目 錄第1章 Stata概述11.1 Stata的歷史和特點(diǎn)11.2 Stata的使用界面21.3 Stata命令——help、search命令41.4 Stata學(xué)習(xí)資源8第2章 數(shù)據(jù)管理92.1 變量和變量的取值92.1.1 變量的命名92.1.2 變量的取值類型102.1.3 變量的顯示112.1.4 變量的標(biāo)簽142.2 創(chuàng)建一個(gè)新的數(shù)據(jù)集142.2.1 關(guān)于數(shù)據(jù)集操作的基本命令 142.2.2 舉例應(yīng)用：創(chuàng)建新的數(shù)據(jù)集auto.dta162.3 導(dǎo)入已創(chuàng)建的數(shù)據(jù)集202.3.1 一般的原則202.3.2 讀取格式為.dta的數(shù)據(jù)202.3.3 利用Excel復(fù)制數(shù)據(jù)進(jìn)入Stata系統(tǒng)中212.4 Stata中的表達(dá)式222.4.1 算術(shù)符號(hào)222.4.2 關(guān)系符號(hào)222.4.3 邏輯符號(hào)232.5 Stata中的常用函數(shù)232.6 使用in、if和by語(yǔ)句定義數(shù)據(jù)子集242.6.1 in的使用242.6.2 if的使用252.6.3 by語(yǔ)句的使用252.7 變量的相關(guān)操作252.7.1 建立新的變量——generate252.7.2 更改已有的變量——replace272.7.3 egen命令292.8 數(shù)值和字符串的轉(zhuǎn)換332.8.1 encode和decode命令332.8.2 real函數(shù)352.9 生成分類變量和虛擬變量352.9.1 生成虛擬變量362.9.2 生成分類變量372.10 數(shù)據(jù)的整理422.10.1 數(shù)據(jù)的橫向合并422.10.2 數(shù)據(jù)的縱向合并462.10.3 數(shù)據(jù)的交叉合并492.10.4 數(shù)據(jù)的抽取522.11 Stata操作習(xí)題54第3章 圖形繪制基礎(chǔ)573.1 Stata繪圖簡(jiǎn)介573.1.1 主要的圖形類型583.1.2 圖形的組成部分與制圖命令的結(jié)構(gòu)583.1.3 尋求幫助583.2 繪制散點(diǎn)圖583.2.1 繪制散點(diǎn)圖的命令和最基本的使用583.2.2 散點(diǎn)顯示選項(xiàng)（marker_options）的設(shè)定633.2.3 散點(diǎn)標(biāo)簽選項(xiàng)（marker_label_options）的設(shè)定693.2.4 連線選項(xiàng)（connect_options）的設(shè)定753.2.5 振蕩選項(xiàng)（jitter_options）的設(shè)定763.3 二維繪圖選項(xiàng)773.3.1 坐標(biāo)軸尺度選項(xiàng)組（axis_scale_options）的設(shè)定783.3.2 坐標(biāo)軸刻度選項(xiàng)組（axis_label_options）的設(shè)定823.3.3 坐標(biāo)軸標(biāo)題選項(xiàng)組（axis_title_options）的設(shè)定893.3.4 標(biāo)題選項(xiàng)組（title_options）的設(shè)定913.3.5 圖例選項(xiàng)（legend_option）的設(shè)定933.3.6 by選項(xiàng)的設(shè)定983.3.7 scheme選項(xiàng)的設(shè)定1043.3.8 軸線選擇選項(xiàng)（axis_choice_options）的設(shè)定1043.3.9 增加線選項(xiàng)（added_line_options）的設(shè)定1063.3.10 scale選項(xiàng)的設(shè)定1073.3.11 圖形保存選項(xiàng)1093.3.12 圖形輸出選項(xiàng)1103.4 Stata操作習(xí)題111第4章 其他圖形繪制1134.1 繪制曲線標(biāo)繪圖和連線標(biāo)繪圖1134.1.1 繪制曲線標(biāo)繪圖1134.1.2 繪制連線標(biāo)繪圖1174.2 繪制擬合圖形1184.2.1 繪制一次擬合圖形1184.2.2 繪制二次擬合圖形1204.2.3 繪制lowess擬合圖形1214.3 繪制條形圖1234.3.1 關(guān)于分類變量的講解1254.3.2 關(guān)于條形圖外觀的講解1264.4 Stata操作習(xí)題131第5章 描述性統(tǒng)計(jì)分析1335.1 描述性統(tǒng)計(jì)的原理1335.1.1 定性變量1335.1.2 定量變量1335.2 描述性統(tǒng)計(jì)量的Stata實(shí)現(xiàn)1365.3 探測(cè)異常值1435.3.1 計(jì)算z得分1445.3.2 箱線圖1445.4 數(shù)據(jù)的正態(tài)性檢驗(yàn)和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換1485.4.1 正態(tài)性檢驗(yàn)的原理1485.4.2 正態(tài)性檢驗(yàn)的Stata實(shí)現(xiàn)1535.4.3 改變數(shù)據(jù)的分布1555.5 相關(guān)系數(shù)1575.5.1 相關(guān)系數(shù)概述1585.5.2 相關(guān)系數(shù)在Stata中的實(shí)現(xiàn)1595.6 Stata操作習(xí)題163第6章 列聯(lián)表分析1656.1 列聯(lián)表分析1656.1.1 列聯(lián)表概述1656.1.2 獨(dú)立性檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量1656.1.3 列聯(lián)表中的相關(guān)測(cè)量統(tǒng)計(jì)量1666.2 Stata的列聯(lián)表分析——table和tabulate命令1676.2.1 使用table命令生成列聯(lián)表1676.2.2 使用tabulate命令進(jìn)行列聯(lián)表分析1726.3 利用Stata生成包含描述性統(tǒng)計(jì)量的列表1766.3.1 tabstat 1766.3.2 tabulate, summarize ()1786.4 Stata操作習(xí)題180第7章 方差分析1817.1 t檢驗(yàn)1817.1.1 單樣本t檢驗(yàn)的基本思想與理論1817.1.2 雙樣本t檢驗(yàn)的基本思想與理論1817.1.3 t檢驗(yàn)的Stata基本命令1837.2 單因素方差分析1897.2.1 單因素方差分析原理1897.2.2 單因素方差分析Stata實(shí)現(xiàn)1917.3 雙因素和多因素方差分析1957.3.1 雙因素方差分析原理1957.3.2 多因素方差分析原理1997.3.3 雙因素和多因素方差分析Stata實(shí)現(xiàn)2007.4 協(xié)方差分析2017.4.1 協(xié)方差分析原理2017.4.2 協(xié)方差分析Stata實(shí)現(xiàn)2027.5 Stata操作習(xí)題204第8章 經(jīng)典假設(shè)下的橫截面數(shù)據(jù)單方程線性回歸模型的Stata實(shí)現(xiàn)2068.1 線性回歸分析2068.1.1 回歸分析簡(jiǎn)介2068.1.2 線性回歸分析簡(jiǎn)介2078.2 橫截面數(shù)據(jù)2088.3 經(jīng)典假設(shè)及其性質(zhì)2108.3.1 經(jīng)典假設(shè)2108.3.2 經(jīng)典假設(shè)下線性模型的基本性質(zhì)2118.4 Stata的回歸分析——regress、predict、test命令2128.4.1 使用regress命令——因變量對(duì)自變量的回歸2128.4.2 使用predict命令——計(jì)算擬合值和殘差2198.4.3 使用test命令——進(jìn)行讀者指定的檢驗(yàn)2218.5 sw regress基本命令及其選項(xiàng)——逐步回歸2238.6 對(duì)解釋變量和被解釋變量做變換——更好地?cái)M合數(shù)據(jù)2268.7 習(xí)題228第9章 非經(jīng)典假設(shè)、線性方程組、面板數(shù)據(jù)估計(jì)的Stata實(shí)現(xiàn)2299.1 非經(jīng)典假設(shè)下的回歸分析的Stata實(shí)現(xiàn)2299.1.1 多重共線性的檢驗(yàn)和處理2299.1.2 內(nèi)生性的檢驗(yàn)與處理2339.1.3 異方差的檢驗(yàn)與處理2389.2 線性方程組的回歸分析——Stata實(shí)現(xiàn)2409.2.1 似不相關(guān)模型2409.2.2 聯(lián)立方程組模型2439.3 面板數(shù)據(jù)的Stata處理2459.3.1 固定效應(yīng)的面板數(shù)據(jù)Stata實(shí)現(xiàn)2479.3.2 隨機(jī)效應(yīng)的面板數(shù)據(jù)Stata實(shí)現(xiàn)2489.4 練習(xí)題249第10章 非線性回歸分析及回歸診斷基礎(chǔ)25110.1 非線性回歸分析25110.1.1 非線性回歸的Stata實(shí)現(xiàn)——nl命令25110.2 二值響應(yīng)模型——使用probit、logit；dprobit、logistic命令25310.2.1 probit、dprobit命令的使用方法25310.2.2 logit、logistic命令的使用方法25610.3 多值響應(yīng)模型——使用mlogit、ologit命令25810.3.1 無(wú)序響應(yīng)模型——mlogit命令25810.3.2 有序響應(yīng)模型——ologit命令26110.4 角點(diǎn)解模型——tobit命令的使用方法26410.5 樣本選擇模型——heckman命令的使用方法26510.6 回歸診斷26710.7 練習(xí)題271第11章 時(shí)間序列分析27311.1 基本時(shí)間序列模型的估計(jì)27311.1.1 趨勢(shì)分析與指數(shù)平衡27311.1.2 平穩(wěn)性檢驗(yàn)27511.1.3 趨勢(shì)分析與指數(shù)平滑的Stata實(shí)現(xiàn)27611.2 ARIMA模型的估計(jì)、單位根與協(xié)整28011.2.1 ARIMA模型的估計(jì)28011.2.2 單位根過(guò)程及其檢驗(yàn)28311.2.3 協(xié)整檢驗(yàn)28511.2.4 ARIMA模型的Stata實(shí)現(xiàn)28611.3 VAR與VEC的估計(jì)及解釋29511.3.1 普通VAR模型的估計(jì)29511.3.2 Granger因果分析、IRF與方差分解29711.3.3 Johansen協(xié)整檢驗(yàn)和VEC模型的估計(jì)30011.3.4 VAR模型的