本書以Stata為平臺，通過實例引導(dǎo)的方式介紹應(yīng)用Stata進行統(tǒng)計分析的相關(guān)知識，幫助讀者系統(tǒng)地學(xué)習(xí)使用Stata解決實際工作中遇到的問題。全書分為三部分，共17章，第一部分詳細(xì)介紹Stata的操作界面、命令基本語法、數(shù)據(jù)管理、圖形繪制等操作知識；第二部分介紹描述性統(tǒng)計、假設(shè)檢驗、方差分析、相關(guān)分析、各類回歸分析、聚類分析、主成分分析與因子分析等統(tǒng)計分析知識；第三部分介紹時間序列分析知識，包括趨勢分析與平滑方法、ARIMA模型、VAR模型與VEC模型、ARCH系列模型等。本書涉及面廣，涵蓋了一般用戶的基本需求，全書按邏輯順序編排，自始至終結(jié)合實例進行介紹，內(nèi)容完整且每章相對獨立，是一本詳盡實用的Stata學(xué)習(xí)用書。本書適合高等院校經(jīng)濟學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、管理學(xué)、金融學(xué)、社會學(xué)、醫(yī)學(xué)等相關(guān)專業(yè)的學(xué)生、科研人員學(xué)習(xí)使用，還適合應(yīng)用Stata進行數(shù)據(jù)分析以解決實際問題的人員學(xué)習(xí)使用。

李昕，畢業(yè)于北京航空航天大學(xué)，就職于中國科學(xué)院某研究所，擔(dān)任數(shù)據(jù)分析工程師職務(wù)。精通Matlab、SPSS等數(shù)據(jù)分析與處理軟件，擅長數(shù)學(xué)建模。發(fā)表論文多篇，主持編寫了第一版《SPSS 22.0統(tǒng)計分析從入門到精通》一書，暢銷多年。

目 錄
第一部分 基礎(chǔ)應(yīng)用篇
第1章 初識Stata1
1.1 Stata概述1
1.1.1 Stata功能簡介1
1.1.2 Stata功能匯總2
1.2 操作界面3
1.2.1 窗口介紹4
1.2.2 語言偏好設(shè)置5
1.2.3 常用快捷鍵6
1.3 命令基本語法6
1.3.1 命令名稱（command）7
1.3.2 變量名稱（varlist）7
1.3.3 按變量分類（by varlist:）8
1.3.4 賦值（=exp）9
1.3.5 條件表達式（if exp）9
1.3.6 限定范圍（in range）10
1.3.7 權(quán)重（weight）11
1.3.8 選項（options）11
1.4 do文件和log文件12
1.4.1 do文件的編寫12
1.4.2 運行do文件13
1.4.3 log文件14
1.5 獲取幫助14
1.5.1 調(diào)用自帶幫助15
1.5.2 使用PDF文檔17
1.6 本章小結(jié)18
第2章 數(shù)據(jù)管理19
2.1 變量19
2.1.1 變量命名規(guī)則19
2.1.2 變量類型20
2.1.3 變量的顯示格式20
2.1.4 變量標(biāo)簽設(shè)置25
2.2 創(chuàng)建/導(dǎo)入數(shù)據(jù)集26
2.2.1 利用數(shù)據(jù)編輯器創(chuàng)建數(shù)據(jù)集26
2.2.2 通過命令輸入數(shù)據(jù)27
2.2.3 讀取已有Stata數(shù)據(jù)29
2.2.4 導(dǎo)入其他格式數(shù)據(jù)30
2.3 數(shù)據(jù)集基本操作命令31
2.3.1 browse命令與edit命令31
2.3.2 generate命令與replace命令32
2.3.3 rename命令33
2.3.4 save命令33
2.3.5 describe命令33
2.3.6 list命令34
2.3.7 codebook命令34
2.3.8 drop命令與keep命令35
2.4 數(shù)值型變量和字符串變量的轉(zhuǎn)換36
2.4.1 字符串變量轉(zhuǎn)換為數(shù)值型變量36
2.4.2 數(shù)值型變量轉(zhuǎn)換為字符串變量37
2.4.3 利用real()函數(shù)實現(xiàn)字符串?dāng)?shù)值化38
2.5 運算符38
2.5.1 算術(shù)運算符38
2.5.2 關(guān)系運算符39
2.5.3 邏輯運算符39
2.5.4 運算符優(yōu)先級40
2.6 常用函數(shù)40
2.6.1 常用隨機數(shù)函數(shù)40
2.6.2 常用數(shù)學(xué)函數(shù)41
2.6.3 常用統(tǒng)計函數(shù)43
2.7 虛擬變量與分類變量44
2.7.1 虛擬變量44
2.7.2 分類變量46
2.8 數(shù)據(jù)合并與抽取50
2.8.1 橫向合并數(shù)據(jù)50
2.8.2 縱向合并數(shù)據(jù)52
2.8.3 交叉合并數(shù)據(jù)54
2.8.4 抽取數(shù)據(jù)57
2.9 本章小結(jié)59
第3章 圖形繪制60
3.1 二維繪圖命令族介紹60
3.2 散點圖62
3.2.1 scatter命令語法格式62
3.2.2 散點顯示設(shè)置63
3.2.3 散點標(biāo)簽設(shè)置67
3.2.4 散點連線設(shè)置68
3.2.5 散點振蕩設(shè)置69
3.3 圖形設(shè)置70
3.3.1 坐標(biāo)軸尺度設(shè)置70
3.3.2 坐標(biāo)軸刻度設(shè)置72
3.3.3 坐標(biāo)軸標(biāo)題設(shè)置75
3.3.4 圖標(biāo)題設(shè)置77
3.3.5 圖例設(shè)置78
3.3.6 by()選項設(shè)置81
3.3.7 圖形顯示格式設(shè)置83
3.4 常見圖形繪制84
3.4.1 曲線標(biāo)繪圖84
3.4.2 連線標(biāo)繪圖87
3.4.3 擬合圖形87
3.4.4 直方圖90
3.4.5 條形圖92
3.5 圖形保存與輸出95
3.5.1 圖形保存95
3.5.2 圖形輸出95
3.6 本章小結(jié)96
第二部分 統(tǒng)計分析實現(xiàn)篇
第4章 描述性統(tǒng)計97
4.1 描述性統(tǒng)計基本理論97
4.1.1 變量類型97
4.1.2 頻數(shù)分布98
4.1.3 集中趨勢98
4.1.4 離散趨勢100
4.1.5 正態(tài)分布101
4.1.6 偏度和峰度102
4.1.7 Z標(biāo)準(zhǔn)化得分103
4.2 連續(xù)變量的描述性統(tǒng)計103
4.2.1 變量摘要統(tǒng)計信息103
4.2.2 數(shù)值型變量匯總統(tǒng)計信息105
4.2.3 統(tǒng)計量的置信區(qū)間106
4.2.4 正態(tài)性檢驗與數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換108
4.3 分類變量的描述性統(tǒng)計114
4.3.1 列聯(lián)表概述114
4.3.2 利用table命令生成列聯(lián)表115
4.3.3 利用tabulate命令生成列聯(lián)表120
4.3.4 利用tabstat命令生成列聯(lián)表129
4.4 本章小結(jié)131
第5章 假設(shè)檢驗132
5.1 假設(shè)檢驗基礎(chǔ)理論132
5.1.1 假設(shè)檢驗基本步驟132
5.1.2 t檢驗134
5.1.3 檢驗分類136
5.2 基于均值的參數(shù)檢驗137
5.2.1 Stata中的t檢驗137
5.2.2 單樣本t檢驗138
5.2.3 雙樣本t檢驗139
5.2.4 配對樣本t檢驗141
5.2.5 直接檢驗法141
5.3 基于標(biāo)準(zhǔn)差的參數(shù)檢驗142
5.3.1 Stata中的標(biāo)準(zhǔn)差檢驗142
5.3.2 單樣本標(biāo)準(zhǔn)差檢驗143
5.3.3 雙樣本方差（標(biāo)準(zhǔn)差）檢驗144
5.3.4 直接檢驗法144
5.3.5 魯棒檢驗145
5.4 非參數(shù)檢驗146
5.4.1 單樣本正態(tài)分布檢驗146
5.4.2 兩獨立樣本檢驗146
5.4.3 兩相關(guān)樣本檢驗147
5.4.4 多獨立樣本檢驗148
5.4.5 游程檢驗149
5.5 本章小結(jié)150
第6章 方差分析151
6.1 單因素方差分析151
6.1.1 基本理論151
6.1.2 Stata實現(xiàn)154
6.1.3 分析示例155
6.2 多因素方差分析158
6.2.1 基本理論159
6.2.2 Stata實現(xiàn)163
6.2.3 分析示例164
6.3 協(xié)方差分析169
6.3.1 基本理論169
6.3.2 Stata實現(xiàn)170
6.3.3 分析示例170
6.4 本章小結(jié)172
第7章 相關(guān)分析173
7.1 簡單相關(guān)分析173
7.1.1 簡單相關(guān)分析基礎(chǔ)173
7.1.2 Stata實現(xiàn)175
7.1.3 分析示例177
7.2 偏相關(guān)分析180
7.2.1 偏相關(guān)分析基礎(chǔ)180
7.2.2 Stata實現(xiàn)181
7.2.3 分析示例181
7.3 本章小結(jié)182
第8章 經(jīng)典線性回歸分析183
8.1 線性回歸模型183
8.1.1 一元線性回歸模型183
8.1.2 多元線性回歸模型184
8.1.3 回歸參數(shù)的普通最小二乘估計185
8.1.4 回歸方程的統(tǒng)計檢驗185
8.1.5 殘差分析191
8.1.6 經(jīng)典線性回歸分析假設(shè)195
8.2 線性回歸的Stata實現(xiàn)196
8.2.1 回歸分析命令196
8.2.2 回歸系數(shù)的協(xié)方差矩陣198
8.2.3 計算擬合值和殘差199
8.2.4 對回歸系數(shù)進行假設(shè)檢驗201
8.3 約束回歸分析202
8.3.1 約束回歸條件設(shè)置203
8.3.2 約束回歸命令203
8.3.3 約束回歸分析示例203
8.4 本章小結(jié)205
第9章 非經(jīng)典線性回歸分析206
9.1 多重共線性206
9.1.1 多重共線性的檢驗206
9.1.2 多重共線性的處理207
9.2 內(nèi)生性211
9.2.1 內(nèi)生性的檢驗211
9.2.2 內(nèi)生性的處理214
9.2.3 擴展回歸模型215
9.3 異方差219
9.3.1 異方差的檢驗219
9.3.2 異方差的處理221
9.4 本章小結(jié)223
第10章 高級回歸分析224
10.1 非線性回歸分析224
10.1.1 Stata實現(xiàn)224
10.1.2 應(yīng)用示例225
10.2 非參數(shù)回歸分析227
10.2.1 Stata實現(xiàn)227
10.2.2 應(yīng)用示例227
10.3 分位數(shù)回歸分析229
10.3.1 Stata實現(xiàn)229
10.3.2 應(yīng)用示例229
10.4 斷尾回歸分析231
10.4.1 Stata實現(xiàn)231
10.4.2 應(yīng)用示例231
10.5 截取回歸分析233
10.5.1 Stata實現(xiàn)233
10.5.2 應(yīng)用示例233
10.6 樣本選擇模型分析235
10.6.1 Stata實現(xiàn)236
10.6.2 應(yīng)用示例236
10.7 本章小結(jié)238
第11章 離散回歸分析239
11.1 二值響應(yīng)模型239
11.1.1 二元Logistic回歸分析239
11.1.2 二元Probit回歸分析241
11.2 多值響應(yīng)模型242
11.2.1 無序響應(yīng)模型242
11.2.2 有序響應(yīng)模型245
11.3 本章小結(jié)248
第12章 聚類分析249
12.1 聚類分析基本理論249
12.1.1 距離的定義249
12.1.2 指標(biāo)間的相似系數(shù)251
12.1.3 類間距離及其遞推公式252
12.1.4 K均值聚類253
12.2 劃分聚類分析254
12.2.1 Stata實現(xiàn)255
12.2.2 應(yīng)用示例256
12.3 層次聚類分析259
12.3.1 Stata實現(xiàn)259
12.3.2 應(yīng)用示例261
12.4 本章小結(jié)264
第13章 主成分分析與因子分析265
13.1 主成分分析265
13.1.1 主成分分析基本理論265
13.1.2 Stata實現(xiàn)270
13.1.3 主成分分析的其他命令271
13.1.4 應(yīng)用示例278
13.2 因子分析282
13.2.1 因子分析基本理論282
13.2.2 Stata實現(xiàn)288
13.2.3 因子分析的其他命令288
13.2.4 應(yīng)用示例289
13.3 本章小結(jié)293
第三部分 時間序列分析篇
第14章 時間序列分析初步294
14.1 基本時間序列模型294
14.1.1 時間序列的構(gòu)成因素294
14.1.2 時間序列長期趨勢分析295
14.1.3 平穩(wěn)性檢驗297
14.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理的Stata實現(xiàn)298
14.2.1 定義時間序列298
14.2.2 調(diào)整時間設(shè)置的初始值299
14.2.3 時間變量為字符串格式時的處理301
14.2.4 拓展時間區(qū)間302
14.2.5 繪制時間序列趨勢圖304
14.2.6 時間序列算子305
14.3 趨勢分析與平滑方法的Stata實現(xiàn)306
14.3.1 移動平均法306
14.3.2 指數(shù)平滑法308
14.3.3 非季節(jié)性Holt-Winters平滑法310
14.3.4 季節(jié)性Holt-Winters平滑法312
14.4 本章小結(jié)315
第15章 ARIMA模型316
15.1 模型基本理論316
15.1.1 自回歸過程（AR模型）316
15.1.2 移動平均過程（MA模型）317
15.1.3 自回歸移動平均過程（ARMA模型）318
15.1.4 單整自回歸移動平均過程（ARIMA模型）318
15.2 單位根過程及其檢驗319
15.2.1 常見的非平穩(wěn)隨機過程319
15.2.2 單位根檢驗320
15.2.3 協(xié)整檢驗322
15.3 ARIMA模型的Stata實現(xiàn)322
15.3.1 相關(guān)性檢驗322
15.3.2 平穩(wěn)性檢驗324
15.3.3 Stata實現(xiàn)328
15.4 本章小結(jié)333
第16章 VAR模型與VEC模型3