Stata统计分析与应用（第3版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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马慧慧 著

图书标签:

• Stata
• 统计分析
• 计量经济学
• 数据分析
• 应用经济学
• 医学统计
• 社会科学
• 统计建模
• 回归分析
• 面板数据

店铺： 电子工业出版社官方旗舰店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121284229

商品编码：29531899724

包装：平塑

开本：16

出版时间：2016-04-01

内容介绍

内容介绍

Stata是近年来兴起的一款短小精悍、功能强大的统计计量软件，由于它操作灵活、简单、易学易用，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。 本书主要内容包括Stata使用基础、Stata与回归分析、Stata与多元统计分析、Stata编程入门，共计14章。这些内容中包括了Stata的数据管理、图形绘制、各种基本和高级的计量回归分析、常用的统计分析方法等，最后还简明地介绍了编程入门知识。在讲解过程中，本书使用Stata14这个最新版本，穿插了几百个实例加以诠释，并配有多媒体视频光盘进行讲解，非常方便读者的理解和学习。

 

 

编辑推荐

本书基于Stata而编写，分为Stata使用基础、Stata与回归分析、Stata与多元统计分析、Stata编程入门共14章。内容涵盖了Stata从入门的数据管理、图形绘制到各种高级的统计、回归分析以及编程入门知识，不仅详细地讲解了Stata各种命令的相关参数，还列举了大量的实例加以说明，非常方便读者进行理解和学习。 

 

 

目  录

第1章  Stata概述    1

1.1  Stata的历史和特点    1

1.2  Stata的使用界面    2

1.3  Stata命令——help、search命令    4

1.4  Stata学习资源    8

第2章  数据管理    9

2.1  变量和变量的取值    9

2.1.1  变量的命名    9

2.1.2  变量的取值类型    10

2.1.3  变量的显示    11

2.1.4  变量的标签    14

2.2  创建一个新的数据集    14

2.2.1  关于数据集操作的基本命令     14

2.2.2  举例应用：创建新的数据集auto.dta    16

2.3  导入已创建的数据集    20

2.3.1  一般的原则    20

2.3.2  读取格式为.dta的数据    20

2.3.3  利用Excel复制数据进入Stata系统中    21

2.4  Stata中的表达式    22

2.4.1  算术符号    22

2.4.2  关系符号    22

2.4.3  逻辑符号    23

2.5  Stata中的常用函数    23

2.6  使用in、if和by语句定义数据子集    24

2.6.1  in的使用    24

2.6.2  if的使用    25

2.6.3  by语句的使用    25

2.7  变量的相关操作    25

2.7.1  建立新的变量——generate    25

2.7.2  更改已有的变量——replace    27

2.7.3  egen命令    29

2.8  数值和字符串的转换    33

2.8.1  encode和decode命令    33

2.8.2  real函数    35

2.9  生成分类变量和虚拟变量    35

2.9.1  生成虚拟变量    36

2.9.2  生成分类变量    37

2.10  数据的整理    42

2.10.1  数据的横向合并    42

2.10.2  数据的纵向合并    46

2.10.3  数据的交叉合并    49

2.10.4  数据的抽取    52

2.11  Stata操作习题    54

第3章  图形绘制基础    57

3.1  Stata绘图简介    57

3.1.1  主要的图形类型    58

3.1.2  图形的组成部分与制图命令的结构    58

3.1.3  寻求帮助    58

3.2  绘制散点图    58

3.2.1  绘制散点图的命令和最基本的使用    58

3.2.2  散点显示选项（marker_options）的设定    63

3.2.3  散点标签选项（marker_label_options）的设定    69

3.2.4  连线选项（connect_options）的设定    75

3.2.5  振荡选项（jitter_options）的设定    76

3.3  二维绘图选项    77

3.3.1  坐标轴尺度选项组（axis_scale_options）的设定    78

3.3.2  坐标轴刻度选项组（axis_label_options）的设定    82

3.3.3  坐标轴标题选项组（axis_title_options）的设定    89

3.3.4  标题选项组（title_options）的设定    91

3.3.5  图例选项（legend_option）的设定    93

3.3.6  by选项的设定    98

3.3.7  scheme选项的设定    104

3.3.8  轴线选择选项（axis_choice_options）的设定    104

3.3.9  增加线选项（added_line_options）的设定    106

3.3.10  scale选项的设定    107

3.3.11  图形保存选项    109

3.3.12  图形输出选项    110

3.4  Stata操作习题    111

第4章  其他图形绘制    113

4.1  绘制曲线标绘图和连线标绘图    113

4.1.1  绘制曲线标绘图    113

4.1.2  绘制连线标绘图    117

4.2  绘制拟合图形    118

4.2.1  绘制一次拟合图形    118

4.2.2  绘制二次拟合图形    120

4.2.3  绘制lowess拟合图形    121

4.3  绘制条形图    123

4.3.1  关于分类变量的讲解    125

4.3.2  关于条形图外观的讲解    126

4.4  Stata操作习题    131

第5章  描述性统计分析    133

5.1  描述性统计的原理    133

5.1.1  定性变量    133

5.1.2  定量变量    133

5.2  描述性统计量的Stata实现    136

5.3  探测异常值    143

5.3.1  计算z得分    144

5.3.2  箱线图    144

5.4  数据的正态性检验和数据转换    148

5.4.1  正态性检验的原理    148

5.4.2  正态性检验的Stata实现    153

5.4.3  改变数据的分布    155

5.5  相关系数    157

5.5.1  相关系数概述    158

5.5.2  相关系数在Stata中的实现    159

5.6  Stata操作习题    163

第6章  列联表分析    165

6.1  列联表分析    165

6.1.1  列联表概述    165

6.1.2  独立性检验统计量    165

6.1.3  列联表中的相关测量统计量    166

6.2  Stata的列联表分析——table和tabulate命令    167

6.2.1  使用table命令生成列联表    167

6.2.2  使用tabulate命令进行列联表分析    172

6.3  利用Stata生成包含描述性统计量的列表    176

6.3.1  tabstat     176

6.3.2  tabulate, summarize ()    178

6.4  Stata操作习题    180

第7章  方差分析    181

7.1  t检验    181

7.1.1  单样本t检验的基本思想与理论    181

7.1.2  双样本t检验的基本思想与理论    181

7.1.3  t检验的Stata基本命令    183

7.2  单因素方差分析    189

7.2.1  单因素方差分析原理    189

7.2.2  单因素方差分析Stata实现    191

7.3  双因素和多因素方差分析    195

7.3.1  双因素方差分析原理    195

7.3.2  多因素方差分析原理    199

7.3.3  双因素和多因素方差分析Stata实现    200

7.4  协方差分析    201

7.4.1  协方差分析原理    201

7.4.2  协方差分析Stata实现    202

7.5  Stata操作习题    204

第8章  经典假设下的横截面数据单方程线性回归模型的Stata实现    206

8.1  线性回归分析    206

8.1.1  回归分析简介    206

8.1.2  线性回归分析简介    207

8.2  横截面数据    208

8.3  经典假设及其性质    210

8.3.1  经典假设    210

8.3.2  经典假设下线性模型的基本性质    211

8.4  Stata的回归分析——regress、predict、test命令    212

8.4.1  使用regress命令——因变量对自变量的回归    212

8.4.2  使用predict命令——计算拟合值和残差    219

8.4.3  使用test命令——进行读者指定的检验    221

8.5  sw regress基本命令及其选项——逐步回归    223

8.6  对解释变量和被解释变量做变换——更好地拟合数据    226

8.7  习题    228

第9章  非经典假设、线性方程组、面板数据估计的Stata实现    229

9.1  非经典假设下的回归分析的Stata实现    229

9.1.1  多重共线性的检验和处理    229

9.1.2  内生性的检验与处理    233

9.1.3  异方差的检验与处理    238

9.2  线性方程组的回归分析——Stata实现    240

9.2.1  似不相关模型    240

9.2.2  联立方程组模型    243

9.3  面板数据的Stata处理    245

9.3.1  固定效应的面板数据Stata实现    247

9.3.2  随机效应的面板数据Stata实现    248

9.4  练习题    249

第10章  非线性回归分析及回归诊断基础    251

10.1  非线性回归分析    251

10.1.1  非线性回归的Stata实现——nl命令    251

10.2  二值响应模型——使用probit、logit；dprobit、logistic命令    253

10.2.1  probit、dprobit命令的使用方法    253

10.2.2  logit、logistic命令的使用方法    256

10.3  多值响应模型——使用mlogit、ologit命令    258

10.3.1  无序响应模型——mlogit命令    258

10.3.2  有序响应模型——ologit命令    261

10.4  角点解模型——tobit命令的使用方法    264

10.5  样本选择模型——heckman命令的使用方法    265

10.6  回归诊断    267

10.7  练习题    271

第11章  时间序列分析    273

11.1  基本时间序列模型的估计    273

11.1.1  趋势分析与指数平衡    273

11.1.2  平稳性检验    275

11.1.3  趋势分析与指数平滑的Stata实现    276

11.2  ARIMA模型的估计、单位根与协整    280

11.2.1  ARIMA模型的估计    280

11.2.2  单位根过程及其检验    283

11.2.3  协整检验    285

11.2.4  ARIMA模型的Stata实现    286

11.3  VAR与VEC的估计及解释    295

11.3.1  普通VAR模型的估计    295

11.3.2  Granger因果分析、IRF与方差分解    297

11.3.3  Johansen协整检验和VEC模型的估计    300

11.3.4  VAR模型的Stata实现    302

11.4  ARCH与GARCH的估计及解释    309

11.4.1  ARCH模型    309

11.4.2  GARCH模型    310

11.4.3  ARCH模型的Stata实现    311

11.5  Stata操作习题    315

第12章  聚类分析    318

12.1  聚类分析的基本思想与理论    318

12.1.1  聚类分析的基本思想    318

12.1.2  聚类分析的相似性测度    319

12.1.3  聚类分析的典型方法    321

12.1.4  聚类分析的步骤    324

12.2  聚类分析的基本命令    325

12.3  Stata操作习题    337

第13章  主成分分析和因子分析    339

13.1  主成分分析    339

13.1.1  主成分分析的基本思想与理论    339

13.1.2  主成分分析基本命令    342

13.1.3  Stata操作案例    353

13.2  因子分析    357

13.2.1  因子分析的基本思想与理论    357

13.2.2  因子分析基本命令    362

13.2.3  Stata操作案例    366

13.3  Stata操作习题    369

第14章  Stata编程基础    371

14.1  do文件和log文件    371

14.1.1  do文件的编写    371

14.1.2  运行do文件    372

14.1.3  log文件    372

14.2  局部宏与全局宏    373

14.2.1  局部宏    374

14.2.2  全局宏    378

14.2.3  一些扩展函数以及列表函数    378

14.3  标量简介    380

14.4  循环结构    382

14.4.1  forvalues语句    382

14.4.2  foreach语句    384

14.5  矩阵简介    386

14.6  使用Stata命令的结果    387

14.6.1  r类命令    387

14.6.2  e类命令    391

14.7  Stata操作习题    395

 

 

前    言

Stata是近年来兴起的一款短小精悍、功能强大的统计计量软件，相比于功能强大但是显得臃肿的SAS，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。由于Stata本身的统计方法非常先进，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。其普遍使用的12.0、13.0、14.0 版安装文件只有200MB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，尤其是它的统计分析功能极为全面，比起1GB以上大小的SAS系统也毫不逊色。

本书的内容及知识体系

本书基于Stata而编写，分为Stata使用基础、Stata与回归分析、Stata与多元统计分析、Stata编程入门共14章。内容涵盖了Stata从入门的数据管理、图形绘制到各种高级的统计、回归分析以及编程入门知识，不仅详细地讲解了Stata各种命令的相关参数，还列举了大量的实例加以说明，非常方便读者进行理解和学习。

第1章首先带领读者了解Stata的发展里程，了解Stata的基本功能，熟悉Stata的界面和各种相关的学习资料。

第2章切入正题，介绍Stata的数据管理功能，包括如何创建和导入数据集、如何对变量进行相关的操作、如何对两个数据集进行合并等，这一部分是Stata使用的基础。

第3章和第4章详细讲解了Stata的绘图功能。第3章以散点图为例，介绍了Stata绘图的各种选项的使用，第4章进一步介绍了曲线标绘图、连线标绘图、拟合图、条形图等，读者一旦掌握了这些内容，就可以对Stata绘图运用自如了。

第5章到第7章介绍了描述性统计分析、列联分析、方差分析三种基本的统计分析手段在Stata中的实现。

第5章首先回顾了统计学的基本知识，然后向读者展示了如何使用Stata进行描述性统计分析、探测异常值、计算相关系数以及进行数据的正态性转换。

第6章是列联分析的内容，包括如何利用Stata进行列联分析、如何生成包含描述性统计量的表格等。

第7章介绍方差分析的内容，包括t检验、单因素方差分析、多因素方差分析、协方差分析等。

第8章到第10章介绍了Stata的回归分析功能，这也是Stata最擅长的工作。

第8章介绍了经典假设下的横截面数据单方程线性回归模型的Stata实现，包括单方程回归分析的基础知识、使用Stata进行回归的各种命令、如何进行变量变换来更好地拟合方程。

第9章是非经典假设、线性方程组、面板数据估计的Stata实现，包括存在内生性、异方差、多重共线性时如何使用Stata进行相关的处理，还包括对似不相关方程组、联立方程组以及面板数据进行回归分析的命令。

第10章是非线性回归分析及回归分析专题，这是计量分析中较高级的内容，包括了二值响应模型、多值响应模型、角点解和样本选择模型，最具特色的是我们专门介绍了如何在Stata中进行回归诊断。

第11章介绍Stata的时间序列分析功能，包括基本时间序列模型的估计、ARIMA模型的估计、单位根与协整、VAR与VEC的估计、ARCH与GARCH的估计，囊括了时间序列分析中各种常见的内容。

第12章和第13章是多元统计分析中的内容，这两章在回顾了相关的基础知识后，详细介绍了聚类分析、主成分分析、因子分析的Stata命令。

最后，第14章简要介绍了Stata编程中的基础知识，内容包括全局宏与局部宏、标量与矩阵、循环语句，以及Stata计算结果的提取。

本书有何特色

（1） 配有多媒体语音视频进行讲解。

为了方便读者更加直观地学习Stata软件，作者为本书专门录制了大量的多媒体语音视频进行讲解，视频适合使用Stata 10~14.0版本的用户，相信通过这些视频读者可以更快地掌握本书的内容。

（2） 内容全面，讲解详细，即用即查。

本书是一本百科全书式的Stata著作，详细讲解了Stata的大部分常用功能，对参数的介绍非常细致，本书既可作为很好的入门教程，也可以作为即用即查的参考手册。

（3） 进行了详尽的理论知识讲解。

本书对每一个知识点都进行了详尽的回顾，在诸如回归分析、时间序列、方差分析等内容上达到了高级计量的程度，在这个基础上介绍Stata命令更加顺理成章，读者使用起来也更加游刃有余。

（4） 列举了几百个典型实例。

本书对每一个命令都配备了一个以上的实例，对于常用命令则在全书中反复使用，示例中的命令大都进行了详细的解释，读者只需按照书中介绍的步骤一步步地实际操作，就能完全掌握本书的内容。

本书的对象

本书的内容和实例满足金融、经济、生物、医疗卫生保健、社会人文、心理学等多学科的需要，可供高等院校相关专业本科生、研究生以及从事统计分析的研究者参考使用，也可作为Stata软件培训和自学的教材。

本书作者

本书是集体智慧的结晶，由马慧慧、郭庆然、丁翠翠、吴磊、程利敏、聂艳玲、马晓鑫、庄君、蒋敏杰、李丽丽、鲁啸、刘娟、李嫣怡、丁维岱、许小荣编写，在此，编者对以上人员致以诚挚的谢意！本书在编写过程中吸收了前人的研究成果，在此一并表示感谢。

由于作者水平有限，书中的缺点甚至错误在所难免，恳请广大读者批评指正。

 

作  者  

2016年1月

作者介绍
马慧慧（1982-），女，河南新乡人，毕业于河南师范大学，获经济法硕士学位，现为河南科技学院高职学院教师，研究方向经济学，经济法方向。参与编写教材3部，先后在《安徽农业科学》《信阳农业高等专科学校学报》《现代经济信息》等期刊发表学术论文近10篇。__eol__

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本书的内容和实例满足金融、经济、生物医疗、卫生保健、社会人文、心理学等多学科的需要，可供高等院校相关专业本科生、研究生以及从事统计分析的研究者参考使用，也可作为Stata软件培训和自学的教材。
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目 录 第1章 Stata概述 1 1.1 Stata的历史和特点 1 1.2 Stata的使用界面 2 1.3 Stata命令——help、search命令 4 1.4 Stata学习资源 8 第2章 数据管理 9 2.1 变量和变量的取值 9 2.1.1 变量的命名 9 2.1.2 变量的取值类型 10 2.1.3 变量的显示 11 2.1.4 变量的标签 14 2.2 创建一个新的数据集 14 2.2.1 关于数据集操作的基本命令 14 2.2.2 举例应用：创建新的数据集auto.dta 16 2.3 导入已创建的数据集 20 2.3.1 一般的原则 20 2.3.2 读取格式为.dta的数据 20 2.3.3 利用Excel复制数据进入Stata系统中 21 2.4 Stata中的表达式 22 2.4.1 算术符号 22 2.4.2 关系符号 22 2.4.3 逻辑符号 23 2.5 Stata中的常用函数 23 2.6 使用in、if和by语句定义数据子集 24 2.6.1 in的使用 24 2.6.2 if的使用 25 2.6.3 by语句的使用 25 2.7 变量的相关操作 25 2.7.1 建立新的变量——generate 25 2.7.2 更改已有的变量——replace 27 2.7.3 egen命令 29 2.8 数值和字符串的转换 33 2.8.1 encode和decode命令 33 2.8.2 real函数 35 2.9 生成分类变量和虚拟变量 35 2.9.1 生成虚拟变量 36 2.9.2 生成分类变量 37 2.10 数据的整理 42 2.10.1 数据的横向合并 42 2.10.2 数据的纵向合并 46 2.10.3 数据的交叉合并 49 2.10.4 数据的抽取 52 2.11 Stata操作习题 54 第3章 图形绘制基础 57 3.1 Stata绘图简介 57 3.1.1 主要的图形类型 58 3.1.2 图形的组成部分与制图命令的结构 58 3.1.3 寻求帮助 58 3.2 绘制散点图 58 3.2.1 绘制散点图的命令和最基本的使用 58 3.2.2 散点显示选项（marker_options）的设定 63 3.2.3 散点标签选项（marker_label_options）的设定 69 3.2.4 连线选项（connect_options）的设定 75 3.2.5 振荡选项（jitter_options）的设定 76 3.3 二维绘图选项 77 3.3.1 坐标轴尺度选项组（axis_scale_options）的设定 78 3.3.2 坐标轴刻度选项组（axis_label_options）的设定 82 3.3.3 坐标轴标题选项组（axis_title_options）的设定 89 3.3.4 标题选项组（title_options）的设定 91 3.3.5 图例选项（legend_option）的设定 93 3.3.6 by选项的设定 98 3.3.7 scheme选项的设定 104 3.3.8 轴线选择选项（axis_choice_options）的设定 104 3.3.9 增加线选项（added_line_options）的设定 106 3.3.10 scale选项的设定 107 3.3.11 图形保存选项 109 3.3.12 图形输出选项 110 3.4 Stata操作习题 111 第4章 其他图形绘制 113 4.1 绘制曲线标绘图和连线标绘图 113 4.1.1 绘制曲线标绘图 113 4.1.2 绘制连线标绘图 117 4.2 绘制拟合图形 118 4.2.1 绘制一次拟合图形 118 4.2.2 绘制二次拟合图形 120 4.2.3 绘制lowess拟合图形 121 4.3 绘制条形图 123 4.3.1 关于分类变量的讲解 125 4.3.2 关于条形图外观的讲解 126 4.4 Stata操作习题 131 第5章 描述性统计分析 133 5.1 描述性统计的原理 133 5.1.1 定性变量 133 5.1.2 定量变量 133 5.2 描述性统计量的Stata实现 136 5.3 探测异常值 143 5.3.1 计算z得分 144 5.3.2 箱线图 144 5.4 数据的正态性检验和数据转换 148 5.4.1 正态性检验的原理 148 5.4.2 正态性检验的Stata实现 153 5.4.3 改变数据的分布 155 5.5 相关系数 157 5.5.1 相关系数概述 158 5.5.2 相关系数在Stata中的实现 159 5.6 Stata操作习题 163 第6章 列联表分析 165 6.1 列联表分析 165 6.1.1 列联表概述 165 6.1.2 独立性检验统计量 165 6.1.3 列联表中的相关测量统计量 166 6.2 Stata的列联表分析——table和tabulate命令 167 6.2.1 使用table命令生成列联表 167 6.2.2 使用tabulate命令进行列联表分析 172 6.3 利用Stata生成包含描述性统计量的列表 176 6.3.1 tabstat 176 6.3.2 tabulate, summarize () 178 6.4 Stata操作习题 180 第7章 方差分析 181 7.1 t检验 181 7.1.1 单样本t检验的基本思想与理论 181 7.1.2 双样本t检验的基本思想与理论 181 7.1.3 t检验的Stata基本命令 183 7.2 单因素方差分析 189 7.2.1 单因素方差分析原理 189 7.2.2 单因素方差分析Stata实现 191 7.3 双因素和多因素方差分析 195 7.3.1 双因素方差分析原理 195 7.3.2 多因素方差分析原理 199 7.3.3 双因素和多因素方差分析Stata实现 200 7.4 协方差分析 201 7.4.1 协方差分析原理 201 7.4.2 协方差分析Stata实现 202 7.5 Stata操作习题 204 第8章 经典假设下的横截面数据单方程线性回归模型的Stata实现 206 8.1 线性回归分析 206 8.1.1 回归分析简介 206 8.1.2 线性回归分析简介 207 8.2 横截面数据 208 8.3 经典假设及其性质 210 8.3.1 经典假设 210 8.3.2 经典假设下线性模型的基本性质 211 8.4 Stata的回归分析——regress、predict、test命令 212 8.4.1 使用regress命令——因变量对自变量的回归 212 8.4.2 使用predict命令——计算拟合值和残差 219 8.4.3 使用test命令——进行读者指定的检验 221 8.5 sw regress基本命令及其选项——逐步回归 223 8.6 对解释变量和被解释变量做变换——更好地拟合数据 226 8.7 习题 228 第9章 非经典假设、线性方程组、面板数据估计的Stata实现 229 9.1 非经典假设下的回归分析的Stata实现 229 9.1.1 多重共线性的检验和处理 229 9.1.2 内生性的检验与处理 233 9.1.3 异方差的检验与处理 238 9.2 线性方程组的回归分析——Stata实现 240 9.2.1 似不相关模型 240 9.2.2 联立方程组模型 243 9.3 面板数据的Stata处理 245 9.3.1 固定效应的面板数据Stata实现 247 9.3.2 随机效应的面板数据Stata实现 248 9.4 练习题 249 第10章 非线性回归分析及回归诊断基础 251 10.1 非线性回归分析 251 10.1.1 非线性回归的Stata实现——nl命令 251 10.2 二值响应模型——使用probit、logit；dprobit、logistic命令 253 10.2.1 probit、dprobit命令的使用方法 253 10.2.2 logit、logistic命令的使用方法 256 10.3 多值响应模型——使用mlogit、ologit命令 258 10.3.1 无序响应模型——mlogit命令 258 10.3.2 有序响应模型——ologit命令 261 10.4 角点解模型——tobit命令的使用方法 264 10.5 样本选择模型——heckman命令的使用方法 265 10.6 回归诊断 267 10.7 练习题 271 第11章 时间序列分析 273 11.1 基本时间序列模型的估计 273 11.1.1 趋势分析与指数平衡 273 11.1.2 平稳性检验 275 11.1.3 趋势分析与指数平滑的Stata实现 276 11.2 ARIMA模型的估计、单位根与协整 280 11.2.1 ARIMA模型的估计 280 11.2.2 单位根过程及其检验 283 11.2.3 协整检验 285 11.2.4 ARIMA模型的Stata实现 286 11.3 VAR与VEC的估计及解释 295 11.3.1 普通VAR模型的估计 295 11.3.2 Granger因果分析、IRF与方差分解 297 11.3.3 Johansen协整检验和VEC模型的估计 300 11.3.4 VAR模型的Stata实现 302 11.4 ARCH与GARCH的估计及解释 309 11.4.1 ARCH模型 309 11.4.2 GARCH模型 310 11.4.3 ARCH模型的Stata实现 311 11.5 Stata操作习题 315 第12章 聚类分析 318 12.1 聚类分析的基本思想与理论 318 12.1.1 聚类分析的基本思想 318 12.1.2 聚类分析的相似性测度 319 12.1.3 聚类分析的典型方法 321 12.1.4 聚类分析的步骤 324 12.2 聚类分析的基本命令 325 12.3 Stata操作习题 337 第13章 主成分分析和因子分析 339 13.1 主成分分析 339 13.1.1 主成分分析的基本思想与理论 339 13.1.2 主成分分析基本命令 342 13.1.3 Stata操作案例 353 13.2 因子分析 357 13.2.1 因子分析的基本思想与理论 357 13.2.2 因子分析基本命令 362 13.2.3 Stata操作案例 366 13.3 Stata操作习题 369 第14章 Stata编程基础 371 14.1 do文件和log文件 371 14.1.1 do文件的编写 371 14.1.2 运行do文件 372 14.1.3 log文件 372 14.2 局部宏与全局宏 373 14.2.1 局部宏 374 14.2.2 全局宏 378 14.2.3 一些扩展函数以及列表函数 378 14.3 标量简介 380 14.4 循环结构 382 14.4.1 forvalues语句 382 14.4.2 foreach语句 384 14.5 矩阵简介 386 14.6 使用Stata命令的结果 387 14.6.1 r类命令 387 14.6.2 e类命令 391 14.7 Stata操作习题 395

探索数据背后的奥秘：实证研究的必备指南 在信息爆炸的时代，数据已经成为驱动决策、理解世界的关键力量。无论是经济学领域的宏观调控，社会学研究的群体行为分析，还是医学领域的疾病预测，亦或是市场营销的消费者洞察，对海量数据的深度挖掘和科学分析都显得尤为重要。本书旨在为读者提供一个系统、深入且实用的数据分析框架，引导您从数据的初步处理到复杂的建模预测，全面掌握现代统计分析方法，并将其灵活应用于各领域的实证研究中。 本书并非一套孤立的统计学理论教科书，而是一本以解决实际问题为导向的实证研究工具书。我们坚信，统计分析的价值体现在其能够转化为对现实世界深刻的理解和有效的行动。因此，本书的编写紧密围绕“应用”展开，力求在理论讲解与实践操作之间取得完美的平衡。从数据收集的初步准备，到数据清洗的繁琐细节，再到模型选择的权衡利弊，最后到结果解释的严谨判断，每一个环节都将得到细致的阐述和清晰的演示。 第一部分：数据驱动的实证研究基础 本部分将为您奠定坚实的实证研究基础。我们将从认识数据的本质开始，探讨不同类型的数据（如分类数据、连续数据、面板数据等）及其特性。接着，我们将深入讲解数据收集的原则和方法，包括抽样技术、问卷设计、实验设计等，强调数据质量的重要性以及如何避免常见的抽样偏差和测量误差。 随后，我们将重点关注数据预处理的各个环节。这包括数据录入的规范性、缺失值的处理策略（如删除、插补）、异常值的识别与修正，以及数据变换（如对数变换、标准化）的适用场景。清晰、准确的数据预处理是后续分析的基石，我们将通过丰富的案例展示，帮助读者掌握这些关键技能，确保分析结果的可靠性。 第二部分：探索性数据分析与可视化 在数据预处理完成后，探索性数据分析（EDA）是理解数据分布、识别变量之间关系的必经之路。本部分将引导您运用一系列描述性统计量（如均值、中位数、方差、标准差、百分位数等）来概括数据的基本特征。同时，我们将强调可视化在数据探索中的关键作用。 本书将重点介绍多种数据可视化技术，包括但不限于： 频数分布图（直方图、条形图）：直观展示数据的分布形态，识别偏态、峰度等特征。 箱线图：揭示数据的离散程度、中位数、四分位数以及异常值，特别适用于比较不同组别的数据。 散点图：展示两个连续变量之间的关系，识别线性、非线性、聚类等模式。 折线图：用于展示时间序列数据的趋势和变化。 饼图：展示各部分占总体的比例。 热力图：可视化变量之间的相关性矩阵或二维数据的密度。 我们将不仅介绍如何绘制这些图表，更重要的是教会读者如何解读图表所传递的信息，如何从中发现潜在的规律和异常，为后续的建模提供有力的洞察。 第三部分：统计推断的核心方法 在初步探索数据之后，统计推断将帮助我们从样本数据推断总体特征。本部分将深入讲解参数估计和假设检验两大核心统计推断方法。 参数估计：我们将介绍点估计和区间估计的概念，并详细讲解如何构建置信区间来估计总体的未知参数（如均值、比例、方差等）。我们将探讨不同置信水平对区间宽度的影响，以及如何根据研究目的选择合适的估计方法。 假设检验：这是统计推断的另一重要组成部分。我们将系统介绍假设检验的基本流程，包括设定原假设和备择假设、选择检验统计量、计算P值、做出统计决策以及解释检验结果。我们将涵盖各种常见的假设检验方法，例如： t检验：用于比较一个或两个样本的均值。 Z检验：用于大样本均值或比例的检验。 卡方检验：用于分析分类变量之间的关联性，以及拟合优度检验。 F检验：在方差分析（ANOVA）中用于比较多个组别的均值。 非参数检验：当数据不满足参数检验的假设时，例如Wilcoxon秩和检验、Kruskal-Wallis检验等。 我们将通过大量实际案例，演示如何根据研究问题选择合适的假设检验方法，以及如何严谨地解释检验结果，避免常见的误区。 第四部分：回归分析与建模 回归分析是统计学中应用最为广泛的技术之一，它能够帮助我们量化变量之间的关系，并进行预测。本部分将带领您深入探索回归分析的理论与实践。 简单线性回归：我们将从最基础的简单线性回归模型开始，讲解如何估计回归系数，解释斜率和截距的含义，以及如何评估模型的拟合优度（如R方）。我们还将学习如何进行假设检验，判断自变量对因变量的影响是否显著。 多元线性回归：在此基础上，我们将扩展到多元线性回归，学习如何同时纳入多个自变量来解释因变量的变化。我们将重点讲解多重共线性问题及其处理方法，以及如何进行变量选择，构建最优模型。 非线性回归：对于变量之间存在非线性关系的情况，我们将介绍多项式回归、对数线性模型等非线性回归方法。 广义线性模型（GLM）：对于因变量不服从正态分布的情况，如二分类变量（逻辑回归）、计数变量（泊松回归）等，我们将深入讲解广义线性模型的原理和应用。 模型诊断与评估：任何模型都需要进行严格的诊断和评估。我们将学习残差分析、异方差检验、多重共线性诊断等方法，确保模型的有效性和可靠性。 第五部分：进阶统计模型与应用 为了应对更复杂的研究问题，本部分将介绍一些进阶的统计模型和技术。 时间序列分析：如果您关注数据的随时间演变，例如经济增长、股票价格预测、疾病传播趋势等，时间序列分析将是您的有力工具。我们将介绍平稳性检验、自相关与偏自相关函数、ARIMA模型等经典时间序列模型。 面板数据分析：在许多实证研究中，我们拥有跨越时间和个体的面板数据。本部分将讲解固定效应模型、随机效应模型等，帮助您有效地利用面板数据的优势，控制不可观测的个体效应和时间效应。 聚类分析与因子分析：当您需要对研究对象进行分组或降维时，聚类分析和因子分析将发挥重要作用。我们将探讨如何识别数据的内在结构，发现潜在的群体或变量之间的共同因子。 生存分析：在医学、工程、社会科学等领域，我们经常需要分析事件发生的时间，例如患者的生存时间、设备的寿命等。生存分析将为您提供分析这类数据的工具。 第六部分：统计软件的应用实践 理论与实践相结合是掌握统计分析的关键。本书将贯穿始终地展示如何在实际操作中使用强大的统计软件来执行上述各种分析方法。我们将提供详细的软件命令和代码示例，指导读者一步步完成数据的导入、处理、分析和结果可视化。我们将聚焦于一款广泛应用于学术界和业界的统计软件，确保读者在掌握理论的同时，也具备了独立完成数据分析的能力。通过软件的实践操作，您将能够： 高效地管理和组织您的数据。 快速执行各种描述性统计和推断性统计分析。 灵活地构建和评估复杂的统计模型。 生成专业、清晰的统计图表，有效地沟通您的研究发现。 本书的特色与价值 聚焦应用，理论与实践并重：本书不脱离实际应用，每一种统计方法都配以来自不同领域的真实案例，帮助读者理解其应用场景和解读方式。 循序渐进，由浅入深：从基础的数据处理到复杂的进阶模型，本书的编排逻辑清晰，适合不同层次的读者。 注重细节，强调严谨：在讲解统计方法的同时，本书也非常注重对模型假设、诊断和结果解释的强调，帮助读者养成严谨的科研习惯。 案例丰富，指导性强：大量的实例分析和软件操作演示，将使读者能够快速上手，解决实际问题。 体系完整，覆盖广泛：本书力求覆盖实证研究中常用的统计分析方法，为读者构建一个全面的数据分析知识体系。 无论您是统计学专业的学生、其他学科的研究人员、数据分析师，还是对数据分析感兴趣的任何人士，本书都将是您在实证研究道路上的得力助手。通过学习本书，您将能够更自信地驾驭海量数据，从中提炼出有价值的见解，做出更明智的决策，并为您的研究和工作注入强大的数据驱动力。让我们一同开启这段探索数据奥秘的旅程！

评分☆☆☆☆☆

这本《Stata统计分析与应用（第3版）》给我的整体印象是，它非常注重“可操作性”。我曾购买过一些声称是“应用型”的统计书籍，但实际内容往往是概念的罗列，或是代码的堆砌，缺乏指导读者独立解决问题的思路。而这本书，从目录的细致程度，到每一章节的标题，都透露出一种“手把手教学”的诚意。我看到其中包含了许多关于数据预处理、数据清洗、以及数据可视化等方面的详细介绍，这对于任何一项统计分析任务来说，都是不可或缺的基础。我尤其关注书中的案例，它们是否具有代表性，是否能够覆盖到我可能遇到的各种数据类型和分析场景。例如，处理缺失值、异常值，以及如何根据研究问题选择合适的统计模型，这些都是我工作中经常会遇到的难题。我希望这本书能够提供一套系统性的方法论，让我能够自信地应对这些挑战，而不是每次遇到问题都束手无策，或者只能从零开始搜索零散的信息。

评分☆☆☆☆☆

这本书的扉页上赫然印着《Stata统计分析与应用（第3版）》几个大字，翻开目录，满满的章节标题映入眼帘，仿佛预示着一场严谨而又充实的学术探索之旅。我之前接触过一些关于数据分析的入门书籍，但总感觉它们要么过于浅显，难以应对实际工作中的复杂问题，要么过于晦涩，让人望而却步。而这本《Stata统计分析与应用（第3版）》，从目录的编排来看，似乎有意要填补这一空白。它不仅涵盖了从基础的数据管理、描述性统计，到高级的模型构建、假设检验，甚至还涉及了一些专题性的应用，比如时间序列分析、面板数据分析等等。这种系统性的梳理，对于想要深入理解Stata统计分析的读者来说，无疑具有极大的吸引力。而且，书名中的“应用”二字，也暗示着这本书并非只是理论的堆砌，而是更加侧重于将统计理论与实际案例相结合，通过具体的Stata操作来解决现实世界中的问题。这对于我这样一名希望将所学知识转化为实际生产力的读者而言，是最为看重的部分。我尤其期待书中能够有足够多的、贴近实际工作场景的案例，能够让我边学边练，逐步掌握Stata的强大功能。

评分☆☆☆☆☆

在浩瀚的统计分析书籍海洋中，《Stata统计分析与应用（第3版）》以其独特的气质脱颖而出。它不仅仅是一本介绍Stata软件操作的书籍，更像是一本将统计学智慧与实践相结合的“行动指南”。我之前在工作中，常常会遇到一些统计分析上的瓶颈，感觉自己懂一些理论，也会一些基础命令，但就是无法将它们融会贯通，形成一套完整的分析框架。这本书的出现，似乎为我打通了任督二脉。我看到了书中对于如何构建研究问题、如何选择合适的分析方法、以及如何解释复杂的统计输出的深入探讨。它不仅仅是告诉你“怎么做”，更重要的是告诉你“为什么这么做”，以及“这么做有什么意义”。我特别欣赏书中对于一些常见统计陷阱的提醒，以及对于如何避免过度拟合、如何进行模型诊断等方面的讲解，这些都是在初学者书籍中很少见到的宝贵内容。我相信，通过这本书的学习，我能够提升自己的统计思维能力，更加游刃有余地应对各种复杂的数据分析挑战。

评分☆☆☆☆☆

拿到《Stata统计分析与应用（第3版）》这本书，我最直观的感受就是其厚重感，这不仅仅是物理上的重量，更是知识承载的厚度。在翻阅的过程中，我注意到作者在叙述统计概念时，并没有直接跳到Stata命令，而是先对相关的统计学原理进行了清晰的阐释。我一直认为，脱离了理论基础的实践是空洞的，而单纯的理论学习又往往缺乏方向感。这本书似乎找到了一个绝佳的平衡点，它能够帮助我巩固对统计学核心概念的理解，例如回归分析的假设条件、模型选择的标准、以及各种统计检验的内在逻辑等等。更重要的是，在讲解这些原理之后，它能够无缝地过渡到Stata的具体操作，通过清晰的指令演示，让我看到理论是如何在实践中得以应用的。我特别欣赏书中对于某些统计方法的讲解，可能会涉及其背后的数学推导，但又不会过于复杂，而是恰到好处地展现其精髓，让读者在知其然的同时，也能知其所以然。这种严谨的教学方式，对于我这样一名追求深度理解的读者来说，是极大的福音。

评分☆☆☆☆☆

我是一名刚刚接触Stata的初学者，之前对统计分析的了解也仅限于一些基础的课程。在选择学习资料时，我非常纠结，生怕选到难度过大或者内容不全的书籍。《Stata统计分析与应用（第3版）》给我一种“恰到好处”的感觉。它从最基础的Stata界面介绍、基本命令开始讲起，这对于我这样的新手非常友好。我看到书中对于数据输入、变量管理、以及简单图形的绘制都有非常详细的图文并茂的讲解，这让我能够快速上手，建立信心。同时，它也并没有止步于基础，而是循序渐进地深入到各种统计模型和高级分析技术。我尤其看重的是，书中对于不同统计方法的适用条件、优缺点以及结果解读都有非常清晰的说明，这能够帮助我避免在实际分析中做出错误的判断。我期待这本书能够成为我学习Stata的“启蒙导师”，为我后续更深入的学习打下坚实的基础。