Stata統計分析與應用（第3版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

馬慧慧 著

圖書標籤:

• Stata
• 統計分析
• 計量經濟學
• 數據分析
• 應用經濟學
• 醫學統計
• 社會科學
• 統計建模
• 迴歸分析
• 麵闆數據

店鋪： 電子工業齣版社官方旗艦店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121284229

商品編碼：29531899724

包裝：平塑

開本：16

齣版時間：2016-04-01

內容介紹

內容介紹

Stata是近年來興起的一款短小精悍、功能強大的統計計量軟件，由於它操作靈活、簡單、易學易用，現在已越來越受到人們的重視和歡迎，並且和SAS、SPSS一起，被稱為新的三大權威統計軟件。 本書主要內容包括Stata使用基礎、Stata與迴歸分析、Stata與多元統計分析、Stata編程入門，共計14章。這些內容中包括瞭Stata的數據管理、圖形繪製、各種基本和高級的計量迴歸分析、常用的統計分析方法等，最後還簡明地介紹瞭編程入門知識。在講解過程中，本書使用Stata14這個最新版本，穿插瞭幾百個實例加以詮釋，並配有多媒體視頻光盤進行講解，非常方便讀者的理解和學習。

 

 

編輯推薦

本書基於Stata而編寫，分為Stata使用基礎、Stata與迴歸分析、Stata與多元統計分析、Stata編程入門共14章。內容涵蓋瞭Stata從入門的數據管理、圖形繪製到各種高級的統計、迴歸分析以及編程入門知識，不僅詳細地講解瞭Stata各種命令的相關參數，還列舉瞭大量的實例加以說明，非常方便讀者進行理解和學習。 

 

 

目  錄

第1章  Stata概述    1

1.1  Stata的曆史和特點    1

1.2  Stata的使用界麵    2

1.3  Stata命令——help、search命令    4

1.4  Stata學習資源    8

第2章  數據管理    9

2.1  變量和變量的取值    9

2.1.1  變量的命名    9

2.1.2  變量的取值類型    10

2.1.3  變量的顯示    11

2.1.4  變量的標簽    14

2.2  創建一個新的數據集    14

2.2.1  關於數據集操作的基本命令     14

2.2.2  舉例應用：創建新的數據集auto.dta    16

2.3  導入已創建的數據集    20

2.3.1  一般的原則    20

2.3.2  讀取格式為.dta的數據    20

2.3.3  利用Excel復製數據進入Stata係統中    21

2.4  Stata中的錶達式    22

2.4.1  算術符號    22

2.4.2  關係符號    22

2.4.3  邏輯符號    23

2.5  Stata中的常用函數    23

2.6  使用in、if和by語句定義數據子集    24

2.6.1  in的使用    24

2.6.2  if的使用    25

2.6.3  by語句的使用    25

2.7  變量的相關操作    25

2.7.1  建立新的變量——generate    25

2.7.2  更改已有的變量——replace    27

2.7.3  egen命令    29

2.8  數值和字符串的轉換    33

2.8.1  encode和decode命令    33

2.8.2  real函數    35

2.9  生成分類變量和虛擬變量    35

2.9.1  生成虛擬變量    36

2.9.2  生成分類變量    37

2.10  數據的整理    42

2.10.1  數據的橫嚮閤並    42

2.10.2  數據的縱嚮閤並    46

2.10.3  數據的交叉閤並    49

2.10.4  數據的抽取    52

2.11  Stata操作習題    54

第3章  圖形繪製基礎    57

3.1  Stata繪圖簡介    57

3.1.1  主要的圖形類型    58

3.1.2  圖形的組成部分與製圖命令的結構    58

3.1.3  尋求幫助    58

3.2  繪製散點圖    58

3.2.1  繪製散點圖的命令和最基本的使用    58

3.2.2  散點顯示選項（marker_options）的設定    63

3.2.3  散點標簽選項（marker_label_options）的設定    69

3.2.4  連綫選項（connect_options）的設定    75

3.2.5  振蕩選項（jitter_options）的設定    76

3.3  二維繪圖選項    77

3.3.1  坐標軸尺度選項組（axis_scale_options）的設定    78

3.3.2  坐標軸刻度選項組（axis_label_options）的設定    82

3.3.3  坐標軸標題選項組（axis_title_options）的設定    89

3.3.4  標題選項組（title_options）的設定    91

3.3.5  圖例選項（legend_option）的設定    93

3.3.6  by選項的設定    98

3.3.7  scheme選項的設定    104

3.3.8  軸綫選擇選項（axis_choice_options）的設定    104

3.3.9  增加綫選項（added_line_options）的設定    106

3.3.10  scale選項的設定    107

3.3.11  圖形保存選項    109

3.3.12  圖形輸齣選項    110

3.4  Stata操作習題    111

第4章  其他圖形繪製    113

4.1  繪製麯綫標繪圖和連綫標繪圖    113

4.1.1  繪製麯綫標繪圖    113

4.1.2  繪製連綫標繪圖    117

4.2  繪製擬閤圖形    118

4.2.1  繪製一次擬閤圖形    118

4.2.2  繪製二次擬閤圖形    120

4.2.3  繪製lowess擬閤圖形    121

4.3  繪製條形圖    123

4.3.1  關於分類變量的講解    125

4.3.2  關於條形圖外觀的講解    126

4.4  Stata操作習題    131

第5章  描述性統計分析    133

5.1  描述性統計的原理    133

5.1.1  定性變量    133

5.1.2  定量變量    133

5.2  描述性統計量的Stata實現    136

5.3  探測異常值    143

5.3.1  計算z得分    144

5.3.2  箱綫圖    144

5.4  數據的正態性檢驗和數據轉換    148

5.4.1  正態性檢驗的原理    148

5.4.2  正態性檢驗的Stata實現    153

5.4.3  改變數據的分布    155

5.5  相關係數    157

5.5.1  相關係數概述    158

5.5.2  相關係數在Stata中的實現    159

5.6  Stata操作習題    163

第6章  列聯錶分析    165

6.1  列聯錶分析    165

6.1.1  列聯錶概述    165

6.1.2  獨立性檢驗統計量    165

6.1.3  列聯錶中的相關測量統計量    166

6.2  Stata的列聯錶分析——table和tabulate命令    167

6.2.1  使用table命令生成列聯錶    167

6.2.2  使用tabulate命令進行列聯錶分析    172

6.3  利用Stata生成包含描述性統計量的列錶    176

6.3.1  tabstat     176

6.3.2  tabulate, summarize ()    178

6.4  Stata操作習題    180

第7章  方差分析    181

7.1  t檢驗    181

7.1.1  單樣本t檢驗的基本思想與理論    181

7.1.2  雙樣本t檢驗的基本思想與理論    181

7.1.3  t檢驗的Stata基本命令    183

7.2  單因素方差分析    189

7.2.1  單因素方差分析原理    189

7.2.2  單因素方差分析Stata實現    191

7.3  雙因素和多因素方差分析    195

7.3.1  雙因素方差分析原理    195

7.3.2  多因素方差分析原理    199

7.3.3  雙因素和多因素方差分析Stata實現    200

7.4  協方差分析    201

7.4.1  協方差分析原理    201

7.4.2  協方差分析Stata實現    202

7.5  Stata操作習題    204

第8章  經典假設下的橫截麵數據單方程綫性迴歸模型的Stata實現    206

8.1  綫性迴歸分析    206

8.1.1  迴歸分析簡介    206

8.1.2  綫性迴歸分析簡介    207

8.2  橫截麵數據    208

8.3  經典假設及其性質    210

8.3.1  經典假設    210

8.3.2  經典假設下綫性模型的基本性質    211

8.4  Stata的迴歸分析——regress、predict、test命令    212

8.4.1  使用regress命令——因變量對自變量的迴歸    212

8.4.2  使用predict命令——計算擬閤值和殘差    219

8.4.3  使用test命令——進行讀者指定的檢驗    221

8.5  sw regress基本命令及其選項——逐步迴歸    223

8.6  對解釋變量和被解釋變量做變換——更好地擬閤數據    226

8.7  習題    228

第9章  非經典假設、綫性方程組、麵闆數據估計的Stata實現    229

9.1  非經典假設下的迴歸分析的Stata實現    229

9.1.1  多重共綫性的檢驗和處理    229

9.1.2  內生性的檢驗與處理    233

9.1.3  異方差的檢驗與處理    238

9.2  綫性方程組的迴歸分析——Stata實現    240

9.2.1  似不相關模型    240

9.2.2  聯立方程組模型    243

9.3  麵闆數據的Stata處理    245

9.3.1  固定效應的麵闆數據Stata實現    247

9.3.2  隨機效應的麵闆數據Stata實現    248

9.4  練習題    249

第10章  非綫性迴歸分析及迴歸診斷基礎    251

10.1  非綫性迴歸分析    251

10.1.1  非綫性迴歸的Stata實現——nl命令    251

10.2  二值響應模型——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  多值響應模型——使用mlogit、ologit命令    258

10.3.1  無序響應模型——mlogit命令    258

10.3.2  有序響應模型——ologit命令    261

10.4  角點解模型——tobit命令的使用方法    264

10.5  樣本選擇模型——heckman命令的使用方法    265

10.6  迴歸診斷    267

10.7  練習題    271

第11章  時間序列分析    273

11.1  基本時間序列模型的估計    273

11.1.1  趨勢分析與指數平衡    273

11.1.2  平穩性檢驗    275

11.1.3  趨勢分析與指數平滑的Stata實現    276

11.2  ARIMA模型的估計、單位根與協整    280

11.2.1  ARIMA模型的估計    280

11.2.2  單位根過程及其檢驗    283

11.2.3  協整檢驗    285

11.2.4  ARIMA模型的Stata實現    286

11.3  VAR與VEC的估計及解釋    295

11.3.1  普通VAR模型的估計    295

11.3.2  Granger因果分析、IRF與方差分解    297

11.3.3  Johansen協整檢驗和VEC模型的估計    300

11.3.4  VAR模型的Stata實現    302

11.4  ARCH與GARCH的估計及解釋    309

11.4.1  ARCH模型    309

11.4.2  GARCH模型    310

11.4.3  ARCH模型的Stata實現    311

11.5  Stata操作習題    315

第12章  聚類分析    318

12.1  聚類分析的基本思想與理論    318

12.1.1  聚類分析的基本思想    318

12.1.2  聚類分析的相似性測度    319

12.1.3  聚類分析的典型方法    321

12.1.4  聚類分析的步驟    324

12.2  聚類分析的基本命令    325

12.3  Stata操作習題    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與理論    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與理論    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操作習題    369

第14章  Stata編程基礎    371

14.1  do文件和log文件    371

14.1.1  do文件的編寫    371

14.1.2  運行do文件    372

14.1.3  log文件    372

14.2  局部宏與全局宏    373

14.2.1  局部宏    374

14.2.2  全局宏    378

14.2.3  一些擴展函數以及列錶函數    378

14.3  標量簡介    380

14.4  循環結構    382

14.4.1  forvalues語句    382

14.4.2  foreach語句    384

14.5  矩陣簡介    386

14.6  使用Stata命令的結果    387

14.6.1  r類命令    387

14.6.2  e類命令    391

14.7  Stata操作習題    395

 

 

前    言

Stata是近年來興起的一款短小精悍、功能強大的統計計量軟件，相比於功能強大但是顯得臃腫的SAS，它操作靈活、簡單、易學易用，是一個非常有特色的統計分析軟件。由於Stata本身的統計方法非常先進，現在已越來越受到人們的重視和歡迎，並且和SAS、SPSS一起，被稱為新的三大權威統計軟件。其普遍使用的12.0、13.0、14.0 版安裝文件隻有200MB左右，但已經包含瞭全部的統計分析、數據管理和繪圖等功能，尤其是它的統計分析功能極為全麵，比起1GB以上大小的SAS係統也毫不遜色。

本書的內容及知識體係

本書基於Stata而編寫，分為Stata使用基礎、Stata與迴歸分析、Stata與多元統計分析、Stata編程入門共14章。內容涵蓋瞭Stata從入門的數據管理、圖形繪製到各種高級的統計、迴歸分析以及編程入門知識，不僅詳細地講解瞭Stata各種命令的相關參數，還列舉瞭大量的實例加以說明，非常方便讀者進行理解和學習。

第1章首先帶領讀者瞭解Stata的發展裏程，瞭解Stata的基本功能，熟悉Stata的界麵和各種相關的學習資料。

第2章切入正題，介紹Stata的數據管理功能，包括如何創建和導入數據集、如何對變量進行相關的操作、如何對兩個數據集進行閤並等，這一部分是Stata使用的基礎。

第3章和第4章詳細講解瞭Stata的繪圖功能。第3章以散點圖為例，介紹瞭Stata繪圖的各種選項的使用，第4章進一步介紹瞭麯綫標繪圖、連綫標繪圖、擬閤圖、條形圖等，讀者一旦掌握瞭這些內容，就可以對Stata繪圖運用自如瞭。

第5章到第7章介紹瞭描述性統計分析、列聯分析、方差分析三種基本的統計分析手段在Stata中的實現。

第5章首先迴顧瞭統計學的基本知識，然後嚮讀者展示瞭如何使用Stata進行描述性統計分析、探測異常值、計算相關係數以及進行數據的正態性轉換。

第6章是列聯分析的內容，包括如何利用Stata進行列聯分析、如何生成包含描述性統計量的錶格等。

第7章介紹方差分析的內容，包括t檢驗、單因素方差分析、多因素方差分析、協方差分析等。

第8章到第10章介紹瞭Stata的迴歸分析功能，這也是Stata最擅長的工作。

第8章介紹瞭經典假設下的橫截麵數據單方程綫性迴歸模型的Stata實現，包括單方程迴歸分析的基礎知識、使用Stata進行迴歸的各種命令、如何進行變量變換來更好地擬閤方程。

第9章是非經典假設、綫性方程組、麵闆數據估計的Stata實現，包括存在內生性、異方差、多重共綫性時如何使用Stata進行相關的處理，還包括對似不相關方程組、聯立方程組以及麵闆數據進行迴歸分析的命令。

第10章是非綫性迴歸分析及迴歸分析專題，這是計量分析中較高級的內容，包括瞭二值響應模型、多值響應模型、角點解和樣本選擇模型，最具特色的是我們專門介紹瞭如何在Stata中進行迴歸診斷。

第11章介紹Stata的時間序列分析功能，包括基本時間序列模型的估計、ARIMA模型的估計、單位根與協整、VAR與VEC的估計、ARCH與GARCH的估計，囊括瞭時間序列分析中各種常見的內容。

第12章和第13章是多元統計分析中的內容，這兩章在迴顧瞭相關的基礎知識後，詳細介紹瞭聚類分析、主成分分析、因子分析的Stata命令。

最後，第14章簡要介紹瞭Stata編程中的基礎知識，內容包括全局宏與局部宏、標量與矩陣、循環語句，以及Stata計算結果的提取。

本書有何特色

（1） 配有多媒體語音視頻進行講解。

為瞭方便讀者更加直觀地學習Stata軟件，作者為本書專門錄製瞭大量的多媒體語音視頻進行講解，視頻適閤使用Stata 10~14.0版本的用戶，相信通過這些視頻讀者可以更快地掌握本書的內容。

（2） 內容全麵，講解詳細，即用即查。

本書是一本百科全書式的Stata著作，詳細講解瞭Stata的大部分常用功能，對參數的介紹非常細緻，本書既可作為很好的入門教程，也可以作為即用即查的參考手冊。

（3） 進行瞭詳盡的理論知識講解。

本書對每一個知識點都進行瞭詳盡的迴顧，在諸如迴歸分析、時間序列、方差分析等內容上達到瞭高級計量的程度，在這個基礎上介紹Stata命令更加順理成章，讀者使用起來也更加遊刃有餘。

（4） 列舉瞭幾百個典型實例。

本書對每一個命令都配備瞭一個以上的實例，對於常用命令則在全書中反復使用，示例中的命令大都進行瞭詳細的解釋，讀者隻需按照書中介紹的步驟一步步地實際操作，就能完全掌握本書的內容。

本書的對象

本書的內容和實例滿足金融、經濟、生物、醫療衛生保健、社會人文、心理學等多學科的需要，可供高等院校相關專業本科生、研究生以及從事統計分析的研究者參考使用，也可作為Stata軟件培訓和自學的教材。

本書作者

本書是集體智慧的結晶，由馬慧慧、郭慶然、丁翠翠、吳磊、程利敏、聶艷玲、馬曉鑫、莊君、蔣敏傑、李麗麗、魯嘯、劉娟、李嫣怡、丁維岱、許小榮編寫，在此，編者對以上人員緻以誠摯的謝意！本書在編寫過程中吸收瞭前人的研究成果，在此一並錶示感謝。

由於作者水平有限，書中的缺點甚至錯誤在所難免，懇請廣大讀者批評指正。

 

作  者  

2016年1月

作者介紹
馬慧慧（1982-），女，河南新鄉人，畢業於河南師範大學，獲經濟法碩士學位，現為河南科技學院高職學院教師，研究方嚮經濟學，經濟法方嚮。參與編寫教材3部，先後在《安徽農業科學》《信陽農業高等專科學校學報》《現代經濟信息》等期刊發錶學術論文近10篇。__eol__

關聯推薦
本書的內容和實例滿足金融、經濟、生物醫療、衛生保健、社會人文、心理學等多學科的需要，可供高等院校相關專業本科生、研究生以及從事統計分析的研究者參考使用，也可作為Stata軟件培訓和自學的教材。
目錄
目 錄 第1章 Stata概述 1 1.1 Stata的曆史和特點 1 1.2 Stata的使用界麵 2 1.3 Stata命令——help、search命令 4 1.4 Stata學習資源 8 第2章 數據管理 9 2.1 變量和變量的取值 9 2.1.1 變量的命名 9 2.1.2 變量的取值類型 10 2.1.3 變量的顯示 11 2.1.4 變量的標簽 14 2.2 創建一個新的數據集 14 2.2.1 關於數據集操作的基本命令 14 2.2.2 舉例應用：創建新的數據集auto.dta 16 2.3 導入已創建的數據集 20 2.3.1 一般的原則 20 2.3.2 讀取格式為.dta的數據 20 2.3.3 利用Excel復製數據進入Stata係統中 21 2.4 Stata中的錶達式 22 2.4.1 算術符號 22 2.4.2 關係符號 22 2.4.3 邏輯符號 23 2.5 Stata中的常用函數 23 2.6 使用in、if和by語句定義數據子集 24 2.6.1 in的使用 24 2.6.2 if的使用 25 2.6.3 by語句的使用 25 2.7 變量的相關操作 25 2.7.1 建立新的變量——generate 25 2.7.2 更改已有的變量——replace 27 2.7.3 egen命令 29 2.8 數值和字符串的轉換 33 2.8.1 encode和decode命令 33 2.8.2 real函數 35 2.9 生成分類變量和虛擬變量 35 2.9.1 生成虛擬變量 36 2.9.2 生成分類變量 37 2.10 數據的整理 42 2.10.1 數據的橫嚮閤並 42 2.10.2 數據的縱嚮閤並 46 2.10.3 數據的交叉閤並 49 2.10.4 數據的抽取 52 2.11 Stata操作習題 54 第3章 圖形繪製基礎 57 3.1 Stata繪圖簡介 57 3.1.1 主要的圖形類型 58 3.1.2 圖形的組成部分與製圖命令的結構 58 3.1.3 尋求幫助 58 3.2 繪製散點圖 58 3.2.1 繪製散點圖的命令和最基本的使用 58 3.2.2 散點顯示選項（marker_options）的設定 63 3.2.3 散點標簽選項（marker_label_options）的設定 69 3.2.4 連綫選項（connect_options）的設定 75 3.2.5 振蕩選項（jitter_options）的設定 76 3.3 二維繪圖選項 77 3.3.1 坐標軸尺度選項組（axis_scale_options）的設定 78 3.3.2 坐標軸刻度選項組（axis_label_options）的設定 82 3.3.3 坐標軸標題選項組（axis_title_options）的設定 89 3.3.4 標題選項組（title_options）的設定 91 3.3.5 圖例選項（legend_option）的設定 93 3.3.6 by選項的設定 98 3.3.7 scheme選項的設定 104 3.3.8 軸綫選擇選項（axis_choice_options）的設定 104 3.3.9 增加綫選項（added_line_options）的設定 106 3.3.10 scale選項的設定 107 3.3.11 圖形保存選項 109 3.3.12 圖形輸齣選項 110 3.4 Stata操作習題 111 第4章 其他圖形繪製 113 4.1 繪製麯綫標繪圖和連綫標繪圖 113 4.1.1 繪製麯綫標繪圖 113 4.1.2 繪製連綫標繪圖 117 4.2 繪製擬閤圖形 118 4.2.1 繪製一次擬閤圖形 118 4.2.2 繪製二次擬閤圖形 120 4.2.3 繪製lowess擬閤圖形 121 4.3 繪製條形圖 123 4.3.1 關於分類變量的講解 125 4.3.2 關於條形圖外觀的講解 126 4.4 Stata操作習題 131 第5章 描述性統計分析 133 5.1 描述性統計的原理 133 5.1.1 定性變量 133 5.1.2 定量變量 133 5.2 描述性統計量的Stata實現 136 5.3 探測異常值 143 5.3.1 計算z得分 144 5.3.2 箱綫圖 144 5.4 數據的正態性檢驗和數據轉換 148 5.4.1 正態性檢驗的原理 148 5.4.2 正態性檢驗的Stata實現 153 5.4.3 改變數據的分布 155 5.5 相關係數 157 5.5.1 相關係數概述 158 5.5.2 相關係數在Stata中的實現 159 5.6 Stata操作習題 163 第6章 列聯錶分析 165 6.1 列聯錶分析 165 6.1.1 列聯錶概述 165 6.1.2 獨立性檢驗統計量 165 6.1.3 列聯錶中的相關測量統計量 166 6.2 Stata的列聯錶分析——table和tabulate命令 167 6.2.1 使用table命令生成列聯錶 167 6.2.2 使用tabulate命令進行列聯錶分析 172 6.3 利用Stata生成包含描述性統計量的列錶 176 6.3.1 tabstat 176 6.3.2 tabulate, summarize () 178 6.4 Stata操作習題 180 第7章 方差分析 181 7.1 t檢驗 181 7.1.1 單樣本t檢驗的基本思想與理論 181 7.1.2 雙樣本t檢驗的基本思想與理論 181 7.1.3 t檢驗的Stata基本命令 183 7.2 單因素方差分析 189 7.2.1 單因素方差分析原理 189 7.2.2 單因素方差分析Stata實現 191 7.3 雙因素和多因素方差分析 195 7.3.1 雙因素方差分析原理 195 7.3.2 多因素方差分析原理 199 7.3.3 雙因素和多因素方差分析Stata實現 200 7.4 協方差分析 201 7.4.1 協方差分析原理 201 7.4.2 協方差分析Stata實現 202 7.5 Stata操作習題 204 第8章 經典假設下的橫截麵數據單方程綫性迴歸模型的Stata實現 206 8.1 綫性迴歸分析 206 8.1.1 迴歸分析簡介 206 8.1.2 綫性迴歸分析簡介 207 8.2 橫截麵數據 208 8.3 經典假設及其性質 210 8.3.1 經典假設 210 8.3.2 經典假設下綫性模型的基本性質 211 8.4 Stata的迴歸分析——regress、predict、test命令 212 8.4.1 使用regress命令——因變量對自變量的迴歸 212 8.4.2 使用predict命令——計算擬閤值和殘差 219 8.4.3 使用test命令——進行讀者指定的檢驗 221 8.5 sw regress基本命令及其選項——逐步迴歸 223 8.6 對解釋變量和被解釋變量做變換——更好地擬閤數據 226 8.7 習題 228 第9章 非經典假設、綫性方程組、麵闆數據估計的Stata實現 229 9.1 非經典假設下的迴歸分析的Stata實現 229 9.1.1 多重共綫性的檢驗和處理 229 9.1.2 內生性的檢驗與處理 233 9.1.3 異方差的檢驗與處理 238 9.2 綫性方程組的迴歸分析——Stata實現 240 9.2.1 似不相關模型 240 9.2.2 聯立方程組模型 243 9.3 麵闆數據的Stata處理 245 9.3.1 固定效應的麵闆數據Stata實現 247 9.3.2 隨機效應的麵闆數據Stata實現 248 9.4 練習題 249 第10章 非綫性迴歸分析及迴歸診斷基礎 251 10.1 非綫性迴歸分析 251 10.1.1 非綫性迴歸的Stata實現——nl命令 251 10.2 二值響應模型——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 多值響應模型——使用mlogit、ologit命令 258 10.3.1 無序響應模型——mlogit命令 258 10.3.2 有序響應模型——ologit命令 261 10.4 角點解模型——tobit命令的使用方法 264 10.5 樣本選擇模型——heckman命令的使用方法 265 10.6 迴歸診斷 267 10.7 練習題 271 第11章 時間序列分析 273 11.1 基本時間序列模型的估計 273 11.1.1 趨勢分析與指數平衡 273 11.1.2 平穩性檢驗 275 11.1.3 趨勢分析與指數平滑的Stata實現 276 11.2 ARIMA模型的估計、單位根與協整 280 11.2.1 ARIMA模型的估計 280 11.2.2 單位根過程及其檢驗 283 11.2.3 協整檢驗 285 11.2.4 ARIMA模型的Stata實現 286 11.3 VAR與VEC的估計及解釋 295 11.3.1 普通VAR模型的估計 295 11.3.2 Granger因果分析、IRF與方差分解 297 11.3.3 Johansen協整檢驗和VEC模型的估計 300 11.3.4 VAR模型的Stata實現 302 11.4 ARCH與GARCH的估計及解釋 309 11.4.1 ARCH模型 309 11.4.2 GARCH模型 310 11.4.3 ARCH模型的Stata實現 311 11.5 Stata操作習題 315 第12章 聚類分析 318 12.1 聚類分析的基本思想與理論 318 12.1.1 聚類分析的基本思想 318 12.1.2 聚類分析的相似性測度 319 12.1.3 聚類分析的典型方法 321 12.1.4 聚類分析的步驟 324 12.2 聚類分析的基本命令 325 12.3 Stata操作習題 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與理論 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與理論 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操作習題 369 第14章 Stata編程基礎 371 14.1 do文件和log文件 371 14.1.1 do文件的編寫 371 14.1.2 運行do文件 372 14.1.3 log文件 372 14.2 局部宏與全局宏 373 14.2.1 局部宏 374 14.2.2 全局宏 378 14.2.3 一些擴展函數以及列錶函數 378 14.3 標量簡介 380 14.4 循環結構 382 14.4.1 forvalues語句 382 14.4.2 foreach語句 384 14.5 矩陣簡介 386 14.6 使用Stata命令的結果 387 14.6.1 r類命令 387 14.6.2 e類命令 391 14.7 Stata操作習題 395

探索數據背後的奧秘：實證研究的必備指南 在信息爆炸的時代，數據已經成為驅動決策、理解世界的關鍵力量。無論是經濟學領域的宏觀調控，社會學研究的群體行為分析，還是醫學領域的疾病預測，亦或是市場營銷的消費者洞察，對海量數據的深度挖掘和科學分析都顯得尤為重要。本書旨在為讀者提供一個係統、深入且實用的數據分析框架，引導您從數據的初步處理到復雜的建模預測，全麵掌握現代統計分析方法，並將其靈活應用於各領域的實證研究中。 本書並非一套孤立的統計學理論教科書，而是一本以解決實際問題為導嚮的實證研究工具書。我們堅信，統計分析的價值體現在其能夠轉化為對現實世界深刻的理解和有效的行動。因此，本書的編寫緊密圍繞“應用”展開，力求在理論講解與實踐操作之間取得完美的平衡。從數據收集的初步準備，到數據清洗的繁瑣細節，再到模型選擇的權衡利弊，最後到結果解釋的嚴謹判斷，每一個環節都將得到細緻的闡述和清晰的演示。 第一部分：數據驅動的實證研究基礎 本部分將為您奠定堅實的實證研究基礎。我們將從認識數據的本質開始，探討不同類型的數據（如分類數據、連續數據、麵闆數據等）及其特性。接著，我們將深入講解數據收集的原則和方法，包括抽樣技術、問捲設計、實驗設計等，強調數據質量的重要性以及如何避免常見的抽樣偏差和測量誤差。 隨後，我們將重點關注數據預處理的各個環節。這包括數據錄入的規範性、缺失值的處理策略（如刪除、插補）、異常值的識彆與修正，以及數據變換（如對數變換、標準化）的適用場景。清晰、準確的數據預處理是後續分析的基石，我們將通過豐富的案例展示，幫助讀者掌握這些關鍵技能，確保分析結果的可靠性。 第二部分：探索性數據分析與可視化 在數據預處理完成後，探索性數據分析（EDA）是理解數據分布、識彆變量之間關係的必經之路。本部分將引導您運用一係列描述性統計量（如均值、中位數、方差、標準差、百分位數等）來概括數據的基本特徵。同時，我們將強調可視化在數據探索中的關鍵作用。 本書將重點介紹多種數據可視化技術，包括但不限於： 頻數分布圖（直方圖、條形圖）：直觀展示數據的分布形態，識彆偏態、峰度等特徵。 箱綫圖：揭示數據的離散程度、中位數、四分位數以及異常值，特彆適用於比較不同組彆的數據。 散點圖：展示兩個連續變量之間的關係，識彆綫性、非綫性、聚類等模式。 摺綫圖：用於展示時間序列數據的趨勢和變化。 餅圖：展示各部分占總體的比例。 熱力圖：可視化變量之間的相關性矩陣或二維數據的密度。 我們將不僅介紹如何繪製這些圖錶，更重要的是教會讀者如何解讀圖錶所傳遞的信息，如何從中發現潛在的規律和異常，為後續的建模提供有力的洞察。 第三部分：統計推斷的核心方法 在初步探索數據之後，統計推斷將幫助我們從樣本數據推斷總體特徵。本部分將深入講解參數估計和假設檢驗兩大核心統計推斷方法。 參數估計：我們將介紹點估計和區間估計的概念，並詳細講解如何構建置信區間來估計總體的未知參數（如均值、比例、方差等）。我們將探討不同置信水平對區間寬度的影響，以及如何根據研究目的選擇閤適的估計方法。 假設檢驗：這是統計推斷的另一重要組成部分。我們將係統介紹假設檢驗的基本流程，包括設定原假設和備擇假設、選擇檢驗統計量、計算P值、做齣統計決策以及解釋檢驗結果。我們將涵蓋各種常見的假設檢驗方法，例如： t檢驗：用於比較一個或兩個樣本的均值。 Z檢驗：用於大樣本均值或比例的檢驗。 卡方檢驗：用於分析分類變量之間的關聯性，以及擬閤優度檢驗。 F檢驗：在方差分析（ANOVA）中用於比較多個組彆的均值。 非參數檢驗：當數據不滿足參數檢驗的假設時，例如Wilcoxon秩和檢驗、Kruskal-Wallis檢驗等。 我們將通過大量實際案例，演示如何根據研究問題選擇閤適的假設檢驗方法，以及如何嚴謹地解釋檢驗結果，避免常見的誤區。 第四部分：迴歸分析與建模 迴歸分析是統計學中應用最為廣泛的技術之一，它能夠幫助我們量化變量之間的關係，並進行預測。本部分將帶領您深入探索迴歸分析的理論與實踐。 簡單綫性迴歸：我們將從最基礎的簡單綫性迴歸模型開始，講解如何估計迴歸係數，解釋斜率和截距的含義，以及如何評估模型的擬閤優度（如R方）。我們還將學習如何進行假設檢驗，判斷自變量對因變量的影響是否顯著。 多元綫性迴歸：在此基礎上，我們將擴展到多元綫性迴歸，學習如何同時納入多個自變量來解釋因變量的變化。我們將重點講解多重共綫性問題及其處理方法，以及如何進行變量選擇，構建最優模型。 非綫性迴歸：對於變量之間存在非綫性關係的情況，我們將介紹多項式迴歸、對數綫性模型等非綫性迴歸方法。 廣義綫性模型（GLM）：對於因變量不服從正態分布的情況，如二分類變量（邏輯迴歸）、計數變量（泊鬆迴歸）等，我們將深入講解廣義綫性模型的原理和應用。 模型診斷與評估：任何模型都需要進行嚴格的診斷和評估。我們將學習殘差分析、異方差檢驗、多重共綫性診斷等方法，確保模型的有效性和可靠性。 第五部分：進階統計模型與應用 為瞭應對更復雜的研究問題，本部分將介紹一些進階的統計模型和技術。 時間序列分析：如果您關注數據的隨時間演變，例如經濟增長、股票價格預測、疾病傳播趨勢等，時間序列分析將是您的有力工具。我們將介紹平穩性檢驗、自相關與偏自相關函數、ARIMA模型等經典時間序列模型。 麵闆數據分析：在許多實證研究中，我們擁有跨越時間和個體的麵闆數據。本部分將講解固定效應模型、隨機效應模型等，幫助您有效地利用麵闆數據的優勢，控製不可觀測的個體效應和時間效應。 聚類分析與因子分析：當您需要對研究對象進行分組或降維時，聚類分析和因子分析將發揮重要作用。我們將探討如何識彆數據的內在結構，發現潛在的群體或變量之間的共同因子。 生存分析：在醫學、工程、社會科學等領域，我們經常需要分析事件發生的時間，例如患者的生存時間、設備的壽命等。生存分析將為您提供分析這類數據的工具。 第六部分：統計軟件的應用實踐 理論與實踐相結閤是掌握統計分析的關鍵。本書將貫穿始終地展示如何在實際操作中使用強大的統計軟件來執行上述各種分析方法。我們將提供詳細的軟件命令和代碼示例，指導讀者一步步完成數據的導入、處理、分析和結果可視化。我們將聚焦於一款廣泛應用於學術界和業界的統計軟件，確保讀者在掌握理論的同時，也具備瞭獨立完成數據分析的能力。通過軟件的實踐操作，您將能夠： 高效地管理和組織您的數據。 快速執行各種描述性統計和推斷性統計分析。 靈活地構建和評估復雜的統計模型。 生成專業、清晰的統計圖錶，有效地溝通您的研究發現。 本書的特色與價值 聚焦應用，理論與實踐並重：本書不脫離實際應用，每一種統計方法都配以來自不同領域的真實案例，幫助讀者理解其應用場景和解讀方式。 循序漸進，由淺入深：從基礎的數據處理到復雜的進階模型，本書的編排邏輯清晰，適閤不同層次的讀者。 注重細節，強調嚴謹：在講解統計方法的同時，本書也非常注重對模型假設、診斷和結果解釋的強調，幫助讀者養成嚴謹的科研習慣。 案例豐富，指導性強：大量的實例分析和軟件操作演示，將使讀者能夠快速上手，解決實際問題。 體係完整，覆蓋廣泛：本書力求覆蓋實證研究中常用的統計分析方法，為讀者構建一個全麵的數據分析知識體係。 無論您是統計學專業的學生、其他學科的研究人員、數據分析師，還是對數據分析感興趣的任何人士，本書都將是您在實證研究道路上的得力助手。通過學習本書，您將能夠更自信地駕馭海量數據，從中提煉齣有價值的見解，做齣更明智的決策，並為您的研究和工作注入強大的數據驅動力。讓我們一同開啓這段探索數據奧秘的旅程！

評分☆☆☆☆☆

在浩瀚的統計分析書籍海洋中，《Stata統計分析與應用（第3版）》以其獨特的氣質脫穎而齣。它不僅僅是一本介紹Stata軟件操作的書籍，更像是一本將統計學智慧與實踐相結閤的“行動指南”。我之前在工作中，常常會遇到一些統計分析上的瓶頸，感覺自己懂一些理論，也會一些基礎命令，但就是無法將它們融會貫通，形成一套完整的分析框架。這本書的齣現，似乎為我打通瞭任督二脈。我看到瞭書中對於如何構建研究問題、如何選擇閤適的分析方法、以及如何解釋復雜的統計輸齣的深入探討。它不僅僅是告訴你“怎麼做”，更重要的是告訴你“為什麼這麼做”，以及“這麼做有什麼意義”。我特彆欣賞書中對於一些常見統計陷阱的提醒，以及對於如何避免過度擬閤、如何進行模型診斷等方麵的講解，這些都是在初學者書籍中很少見到的寶貴內容。我相信，通過這本書的學習，我能夠提升自己的統計思維能力，更加遊刃有餘地應對各種復雜的數據分析挑戰。

評分☆☆☆☆☆

這本《Stata統計分析與應用（第3版）》給我的整體印象是，它非常注重“可操作性”。我曾購買過一些聲稱是“應用型”的統計書籍，但實際內容往往是概念的羅列，或是代碼的堆砌，缺乏指導讀者獨立解決問題的思路。而這本書，從目錄的細緻程度，到每一章節的標題，都透露齣一種“手把手教學”的誠意。我看到其中包含瞭許多關於數據預處理、數據清洗、以及數據可視化等方麵的詳細介紹，這對於任何一項統計分析任務來說，都是不可或缺的基礎。我尤其關注書中的案例，它們是否具有代錶性，是否能夠覆蓋到我可能遇到的各種數據類型和分析場景。例如，處理缺失值、異常值，以及如何根據研究問題選擇閤適的統計模型，這些都是我工作中經常會遇到的難題。我希望這本書能夠提供一套係統性的方法論，讓我能夠自信地應對這些挑戰，而不是每次遇到問題都束手無策，或者隻能從零開始搜索零散的信息。

評分☆☆☆☆☆

拿到《Stata統計分析與應用（第3版）》這本書，我最直觀的感受就是其厚重感，這不僅僅是物理上的重量，更是知識承載的厚度。在翻閱的過程中，我注意到作者在敘述統計概念時，並沒有直接跳到Stata命令，而是先對相關的統計學原理進行瞭清晰的闡釋。我一直認為，脫離瞭理論基礎的實踐是空洞的，而單純的理論學習又往往缺乏方嚮感。這本書似乎找到瞭一個絕佳的平衡點，它能夠幫助我鞏固對統計學核心概念的理解，例如迴歸分析的假設條件、模型選擇的標準、以及各種統計檢驗的內在邏輯等等。更重要的是，在講解這些原理之後，它能夠無縫地過渡到Stata的具體操作，通過清晰的指令演示，讓我看到理論是如何在實踐中得以應用的。我特彆欣賞書中對於某些統計方法的講解，可能會涉及其背後的數學推導，但又不會過於復雜，而是恰到好處地展現其精髓，讓讀者在知其然的同時，也能知其所以然。這種嚴謹的教學方式，對於我這樣一名追求深度理解的讀者來說，是極大的福音。

評分☆☆☆☆☆

這本書的扉頁上赫然印著《Stata統計分析與應用（第3版）》幾個大字，翻開目錄，滿滿的章節標題映入眼簾，仿佛預示著一場嚴謹而又充實的學術探索之旅。我之前接觸過一些關於數據分析的入門書籍，但總感覺它們要麼過於淺顯，難以應對實際工作中的復雜問題，要麼過於晦澀，讓人望而卻步。而這本《Stata統計分析與應用（第3版）》，從目錄的編排來看，似乎有意要填補這一空白。它不僅涵蓋瞭從基礎的數據管理、描述性統計，到高級的模型構建、假設檢驗，甚至還涉及瞭一些專題性的應用，比如時間序列分析、麵闆數據分析等等。這種係統性的梳理，對於想要深入理解Stata統計分析的讀者來說，無疑具有極大的吸引力。而且，書名中的“應用”二字，也暗示著這本書並非隻是理論的堆砌，而是更加側重於將統計理論與實際案例相結閤，通過具體的Stata操作來解決現實世界中的問題。這對於我這樣一名希望將所學知識轉化為實際生産力的讀者而言，是最為看重的部分。我尤其期待書中能夠有足夠多的、貼近實際工作場景的案例，能夠讓我邊學邊練，逐步掌握Stata的強大功能。

評分☆☆☆☆☆

我是一名剛剛接觸Stata的初學者，之前對統計分析的瞭解也僅限於一些基礎的課程。在選擇學習資料時，我非常糾結，生怕選到難度過大或者內容不全的書籍。《Stata統計分析與應用（第3版）》給我一種“恰到好處”的感覺。它從最基礎的Stata界麵介紹、基本命令開始講起，這對於我這樣的新手非常友好。我看到書中對於數據輸入、變量管理、以及簡單圖形的繪製都有非常詳細的圖文並茂的講解，這讓我能夠快速上手，建立信心。同時，它也並沒有止步於基礎，而是循序漸進地深入到各種統計模型和高級分析技術。我尤其看重的是，書中對於不同統計方法的適用條件、優缺點以及結果解讀都有非常清晰的說明，這能夠幫助我避免在實際分析中做齣錯誤的判斷。我期待這本書能夠成為我學習Stata的“啓濛導師”，為我後續更深入的學習打下堅實的基礎。