【统计学】基本Stata使用手册（1）：基本操作

本篇为自己总结的基本Stata使用手册~今天更新的是第一部分：基本操作。

1 基本操作

1.1 Stata基本操作

关闭一个数据集以使用另外一个

.clear

审视数据

.describe

查看具体数据

.list s lnw
.list s lnw 5/10 %只显示 lnw其中 5到 10的数据）
.list s lnw  if s > 16 %显示满足条件的数据
.set more off %连续滚动屏幕显示命令运行结果
.set more on %分页显示命令运行结果
.drop if s >= 16 %删除满足条件的数据
.keep if s >= 16 %保留满足条件的数据

升序排列

.sort s
.list

降序排列

.gsort -s
.list

生成新的变量

.generate lns=log(s)
.gen s2=s^2 %生成二次项
.gen exprs=s*expr %生成交互项
.gen w=exp(lnw) %生成对数项
.gen colleg=(s>=16) %生成虚拟变量
.rename colleg college %变量重新命名
.replace clooege=(s>15) %更改变量设置
.drop s* %去除所有 s*的变量

1.2 基本可视化指令

基本画图指令

.histogram s,width(1) frequency %直方图，frequency显示频率，默认显示频数
.scatter s lnw %画散点图
.tsline y,label(1980(10)2000) %画时间趋势图
.line lny lny1 lyear,lp(solid dash)

加标签的散点图

.gen n=_n  %用于生成序号
.scatter lnw s,mlabel(n)

将两个图画在一起

.twoway kdensity lnw || kdensity lnw if s==16,lpattern(dash)
.twoway kdensity wage,xaixs(1) yaxis(1) xvarlab(wage)||kdensity lnw,xaxis(2)
yaxis(2) xvarlab(ln(wage)) lp(dash) %两个图有不同的轴
.twoway connect consumption time,msymbol(circle) yaxis(1)|| connect temp
time,msymbol(triangle) yaxis(2) %选择线形连接各点

画趋势线

.twoway scatter lnw s || lfit lnw s

.normalden(x)为标准正态的密度函数，normal(x)为标准正态的累积分布函数
.chi2den(k,x)表示自由度为kkk的卡方分布概率密度函数，chi2(k,x)表示自由度为kkk的卡方分布累积分布函数。
.tden(k,t)为自由度为kkk 的ttt 分布的概率密度函数。t(k,t)t(k,t)t(k,t) 表示自由度为 kkk 的 ttt 分布累积分布函数。
.Tden(kl,k2,x)表示自由度为(k1,k2)(k_1,k_2)(k1,k2)的 FFF分布的概率密度函数。F(k1,k2,x)F(k_1,k_2,x)F(k1,k2,x)表示自由度为(k1,k2)(k_1,k_2)(k1,k2)的 FFF分布的累积分布函数。

1.3 统计特征分析

查看统计特征

.summerize s  %返回Obs,Mean,Std.Dev.,Min,Max
.sum %显示所有变量的统计指标
.tabulate s %显示变量的经验累积分布函数
.pwcorr lnw s expr, sig ster(.05) %显示相关系数并将显著的标星

计算表达式

.display expression

概率密度函数的连续估计

.kdensity lnw,normal normop(lpattern(dash))

标准化

.gen sd=(s-r(mean))/r(sd)

1.4 命令运行结果运用

返回回归结果

.return list %返回r(N) r(sum_N) r(mean) r(Var) r(sd) r(min) r(max) r(sum)
.ereturn list %返回 e变量

产生随机数的方法

.set seed 10101
.set obs 30
.gen x=runiform()
.gen x=rnormal() %~N(0,1)
.gen x=rnormal(m,s) %~N(m,s^2)
.gen x=rt(m) %~t(m)
.gen x=rchi2(m) %~chi^2(m)

随机游走

program randwalk,rclass
drop _all
set obs 1000
gen eps=rnormal()
gen y=sum(eps)
gen t=_n
tsset t
reg y L.y
return scalar b1=_b[L.y] end
simulate beta=r(b1),seed(10101) reps(1000):randwalk
kdensity beta

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【统计学】基本Stata使用手册（1）：基本操作

目录

1 基本操作

1.1 Stata基本操作

1.2 基本可视化指令

1.3 统计特征分析

1.4 命令运行结果运用

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