子中，假设并不知道
方差为1.21，而进行检验其均值为32.5，这时就需要用 到ttest命令了，具体命令如下： ttest kdqd=32.5 这时就可以得到如图5.2所示的检验结果，在结果图中， 可以看到表格中显示了样本的特性，主要包括样本容 量、样本均值、标准误差、标准差、置信区间。表格 下面是进行的t检验的内容，其中最重的的指标是 “Ha: mean != 32.5”的部分，不难发现检验得到的p 值为0.0302，所以应当拒绝原假设，即不能认为这批 砖的平均抗断强度为32.5。
标准差是否为1.1。
三、实验操作指导
1.正态分布、方差已知的均值检验 在这种情形下，由于Stata没有提供直接的命令进行检验，所
以需要用户自行构建正态分布的统计量进行检验，命令语句 为： quietly summarize
scalar crit=invnormal(1-0.05/2) scalar p=(1-normal(abs(z)))/2 scalar list z crit p 在这一组命令语句中，第一个命令语句是为了求出样本的均 值的大小，并且不显示计算的结果；第二个命令语句是输入 了正态分布统计量的计算公式，目的是为了算出正态分布统 计量的大小；第三个命令语句是为了求出置信度为95%的正 太分布临界值的大小；第四个命令语句输入了p值的计算公式， 是为了求出p值的大小；第五个命令语句是为了列出这些统计 量的大小，以便进行判断。
例如，利用english.dta数据库中的数据，分析两个班
的英语成绩方差是否相等，所使用到的命令为： sdtest score1==score2 执行这一命令，可得到如图5.6所示的结果，这个图中 的表格展示了数据的情况，包括两个变量及其总体的 样本容量、均值、标准误、标准差、置信区间的信息。 在表格的下方展示了方差检验的结果，从中不难看出， 检验的p值为0.3362，不能拒绝原假设，即认为两个班 英语成绩的方差相等。
Stata实验指导、统计分析与应用chap12资料
实验内容及数据来源
利用本书附带光盘data文件夹下的“tsexmp.dta”工作文 件，我们来讲解时间变量的设定。“tsexmp.dta”中，主 要变量包括：time=整数的时间变量，time1=字符串格式的 时间变量。
利用这些数据，我们会讲解时间序列数据的设定，时间区 间的扩展，以及前滞变量、滞后变量、差分变量、季节差 分变量的设定等。
generate newm=tm(2003m6)+time-1 tsset newm, monthly 这时，时间变量的区间为2003年6月到2005年11月。如果我们想增加12
个观测值，可键入命令：
tsappend, add(12) 这样，时间变量被扩展到2006年11月。
当然，我们也可以使用另一种方式：
① tsset ② sort time 在设定时间变量之后，我们可以保存一下数据，这样，下次使用时，
就不必再重新设定时间变量。
（2）调整时间设定的初始值 我们注意到，变量time的起始值为1，事实上，我们可以通过函数将起
始时间调整到任何一个我们想要的时间。如过time=1代表2003年6月， 那么我们可以生成一个新变量让其起始值为2003年6月。输入命令： generate newm=tm(2003m6)+time-1 list time newm in 1/5 其中，第一步为生成新变量newm，并令其第一个值代表2003年6月。 函数tm()可将时间转换成stata系统默认的格式。第二步列出变量time 和newm的前5个值。
1 计算并绘制自相关函数与偏自相关函数图
计算自相关函数、偏自相关函数以及Q统计量的命令为：
corrgram varname [if] [in] [, corrgram_options]
应用stata做统计分析
1)Describe 数据的简要描述d2)List 将所有数据列在result里面l3)Summarize 分析统计指标su4)correlate 统计各个变量之间的相关系数cor5)graph twoway connected math score,yaxis(1)||connected english score,yaxis(2) title(“”)横坐标表示score 左y轴表示数学右y轴表示英语6)browse chinese math if score>640只显示总分大于640的数学和语文的成绩7)edit math ability score 只显示数学基本能力和总分，可以进行编辑8)gen any=uniform() 新建一个随机变量，从0-19)list math chinese english in 60/70 列出其中60-70个观测值的数学语文和英语10)replace any=100*any 将ANY这个变量的值*100，然后取代原来的变量11)sample 10 仅剩下随即的10%，sample 30，count随机的剩下30个观测值12)gsort –math 按数学从高到低排序13)gsort name 将观测值的姓名顺序排序14)gsort –name 姓名逆序排序15)help gesort 排序的帮助16)tabulate math if score>600 在result窗口中显示总分600以上的数学得频数百分比及累计百分比17)edit math score 在编辑器窗口中只显示数学和总分18)list in 4在result窗口中只显示第4个观测值19)list in 10/20列出第10-20个观测值20)sum if score>660 只对总分大于660的观测值进行统计分析21)sun if place !=”canada”对字符串的除外统计22)sum if score>600&score<65023)list if score>620|(math>=140&english>=135)列出其中的总分大于620 或者数学大于140和英语大于135 的观测值24)help datafun寻找日期的命令25)help strfun字符串函数26)dispay 作为统计显示的计算器使用27)sum math ,display r(mean),gen mathdev=math-r(menn),sum math mathdev28)help egen生成函数的扩展29)tabulate class,gen (class) 在编辑窗口新生成16个变量，class26-41，并且以0-1 表示30)list class class10-class14 在result 中只显示10-14班的内容31)sum math if class!=28 对数学进行求统计量，然后排出28班32)replace score2=1 if score >=600&score<.主要针对缺失值的运算因为缺失值.被认为是非常大的数。
stata统计分析与应用笔记汇总
第一章：Stata概述：help和search都是查找文件的命令但help用于查找精确的命令，search是模糊查找。
还可使用help|contents 来分类查找第二章：数据管理：2.1变量和变量的取值：1.变量的命名：不能以数字开头，区分大小写，不能命名为系统变量名2.变量的取值类型：（1)字符型：字符变量存储格式是str⋕，str表示格式⋕表示该变量的存储最多可容纳的字符数（2）数值型数据：存储格式：byte.int.long.float.double.Stata默认将数字存储为浮点数据，而将计算结果存为双浮点数据。
（3）缺失数据：一般仅用“.”表示3．变量的显示：（1）数值变量的显示格式：a.普通格式有%w.dg, %w.dgc（g表示普通，w表示整个显示所占的字符数，d表示显示的数字中小数点后的位数,c是要求Stata给出带逗号“,”数字显示格式如12345显示为12，345）b．固定格式有%w.df, %w.dfc（f表示固定）c.科学指数法格式：%w.de, (e表示科学计数)（2）字符变量的显示格式：仅有一种%⋕s，%是提示符，#表示显示字符数，s表示字符变量显示格式,默认右对齐，后加“-”可改为左对齐。
（3）使用format命令变量显示格式：format varlist %fmt 或者 format %fmt varlist 4.变量的标签（1）添加数据集的标签使用： label data [“lable”]（2）添加变量的标签使用：label variable varname [“lable”]（3）label为变量数值添加标签的语法有两部分，先定义数值标签：label define lblname#“lable” [#“lable”](lblname是标签名称) 然后将定义好的数值标签添加到变量上:label values varlist [lblnamel.]2.2创建一个新的数据集1.关于数据集操作的基本命令（1）browse 和edit 命令：browse 用于打开数据浏览器，edit命令用于打开数据编辑器Edit [varlist] [if] [in]browse [varlist] [if] [in](if和in 用于选择需要的子集)（2）rename:rename old_varname new_varname（3）save命令：save [filename] [,save_options]（[,save_options]可以指nolabel(不保存设定标签),replace（允许新文件覆盖原文件）,all主要用于编程（4）describe:用于产生一个对数据集的简明总结格式：describe [varlist] [,memory_options]（命令选项：simple,short,detail,fullnames）（5）list:用于显示变量的数值，其后可以跟需要显示的变量名称语法：list [varlist] [if] [in] [,options](命令选项包括：noobs(不显示观测值的数值)，clean,separator,sepby,nolabel)（6）codebook:用于详尽地描述变量的内容，包括变量名称、标签、赋值。
Stata实验指导、统计分析与应用chap07
结果如图7.4所示，可以发现此时检验的p值为0.5404， 无法拒绝原假设，即认为模型不再存在遗漏变量。
实验7-2解释变量个数的选择
一、实验基本原理
好的经济理论的标准通常是希望通过更为简洁的模型来更
加精确地描述复杂的经济现象，但是这两个目标通常是矛 盾的，因为通过增加解释变量的个数可以提高模型的精确 程度，但是同时也牺牲了模型的简洁性。因此，在现实的 经济研究过程中，通常使用信息准则来确定解释变量的个 数，较为常用的信息准则有两个： （1）赤池信息准则，又称为AIC准则，其基本思想是通过 选择解释变量的个数，使得如下目标函数最小。
实验7-3多重共线性与逐步回归法
一、实验基本原理
多重共线性问题在多元线性回归分析中是很常见的，其导致的
直接后果是方程回归系数估计的标准误差变大，系数估计值的 精度降低等。多重共线性的问题对于Stata软件来说并不显著， 因为Stata会自动剔除完全的多重共线性，但是出于知识的完整 性，这里还是介绍一下Stata对于多重共线性的识别和处理方法。 多重共线性的诊断方法主要有： （1）直观上说：当模型的拟合优度非常高且通过F检验，但多 数解释变量都不显著，甚至解释变量系数符号相反时，可能存 在多重共线性。 （2）对由解释变量所组成的序列组进行相关分析时，如果有些 变量之间的相关系数很高，则也反映出可能存在多重共线性。 （3）使用命令estat vif，对膨胀因子进行计算，经验上当VIF的 均值 >=2且VIF的最大值接近或者超过10时，通常认为有较为严 重的多重共线性。
在这个公式中，e代表残差序列，n代表样本数量， K代表解释变量的个数。通过这个目标函数可以看出， 第一项是对拟合优度的奖励，即尽可能地使残差平方 和变小，第二项是对解释变量个数增多的惩罚，因为 目标函数是解释变量个数的增函数。 （2）贝叶斯信息准则，又称为BIC准则，其基本思想 是通过选择解释变量的个数，使得如下目标函数最小。
Stata实验指导、统计分析与应用chap06
edit
如果想得到数据的统计特征，则需要在命令窗口中输 入如下命令：
describe
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2 利用最小二乘法进行模型的估计
对模型进行回归的仍然是采用命令方式进行操作，命 令的基本格式如下：
第六章 基本回归分析
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主要内容
1.小样本的OLS估计与分析 2.大样本的OLS估计与分析 3.约束回归 4.非线性最小二乘分析
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实验6-1：小样本普通最小二乘分析
一、实验基本原理
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二、实验内容和实验数据 根据统计资料得到了美国汽车产业的横截面数据(1978
regress depvar [indepvar] [if] [in] [weight] [,options]
其中regress代表“回归”的基本命令语句，depvar代 表被解释变量（或称因变量）的名称，indepvar代表 解释变量（或称自变量）的名称，if代表条件语句， in代表范围语句，weight代表权重语句，options代表 其他选项。
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三、实验操作指导
1 打开数据文件、观测数据特征
（1）若要进行各种对原始数据的操作，首先必须正确 地打开数据文件，在Stata中打开数据文件的方法有多 种，其中较为常用的方法是通过命令直接打开或是使 用菜单操作打开。我们在此使用命令方式，在命令窗 口中输入如下命令：
sysuse usaauto, clear
testnl exp=exp[=exp...] [, options] 这个命令中，testnl是非线性检验的命令语句，而
第12章 聚类分析 _Stata统计分析与应用PPT
第12章 聚类分析
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STATA从入门到精通
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STATA从入门到精通
什么是聚类分析？ (两种分类方式)
聚类分析的“对象”可以是所观察的多个样本，也可以 是针对每个样本测得的多个变量
按照变量对所观察的样本进行分类称为Q型聚类 按照多项经济指标(变量)对不同的地区(样本)进行 分类
between-groups linkage(组间平均距离法)—SPSS 的默认方法。是用两个类别中间各个数据点之间的 距离的平均来表示两个类别之间的距离
Ward‘s method(离差平方和法)—使各类别中的离 差平方和较小，而不同类别之间的离差平方和较大
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STATA从入门到精通
K-均值聚类 (K-means cluster)
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STATA从入门到精通
类间距离的计算方法
Nearest neighbor(最短距离法)—用两个类别中各 个数据点之间最短的那个距离来表示两个类别之间 的距离
Furthest neighbor(最长距离法)—用两个类别中 各个数据点之间最长的那个距离来表示两个类别之 间的距离
Centroid clustering(重心法)—用两个类别的重 心之间的距离来表示两个类别之间的距离
法，两种方法的运算原理一样，只是方向相反
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STATA从入门到精通
层次聚类 (合并法)
将每一个样本作为一类，如果是k个样本就分k成类 按照某种方法度量样本之间的距离，并将距离最近的两
个样本合并为一个类别，从而形成了k-1个类别 再计算出新产生的类别与其他各类别之间的距离，并将
距离最近的两个类别合并为一类。这时，如果类别的个 数仍然大于1，则继续重复这一步，直到所有的类别都合 并成一类为止 总是先把离得最近的两个类进行合并 合并越晚的类，距离越远 事先并不会指定最后要分成多少类，而是把所有可
stata应用实验报告
stata应用实验报告Title: Stata应用实验报告摘要：本实验报告使用Stata统计软件进行数据分析和实验设计，通过对实际数据的处理和分析，展示了Stata在统计学和数据分析领域的强大功能和应用价值。
本文将介绍实验设计和数据收集的过程，并使用Stata进行数据清洗、描述性统计、回归分析等操作，最终得出实验结果和结论。
1. 导言Stata是一款专业的统计分析软件，广泛应用于学术研究、市场调研、医学研究等领域。
本实验报告将使用Stata软件进行数据分析和实验设计，展示其在实际应用中的优势和功能。
2. 实验设计和数据收集本实验选取了某公司销售数据作为研究对象，通过问卷调查和实地调研收集了相关数据。
数据包括销售额、产品种类、销售渠道、客户满意度等多个变量，旨在分析销售额与其他因素之间的关系。
3. 数据处理和分析首先，我们使用Stata进行数据清洗和整理，包括缺失值处理、异常值检测等操作。
然后，进行描述性统计分析，包括平均值、标准差、频数分布等。
接着，进行相关性分析，探讨销售额与其他变量之间的相关性。
最后，进行多元回归分析，建立销售额与其他因素的回归模型，并进行显著性检验和模型诊断。
4. 实验结果和结论经过数据分析和回归分析，我们得出了以下结论：销售额受产品种类、销售渠道、客户满意度等因素的影响较大；其中，产品种类对销售额的影响最为显著。
同时，我们还发现了一些新的规律和趋势，为公司的销售策略和营销决策提供了参考和建议。
5. 结语本实验报告通过Stata软件对实际数据进行了深入分析和实验设计，展示了Stata在统计学和数据分析领域的强大功能和应用价值。
希望本文能够为读者提供一些关于Stata应用的启发和帮助，激发更多人对数据分析和统计学的兴趣。
《stata统计分析与应用实习》课程教学大纲
stata统计分析与应用实习Application of STATA to Statistical Analysis一、课程基本情况教学周数：2周学分：2开课学期：第7学期课程性质：选修先修课程：高等数学、统计学、计量经济学、经济学原理适用专业：本课程教学大纲适用于经济学、金融学、国际经济与贸易学等经济类、管理类各专业本科生。
教材：开课单位：经济管理学院经济贸易系二、实习目标通过本课程的学习，使学生了解统计分析软件STATA的应用，该实验课程在经济类本科专业课程体系中的地位，了解经济数量分析在经济学科的开展和实际工作中的作用。
使学生具有进一步学习与应用计量经济学理论、方法与模型的基础和能力。
三、实习基本要求本大纲面对的对象是高年级本科生，所以本课程全面讲述统计学的有关内容，同时又适当吸收一局部计量经济学的内容用来加强对本学科的了解。
本课程在内容体系上大致包括: 数据管理、制图、统计概要和交互表、方差分析与其他比拟方法、主成分分析和聚类分析。
四、实习内容及时间安排五、课程考核(1)实习报告的撰写要求：必修使用do-editor编写代码(2)实习报告：4次(3)考核及成绩评定：实验成绩和课程论文成绩等综合计算六、参考书目劳伦斯・汉密尔顿.应用STATA做统计分析，重庆大学出版社，2011年，第2版。
王群勇.STATA在统计与计量分析中的应用，南开大学出版社，2007年，第1版。
Stata Corporation.Stata Base Reference Manual. College Station, TX: Stata Press, 2011.七、有关说明。
Stata实验指导、统计分析与应用chap09
▪ 此命令语句中mfx表示对回归之后的模型计算解释变量的 边际效应，其中options内容如下表所示：
精选课件
9
▪ 本实验中，在进行logit模型回归估计后，在Stata 命令窗口中输入如下命令：
▪ mfx ▪ 此命令计算模型回归之后，解释变量取值在样本
精选课件
14
▪ 本实验中，在以上工作后，在命令窗口中 输入如下命令绘制ROC曲线图
▪ lroc
▪ 因为准确率就是曲线下面的面积，读此图 可以看到ROC曲线是完全在45度直线上面， 所以准确率高于错误率，即准确率大于0.5。 此图曲线下方面积=0.7806，就是预测的准 确率是0.7806。
精选课件
▪ 本实验用此数据来以female和age为解释变量， brand为被解释变量，brand的取值是离散的，且 有三个取值，应建立多值选择模型进行相关分析。
精选课件
27
▪ 二实验操作指导 ▪ 1.选择合理模型 ▪ 在Stata中将数据按照某个或某几个变量进行分类
并按这个变量获得其频数分布的命令如下： ▪ tab varlist ▪ 其中varlist表示按照其分类的变量或者变量组合。 ▪ 在本实验中，打开数据文件并将数据按brand取
▪ 结果显示LR检验的结果是接受原假设，即模型不 存在异方差问题。所以回归不应使用异方差回归 模型，可以直接应用probit模型进行估计。
精选课件
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实验9-2：多值选择模型
▪ 一 实验基本原理 ▪ 1.多值选择模型 ▪ 有时候人们面临的选择是多个的，比如交通选择，入读大
学的选择等等。假设个体可以选择的y=1,2,3,…,J ,其中J 是正整数。当研究的被解释变量是这样多值离散的，建立 的模型就是多值选择模型，而当J=2时，就是上节所说的 probit或者logit模型。
Stata的统计分析功能介绍
Stata的统计分析功能介绍一．数值变量资料的统计分析1.变量的类型表1 资料类型的判断2.数值变量的描述summarize [变量名]centile [变量名] [, centile(# [# ...])graph [变量名] [, 图形类型通用选择项特殊选择项]练习1：某哨点医院监测到110例因交通事故住院的天数如下，计算平均住院天数和标准差，并对其分组；求95%、50%、25%分位数。
14 7 24 22 3 16 5 27 4 34 105 5 14 4 38 5 13 8 4 9 118 4 4 2 5 32 9 7 4 12 89 3 6 5 4 6 8 8 5 14 912 5 9 17 6 4 8 10 5 8 911 9 18 3 3 55 8 11 6 7 97 8 17 15 3 12 4 3 4 7 126 12 87 5 6 3 5 78 204 15 156 1 3 2 4 8 8 513 45 12 10 11 3 8 8 8 9 8. sum daysVariable | Obs Mean Std. Dev. Min Max-------------+-----------------------------------------------------days | 110 9.745455 8.468437 1 55. sum days,ddays-------------------------------------------------------------Percentiles Smallest1% 2 15% 3 210% 3 2 Obs 11025% 5 3 Sum of Wgt. 11050% 8 Mean 9.745455Largest Std. Dev. 8.46843775% 11 3490% 17 38 Variance 71.7144395% 27 45 Skewness 2.87051799% 45 55 Kurtosis 12.96038gra days,bin(11) ylab(0,0.1,0.2,0.3,0.4,0.5) xlab(0,5,10,15,20,25,30,35,40,45,50,55). gen g=int((days-0)/5)+1. tab gg | Freq. Percent Cum.------------+-----------------------------------1 | 24 21.82 21.822 | 52 47.27 69.093 | 18 16.36 85.454 | 7 6.36 91.825 | 3 2.73 94.556 | 1 0.91 95.457 | 2 1.82 97.278 | 1 0.91 98.1810 | 1 0.91 99.0912 | 1 0.91 100.00------------+-----------------------------------Total | 110 100.00. centile days,centile(2.5,50,97.5)-- Binom. Interp. --Variable | Obs Percentile Centile [95% Conf. Interval]-------------+-------------------------------------------------------------days | 110 2.5 2 1 3*| 50 8 7 8| 97.5 39.575 24.32943 55*Lower (upper) confidence limit held at minimum (maximum) of sample3.t检验用于三种情况：样本均数与总体均数比较；配对数值变量资料的比较；两样本均数的比较；命令格式（ttest命令容许使用[if 表达式]和[in 范围]条件限制）：（1）样本均数与总体均数比较的t检验的命令是ttest：ttest 变量名= #valttesti #obs #mean #sd #val练习2：某区10例犬伤患者的治疗费用如下，另一区的平均费用为680元，问两区是否在费用上有区别?病例号: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 治疗费用（元）730 650 580 550 680 620 600 510 630 590. ttest a=680One-sample t test------------------------------------------------------------------------------Variable | Obs Mean Std. Err. Std. Dev. [95% Conf. Interval]---------+--------------------------------------------------------------------a | 10 614 20.06656 63.45602 568.6063 659.3937 ------------------------------------------------------------------------------ Degrees of freedom: 9Ho: mean(a) = 680Ha: mean < 680 Ha: mean ~= 680 Ha: mean > 680t = -3.2891 t = -3.2891 t = -3.2891P < t = 0.0047 P > |t| = 0.0094 P > t = 0.9953. ttesti 10 614 63.456 680结果同上（2）配对样本t检验的命令是ttest：ttest 变量1=变量2练习3：某类别伤害两个医院治疗时间（天）配对研究病例号: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 甲医院(x0): 7.3 6.8 7.0 6.9 7.1 7.2 6.7 6.5 6.9 7.1 乙医院(x1): 7.1 7.0 6.2 6.0 6.1 7.4 6.5 7.0 6.0 6.9. ttest x0=x1Paired t test------------------------------------------------------------------------------ Variable | Obs Mean Std. Err. Std. Dev. [95% Conf. Interval] ---------+-------------------------------------------------------------------- x0 | 10 6.95 .0763763 .2415229 6.777225 7.122775 x1 | 10 6.62 .1645195 .5202564 6.247831 6.992169 ---------+-------------------------------------------------------------------- diff | 10 .33 .1706524 .5396501 -.0560424 .7160425 ------------------------------------------------------------------------------ Ho: mean(x0 - x1) = mean(diff) = 0Ha: mean(diff) < 0 Ha: mean(diff) ~= 0 Ha: mean(diff) > 0t = 1.9338 t = 1.9338 t = 1.9338P < t = 0.9574 P > |t| = 0.0852 P > t = 0.0426（3）两样本均数比较的t检验ttest 变量1=变量2, unpairedttest 变量, by(分组变量)ttesti #obs1 #mean1 #sd1 #obs2 #mean2 #sd2练习4：两个区对犬伤治疗费用的比较？730 650 580 550 680 620 600 510 630 590 730 650 580 550 甲区：乙区：710 600 740 650 670 660 590 670 770 690 580. ttest v1=v2,unpTwo-sample t test with equal variances------------------------------------------------------------------------------Variable | Obs Mean Std. Err. Std. Dev. [95% Conf. Interval]---------+--------------------------------------------------------------------v1 | 14 617.8571 17.54675 65.65394 579.9497 655.7646v2 | 11 666.3636 18.2544 60.543 625.6903 707.037---------+-------------------------------------------------------------------- combined | 25 639.2 13.36563 66.82814 611.6147 666.7853---------+--------------------------------------------------------------------diff | -48.50649 25.57778 -101.4182 4.405167------------------------------------------------------------------------------Degrees of freedom: 23Ho: mean(v1) - mean(v2) = diff = 0Ha: diff < 0 Ha: diff ~= 0 Ha: diff > 0t = -1.8964 t = -1.8964 t = -1.8964P < t = 0.0353 P > |t| = 0.0705 P > t = 0.9647二．分类变量资料的χ2检验tabulate var1 var2 [fw=频数变量] [，选择项]tabi其中var1，var2分别表示行变量和列变量，[fw=频数变量]只在变量以频数形式存放时选用。
Stata实验指导书.doc-武汉理工大学
实验指导书武汉理工大学政治与行政学院2013年4月实验一STATA基本介绍实验目的掌握什么是STATA？该软件具有什么功能？熟悉STATA菜单各项的含义，数据输入、存储以及数据运算与处理等。
实验内容1.什么是STATA2.STATA的菜单3.数据输入与保存4、数据文件的合并与汇总5.数据编辑整理6.变量重新赋值7.数据的运算与新变量的生成8.数据的排序9.数据分组基本步骤当打开STATA后，展现在我们面前的界面如下：菜单栏共有11个选项，常用的有以下8个选项：1．文件：文件管理菜单，有关文件的调入、存储、显示和打印等；2．编辑：编辑菜单，有关文本内容的选择、拷贝、剪贴、寻找和替换等； 3．显示：显示菜单，有关状况栏、工具条、网格线是否显示，以及数据显示的字体类型、大小等设置；4．数据：数据管理菜单，有关数据变量定义、数据格式选定、观察对象的选择、排序、加权、数据文件的转换、连接、汇总等；5．转换：数据转换处理菜单，有关数值的计算、重新赋值、缺失值替代等；6．分析：统计菜单，有关一系列统计方法的应用；7．图形：作图菜单，有关统计图的制作；8．使用程序：用户选项菜单，有关命令解释、字体选择、文件信息、定义输出标题、窗口设计等；实验报告自己草拟10名学生的序号、姓名、统计学成绩、管理学成绩、每天学习时间特征资料。
（以自己的姓名作为第一号，并以自己的名字设为文件名）要求：（1）添加性别数据特征；粘贴处（2）按统计学成绩由高到低排序；粘贴处（3）按统计学成绩数量标志进行等距分组，并进行汇总统计。
粘贴处（4）计算生成统计学与管理学两科的总成绩与平均成绩两个变量。
粘贴处实验二STATA统计绘图实验目的掌握条形图、线形图、散点图、直方图等常用统计图的绘制方法与技巧。
实验内容1．条形图2．线形图单线形图（Simple）多线形图（Multiple）垂线形图（Drop-line）3．散点图简单散点图（Simple）——显示一对相关变量关系；重叠散点图(Overlay) ——显示多对相关变量关系；矩阵散点图(Matrix) ——显示多个相关变量关系；3维散点图(3-D) ——显示3个相关变量关系。
数据管理 Stata统计分析与应用PPT
format varlist %fmt 或者 format %fmt varlist
显示变量目前所采用的格式：format [varlist]
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2.1.3 变量的显示
1re1c】od仍e然命【使令例用：就r2e业c.o1调d】e查v数a有rl据ist集如(rwul表aeg)e[(2.ru-le4)所. 示的一个数据集format.dta，每个变量在Stata中 在本女例性的数任据务中是的抽生取成显一10示个个变样类量本e型并du保c如留at，所下该有：变男量性s用样t数本a字t。e代为替受%教1育4的s程表度，名具体各来说州，0的表示名受称教育，年数因小而于3是，1表字示符受教型育年变数为4到6年 ，后2一表列示列受出教了量育这年些；数分在p类7o。到p9年为，%3表1示1受.0教g育表年数明在1该0到州12，的4表总示受人教口育年，数在是13数到1值5年型，5变表示量受教；育而年数m在1e6d到a18g年e，是表2-15最 1我3们】希有望如将表各2各-个26变州和量表人的2-显2口7示所方的示式的年做两如个龄下数转中据换集位：，其数中，orig显inal.示格式是%9.0g，以浮点型方式存储。我 g生ro成uepx(xp)e—r的—们对建数立希值一，望个并分将命类名变各为量l个o，ge将变xp按e排r量。序的后的显数据示分方为尽式量等做规如模的下x个转子样换本：。 1下中面所利介用s绍这t的a个t命数a令据%创完建1成表4如2s下-9—5所个示—任的务>名。%为a-u1to4. s（即由右对齐改为左对齐）；
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state Alabama Alaska Arizona Arkansas California Colorado Connecticut Delaware Florida Georgia
第七章 方差分析(stata统计分析与应用)
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【例7.2】使用文件“职工信息表.dta”的数据来对两独立样本ttest命令的应用进行说 明。表7-3给出了某厂职工的性别、年龄、职称及文化程度的信息。本例要求检验不同 性别的职工工资是否相同，使用的方法包括一般的t检验，消除同方差假定的t检验。
表7-3 某厂职工信息表
协方差分析将那些人为很难控制的控制因素作为协变量，并在排除协 变量对观测变量影响的条件下，分析控制变量（可控）对观测变量的 作用，从而更加准确地对控制因素进行评价。
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协方差分析拓展了多因素方差分析，使之可以包含分类变量和连续变 量的情况。当出现连续变量时，定义此变量，方差分析便可进行。 Anova具有处理连续变量和分类变量的能力。方法就是在双因素和多 因素方差分析格式后，再加上continuous，指定连续变量。其基本 命令格式如下：
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7.1
t检验的Stata基本命令
t检验是用于小样本（样本容量小于30）两个平均值差异程度的检验方法。它 是用t分布理论来推断差异发生的概率，从而判定两个平均数的差异是否显著。 t检验包括单样本t检验、两样本t检验，其中两样本t检验又包括配对样本t检 验和两独立样本t检验。
1、单样本t检验的Stata操作
多因素方差分析不仅能够分析多个因素对观测变量的独立影响，更能 够分析多个控制因素的交互作用能否对观测变量的分布产生显著影响， 进而最终找到利于观测变量的最优组合。
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多因素方差分析处理的就是两个或者更多x分类变量的情况。在Stata中用命令 anova实现，其基本命令格式如下：
anova response_var [if] [in] [weight] [,options] 要在anova中纳入任何交互项，只需要指定有关变量的名称，并用*号连接即可。
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仍然利用“fish.dta”的数据，我们来拟合零膨胀负二项回归，并汇报
Vuong统计量以及似然比检验。 zinb count persons livebait, inf(child camper) vuong zip 这里，被解释变量为count，解释变量为persons和livebait，决定是否 捕鱼的变量为child和camper。
其中，选项exposure()约束ln(n)的系数为1，irr表示结果汇报发生率比。
（3）水平形式的泊松回归
我们先产生一个变量ln(n)，然后再进行泊松回归。 gen lnn=ln(n)
poisson injuries XYZowned lnn 其中，第一步为产生一个新变量lnn，其值为n的自然对数；第二步进行泊松 回归，被解释变量为injuries，解释变量为XYZowned和lnn。
对于“fish.dta”的数据，我们认为，影响捕获的鱼的
条数（count）的因素主要有该群游客有几人 （persons）以及是否使用活饵（livebait），而影响 游客捕鱼与否的因素则包括游客中有几人是儿童 （child）以及是否露营（camper）。我们希望在回归 的过程中汇报Vuong统计量，这样，该回归的命令为： zip count persons livebait, inf(child camper) vuongBiblioteka 2 零膨胀泊松回归的预测
对于本例，我们可以预测捕获的鱼的数量，并命名为pcount： predict pcount 或预测捕鱼数量为0的概率，并命名为prob： predict prob, pr 对于其他选项，道理相同，在此不再举例。
3 零膨胀负二项回归（ZINB）的操作
习题
1.利用本书附带光盘data文件夹下“poissonreg.dta”工作文件对决定
初中生旷课天数的因素进行分析。主要变量包括： id=学生的编号， school=学校，male=是否男生，math=数学课成绩，langarts=语言艺 术课成绩，daysatt=在校天数，daysabs=旷课天数。 以daysabs为被解释变量，以male和langarts为解释变量，进行泊松回 归模型的拟合。 下图列出了数据的基本情况。
因为被解释变量injuries为计数数据，所以我们考虑使
用泊松模型。利用“airinjure.dta”的数据，我们将讲 解泊松回归的操作、拟合优度的检验以及模型的预测。
实验操作指导
1 泊松回归的操作
（1）泊松回归的基本操作 进行泊松回归的基本命令如下： poisson depvar [indepvar] [if] [in] [weight] [,options] 其中，poisson代表“泊松回归”的基本命令语句，
选项。
仍利用“mortality.dta”的数据，我们假设死亡人数是年龄的函数，而参数则是分
组变量cohort的函数。为了拟合这个模型，我们键入以下命令： xi: gnbreg deaths age_mos, lnalpha(i.cohort) offset(logexp) 该命令中，xi:是为了与i.cohort相呼应，生成cohort的虚拟变量。选项 lnalpha(i.cohort) 表明，参数则是cohort的虚拟变量的函数。如果我们认为在 cohort相邻两组间的差异是一样的时候，可以直接使用cohort，而不必用其虚拟变 量。
（2）泊松回归的预测 预测的基本命令格式为： predict [type] newvar [if ] [in] [, statistic nooffset] 其中，predict是预测的基本命令语句，newvar代表生成的 新变量的名称，type代表新变量的类型，if代表条件语句， in代表范围语句，statistic代表要预测的统计量。表10.3显 示了各statistic统计量及其含义。
下面，我们利用“mortality.dta”的数据进行负二项
回归，命令为： xi: nbreg deaths i.cohort, offset(logexp) nolog 其中，被解释变量为deaths，解释变量为cohort的虚 拟变量，选项offset(logexp)约束logexp的系数为1， nolog表明不显示迭代过程。
利用这些数据，我们研究不同年代对儿童死亡率的影
响。我们会进行泊松回归及其拟合优度检验，负二项 回归以及广义负二项回归。
实验操作指导
1 泊松回归及拟合优度检验 因为我们要进行的回归分析中，被解释变量死亡人数是计数变
量，因此，我们首先考虑进行泊松回归。命令如下： gen logexp=ln(exposure) xi: poisson deaths i.cohort, offset(logexp) 其中，第一步生成了一个新变量logexp，其值为变量exposure的 自然对数；第二步为泊松回归。 在第二步中，xi表示生成扩展交互项（interaction expansion）， 在这里，解释变量cohort之前有前缀“i.”，即表示生成cohort 的虚拟变量（因为分组变量cohort取值为1、2、3，所以会生成3 个虚拟变量）。也就是说，被解释变量为deaths，解释变量为 虚拟变量_Icohort_1、_Icohort_2和_Icohort_3。为避免多重共线 性，stata会自动删掉一个虚拟变量。此外，选项offset(logexp) 表明约束logexp的系数为1，这是因为我们要研究组别对死亡率 的影响，而死亡人数除以暴露期才是死亡率。
主要内容
泊松回归模型
负二项和广义负二项回归模型 零膨胀回归模型
实验10-1：泊松回归模型
实验基本原理
对上式两边取对数可得对数似然函数，之后对β求导便可得最大似然估计值。
实验内容及数据来源
本书附带光盘data文件夹下的“airinjure.dta”工作文
件，给出了美国九家大的航线一年中的伤亡人数数据。 变量包括airline=航线，injuries=该航线一年的伤亡人 数，n=各航线飞离纽约的航班数量占全部飞离纽约的 航班数量的比例，XYZowned=航线是否为XYZ公司所 拥有（1代表为XYZ公司拥有，0代表为其他公司拥 有）。利用这些数据，我们分析XYZ公司拥有的航线 是否有更高的伤亡率。
下面，我们再进行scores的预测，并对预测结果进行描述。命令为： predict dscore1 dscore2, scores describe deaths dscore1 dscore2
实验10-3：零膨胀回归模型
实验基本原理
当计数数据中含有大量的“0”值时，可以考虑使用“零膨胀泊松回归”（ZeroInflated Poisson regression，简记ZIP）或“零膨胀负二项回归”（Zero-Inflated Negative Binomial regression，简记ZINB）。对零膨胀回归模型而言，估计是分两阶段 进行的。首先，决定计数变量“取零”还是“取正整数”，这相当于二值选择。其次， 如果决定“取正整数”，则进一步确定选择哪个正整数。
实验10-2：负二项和广义负二项回归模型
实验基本原理
实验内容及数据来源
本书附带光盘data文件夹下的“mortality.dta”工作文
件给出了不同时期儿童死亡人数的调查数据。变量包 括：cohort=分组变量（1代表出生于1941-1959年间，2 代表出生于1960-1967年间，3代表出生于1968-1976年 间）， age_mos=死亡时的年龄（单位为月）， deaths=死亡人数， exposure=暴露于风险的总年数 （=儿童人数*相应的年龄）。
利用这些数据，我们研究各因素对游客捕鱼条数的影
响。考虑到被解释变量count中有142个观测值取值为0， 我们使用零膨胀回归模型来进行模型拟合。 下面，利用“fish.dta”的数据，我们来讲解零膨胀泊 松回归、零膨胀负二项回归的拟合和预测。
实验操作指导
1 零膨胀泊松回归（ZIP）的操作
4 模型的预测
负二项回归和广义负二项回归的模型预测和泊松回归的模型预测大致相同， 只有几个选项不一样。预测的基本的命令格式如下： predict [type] newvar [if] [in] [, statistic nooffset]
其中，predict代表预测的基本命令语句，newvar代表生成的新变量的名称，
对上面的回归进行拟合优度检验： estat gof 结果显示，我们应当拒绝数据服从泊松回归的原假设。
2 负二项回归
对 “mortality.dta”的数据进行泊松回归后，拟合优度检验表明泊松回归模型是不合适 的。这样，我们考虑用负二项回归模型。
负二项回归的基本命令格式为： nbreg depvar [indepvar] [if] [in] [weight] [, nbreg_options] 其中，nbreg代表“负二项回归”的基本命令语句，depvar代表被解释变量的名称， indepvar代表解释变量的名称，if代表条件语句，in代表范围语句，weight代表权重语句， nbreg_options代表其他选项。
2.泊松回归的检验和预测
（1）拟合优度（goodness of fit）检验
命令estat gof 用于检验模型是否与数据吻合良好。在
泊松回归之后进行该检验，原假设为模型服从泊松分 布。当p值很小时，我们就应该拒绝原假设。 对前面回归的模型进行拟合优度检验，命令为： quietly poisson injuries XYZowned, exposure(n) estat gof 其中，第一步命令中的quietly用于指示stata不显示该 步的结果；第二步为拟合优度的检验。
type代表新变量的类型，if代表条件语句，in代表范围语句，statistic代表进行 预测的统计量。nbreg和gnbreg可用的statistic选项包括n、ir、xb和stdp，对 选项的解释，也和poisson相同。