stata統(tǒng)計(jì)分析與應(yīng)用筆記12頁

1、第一章：Stata概述：help和search都是查找文件的命令但help用于查找精確的命令，search是模糊查找。還可使用help|contents 來分類查找第二章：數(shù)據(jù)管理：2.1變量和變量的取值：1.變量的命名：不能以數(shù)字開頭，區(qū)分大小寫，不能命名為系統(tǒng)變量名2.變量的取值類型：（1)字符型：字符變量存儲(chǔ)格式是str，str表示格式表示該變量的存儲(chǔ)最多可容納的字符數(shù)（2）數(shù)值型數(shù)據(jù)：存儲(chǔ)格式：.long.float.double.Stata默認(rèn)將數(shù)字存儲(chǔ)為浮點(diǎn)數(shù)據(jù)，而將計(jì)算結(jié)果存為雙浮點(diǎn)數(shù)據(jù)。（3）缺失數(shù)據(jù)：一般僅用“.”表示3變量的顯示：（1）數(shù)值變量的顯示格式：a

2、.普通格式有%w.dg, %w.dgc（g表示普通，w表示整個(gè)顯示所占的字符數(shù)，d表示顯示的數(shù)字中小數(shù)點(diǎn)后的位數(shù),c是要求Stata給出帶逗號(hào)“,”數(shù)字顯示格式如12345顯示為12，345）b固定格式有%w.df, %w.dfc（f表示固定）c.科學(xué)指數(shù)法格式：%w.de, (e表示科學(xué)計(jì)數(shù))（2）字符變量的顯示格式：僅有一種%s，%是提示符，#表示顯示字符數(shù)，s表示字符變量顯示格式,默認(rèn)右對(duì)齊，后加“-”可改為左對(duì)齊。（3）使用format命令變量顯示格式：format varlist %fmt 或者 format %fmt varlist 4.變量的標(biāo)簽（1）添加數(shù)據(jù)集的標(biāo)簽使用： la

3、bel data “l(fā)able”（2）添加變量的標(biāo)簽使用：label variable varname “l(fā)able”（3）label為變量數(shù)值添加標(biāo)簽的語法有兩部分，先定義數(shù)值標(biāo)簽：label define lblname#“l(fā)able” #“l(fā)able”(lblname是標(biāo)簽名稱)然后將定義好的數(shù)值標(biāo)簽添加到變量上:label values varlist lblnamel.2.2創(chuàng)建一個(gè)新的數(shù)據(jù)集1.關(guān)于數(shù)據(jù)集操作的基本命令（1）browse 和edit 命令：browse 用于打開數(shù)據(jù)瀏覽器，edit命令用于打開數(shù)據(jù)編輯器Edit varlist if inbrowse varlist

4、 if in(if和in 用于選擇需要的子集)（2）rename:rename old_varname new_varname（3）save命令：save filename ,save_options（,save_options可以指nolabel(不保存設(shè)定標(biāo)簽),replace（允許新文件覆蓋原文件）,all主要用于編程（4）describe:用于產(chǎn)生一個(gè)對(duì)數(shù)據(jù)集的簡(jiǎn)明總結(jié)格式：describe varlist ,memory_options（命令選項(xiàng)：simple,short,detail,fullnames）（5）list:用于顯示變量的數(shù)值，其后可以跟需要顯示的變量名稱語法：list

5、 varlist if in ,options(命令選項(xiàng)包括：noobs(不顯示觀測(cè)值的數(shù)值)，clean,separator,sepby,nolabel)（6）codebook:用于詳盡地描述變量的內(nèi)容，包括變量名稱、標(biāo)簽、賦值。語法：codebook varlist if in ,options(命令選項(xiàng)有header,notes,mv,problems,compact)2.舉例應(yīng)用：輸入原始數(shù)據(jù)定義變量名添加標(biāo)簽使用describe和codebook命令查看數(shù)據(jù)全貌保存數(shù)據(jù)到硬盤的工作目錄2.3導(dǎo)入已創(chuàng)建的數(shù)據(jù)集1.一般原則：（1）打開數(shù)據(jù)集前要用clear命令清除內(nèi)存中的數(shù)據(jù)集 （2）

6、可用 set memory 50m,permanently來設(shè)定空間 （3）讀入數(shù)據(jù)方法：可用use， edit， insheet,infile,infix,等 （4）在數(shù)據(jù)文件不是太大的情形下，使用Excel文件粘貼復(fù)制就可以完成數(shù)據(jù)讀入2.讀取格式為.dta的數(shù)據(jù)一般：use filename ,clear nolabel( clear nolabel是兩個(gè)選項(xiàng))此時(shí)filename為當(dāng)前工作目錄下的文件3.利用Excel復(fù)制數(shù)據(jù)進(jìn)入Stata系統(tǒng)中2.4 Stata中的表達(dá)式1.算術(shù)符號(hào)：+ 、-、*、/、（乘方）、-(負(fù)號(hào))2.關(guān)系符號(hào)（六種）：=（等于），!=(不等于)，=，=12l

7、ist educ college in 1/10（2） 使用generate newvar=(varname#)生成虛擬變量generate newvar=(varname#)是一個(gè)生成虛擬變量的快捷方式，在這個(gè)命令中，第一個(gè)等號(hào)表示定義：滿足其后小括號(hào)中的觀測(cè)案例將會(huì)在新的變量中定義為1，其余的情況則定義為0上（1）有程序generate college=(educ=12)2.生成分類變量（1）generate加replace命令生成分類變量 如將edu6教育水平劃分為6個(gè)等級(jí)，和虛擬變量不同之處在于這是6組（3） recode命令recode類似replace也可對(duì)已有變量重新賦值，語法如

8、下：recode varlist (rule)(rule),generate(newvar)(varlist 是需要進(jìn)行轉(zhuǎn)換賦值的變量名，rule是事先確定的轉(zhuǎn)換規(guī)則，選項(xiàng),generate(newvar)用于將轉(zhuǎn)換后的變量保存為一個(gè)新的變量recode的常見賦值規(guī)則有#=#，#=#，#/#=#，nonmissing=#,minssing=#如：recode x1(1=2)(2=1)，gen(nx1)3.使用autocode()、recode()和group()3個(gè)函數(shù)生成分類變量語法：gen varlist =autocode(x,n,xmin,xmax) gen varlist =grou

9、p(x)gen varlist =autocode(x,x1,x2,xn)2.10數(shù)據(jù)的整理（將存放在不同的數(shù)據(jù)文件里的數(shù)據(jù)文件合并）1.數(shù)據(jù)的橫向合并：指將兩個(gè)數(shù)據(jù)文件的變量加總在一起。合并后數(shù)據(jù)的樣本不變，但變量的數(shù)目增加了，也就是使得數(shù)據(jù)文件變寬了。用merge命令語法：merge varlist using filename filename ,optionsvarlist指的是合并序號(hào)變量，filename用于合并兩個(gè)以上的數(shù)據(jù)，易出錯(cuò)。Options選項(xiàng)可以有：merge(newvar),update,replace,nokeep,nosummary2.數(shù)據(jù)的縱向合并：指的是把兩個(gè)

10、數(shù)據(jù)的樣本加總在一起，合并后的數(shù)據(jù)變量數(shù)目不變，但樣本數(shù)目增加了，也就是使得數(shù)據(jù)變長(zhǎng)了。用append命令語法：append using filename ,options （選項(xiàng)有keep,nolabel,nonotes）3.數(shù)據(jù)的交叉合并：指的是把一個(gè)數(shù)據(jù)的個(gè)案和另外一個(gè)數(shù)據(jù)的個(gè)案交叉搭配生成新的數(shù)據(jù)。（1）用jobby進(jìn)行組內(nèi)交叉 語法：joinby varlist using filename ,options（2）用cross進(jìn)行一一交叉 語法：cross using filename4.數(shù)據(jù)的抽取：對(duì)于大型數(shù)據(jù)，需抽取再分析sample 命令：sample # if in ,cou

11、nt by(groupvars)#是樣本容量（或樣本百分比），如果指定count，那么#就是樣本內(nèi)觀測(cè)值個(gè)數(shù)；如果沒有指定count，那么#就是抽取樣本的百分比。by(groupvars)可進(jìn)行組內(nèi)抽取，還可以用set seed 5來保證每次抽取的樣本相同第三章 圖形繪制基礎(chǔ)3.1 Stata繪圖簡(jiǎn)介用戶可用Graphics菜單制圖，但不推薦。1. 主要的圖形類型：直方圖、扇形圖、條形圖、散點(diǎn)圖、直線圖以及數(shù)據(jù)擬合圖（一維或二維圖），還可繪如盒形圖，長(zhǎng)釘圖，圓點(diǎn)圖、面積圖以及其他常見圖。2. 圖形的組成部分與制圖命令的結(jié)構(gòu)3. 尋求幫助：help graph3.2 繪制散點(diǎn)圖1. 繪制散點(diǎn)圖的

12、命令和最基本的使用：語法如下twoway scatter varlist if in weight ,options 以下三種也可識(shí)別scatter語句graph twoway scatter twoway scatter scatter 如果命令后緊跟兩個(gè)變量名，則Stata會(huì)默認(rèn)第一個(gè)為y軸變量，第二個(gè)為x軸變量；如果命令后有兩個(gè)以上的變量，那么Stata會(huì)將除最后一個(gè)以外的變量作為y軸變量，而將最后一個(gè)變量當(dāng)成x軸變量。scatter 命令是graph twoway（二維繪圖命令）中最基本的一個(gè)，其它的都是在散點(diǎn)圖的基礎(chǔ)上進(jìn)行的。Scatter 繪圖還可以與其他類型二維制圖命令放在一起，

13、繪制重疊的復(fù)合圖形比如：twoway (scatter)(line)(lfit)scatter |line|lfit.|2. 散點(diǎn)顯示選項(xiàng)的設(shè)定：包括形狀、顏色、大小3. 散點(diǎn)標(biāo)簽選項(xiàng)：散點(diǎn)標(biāo)簽一般是指位于每個(gè)散點(diǎn)旁的用于說明散點(diǎn)所代表個(gè)體的文字。4. 連線選項(xiàng)的設(shè)定：用來設(shè)定如何用線將散點(diǎn)圖上各點(diǎn)連接起來，這樣可以更加清楚地看變動(dòng)的趨勢(shì)5. 振蕩選項(xiàng)的設(shè)定：有時(shí)候，由于數(shù)據(jù)點(diǎn)太密集，甚至產(chǎn)生了重疊，使得在觀察數(shù)據(jù)中的趨勢(shì)受到影響，需要將這些數(shù)據(jù)點(diǎn)輕微的挪動(dòng)位置，使得重合的數(shù)據(jù)點(diǎn)相互分開。使用jitter(#)選項(xiàng)3.3 二維繪圖選項(xiàng)3.2 主要講解了散點(diǎn)圖所特有的選項(xiàng)，這節(jié)講所有二維繪圖所共

14、有的選項(xiàng)：標(biāo)題選項(xiàng)、坐標(biāo)選項(xiàng)、圖例選項(xiàng)、增加線選項(xiàng)，by選項(xiàng)、scheme選項(xiàng)、軸線選擇選項(xiàng)、圖形保存選項(xiàng)以及圖形輸出選項(xiàng)。1.坐標(biāo)軸尺度選項(xiàng)組的設(shè)定坐標(biāo)軸尺度選項(xiàng)：yscale(axis_suboptions),設(shè)定y軸的外觀 xscale(axis_suboptions),設(shè)定x軸的外觀tscale(axis_suboptions),設(shè)定t軸的外觀還有子選項(xiàng)的設(shè)定，即設(shè)定坐標(biāo)軸尺度選項(xiàng)中可以填充的內(nèi)容2.坐標(biāo)軸刻度選項(xiàng)組的設(shè)定：用于控制坐標(biāo)軸的刻度和刻度的標(biāo)識(shí)3.坐標(biāo)軸選項(xiàng)組的設(shè)定：用于設(shè)定坐標(biāo)軸的標(biāo)題4.標(biāo)題選項(xiàng)組的設(shè)定：用于設(shè)定繪圖的標(biāo)題以解釋圖像的內(nèi)容5.圖例選項(xiàng)的設(shè)定：當(dāng)圖形中包含

15、多個(gè)組別的相似內(nèi)容時(shí)，Stata將生成圖例。圖例表示圖形當(dāng)中不同符號(hào)對(duì)應(yīng)著的內(nèi)容，它使得讀者能夠輕松讀懂圖中不同符號(hào)的含義。6.by選項(xiàng)的設(shè)定：一旦設(shè)定選項(xiàng)by(),Stata會(huì)根據(jù)括號(hào)中變量的不同取值重復(fù)作圖，因此by的依據(jù)往往是分類變量，比如性別、民族、國(guó)內(nèi)國(guó)外等。語法：by(varlist,byopts7.scheme選項(xiàng)的設(shè)定：控制圖形顯示格式8.軸線選擇選項(xiàng)的設(shè)定9.增加線選項(xiàng)的設(shè)定：用于在二維圖形上添加增加線10scale選項(xiàng)的設(shè)定：調(diào)整整個(gè)圖像包括文本、標(biāo)記和線段的大小11.圖形保存選項(xiàng)：Stata將本身生成的圖形存儲(chǔ)分為兩種形式：一種是內(nèi)存的激活狀態(tài)，另一種是存入硬盤的狀態(tài)gr

16、aph save my file ,replace,可將文件存儲(chǔ)到硬盤中，保存成myfile文件，replace表示覆蓋相同的名稱的文件12.圖形的輸出選項(xiàng)：（1）圖形打?。?）存儲(chǔ)為其他格式第4章 其他圖形繪制4.1繪制曲線標(biāo)繪圖和連線標(biāo)繪圖1.繪制曲線標(biāo)繪圖：所謂曲線標(biāo)繪畫，就是其中點(diǎn)用線段連接起來的散點(diǎn)圖，不過新的選項(xiàng)可以控制曲線本身的特征曲線標(biāo)繪圖的命令語法：twoway line varlist if in ,options2.繪制連線標(biāo)繪圖：連線標(biāo)繪圖是將每個(gè)散點(diǎn)連接起來，但不隱藏點(diǎn)。命令：twoway connected varlist if in weight ,scatter

17、_options4.2繪制擬合圖形1.繪制一次擬合圖形：實(shí)際分兩步，首先使用Stata使用yvar為因變量，xvar為自變量進(jìn)行一元線性回歸，然后得到y(tǒng)var的擬合值比如說是hat,然后用hat對(duì)xva做曲線標(biāo)繪圖，同是復(fù)合原始數(shù)據(jù)的散點(diǎn)圖。命令：twoway lfit yvar xvwr if in weight ,options如：sysuse auto Scatter mpg weight | lfit mpg weight 2.繪制二次擬合圖形：命令 twoway qfit yvar xvar if in weight ,options如sysuse auto scatter mpg

18、weight | qfit mpg weight 4. 繪制lowess擬合圖形：由于具有對(duì)擬合過程進(jìn)行控制的選項(xiàng)，lowess命令總的來說更為專業(yè)也更為強(qiáng)大。命令：twoway lowess yvar xvwr if in weight ,options如：sysuse auto twoway scatter mpg weight | lfit mpg weight|lowess mpg weight4.3繪制條形圖命令：graph bar yvars if in weight ,options(繪制縱向條形圖) graph bar hyvars if in weight ,options

19、(繪制橫向條形圖)1. 關(guān)于分類變量的講解2. 關(guān)于外形圖外觀的講解第5章 描述性統(tǒng)計(jì)分析描述性統(tǒng)計(jì)的統(tǒng)計(jì)量大致可分為三類：一是描述中心位置的度量；二是描述波動(dòng)情況的度量；三是描述數(shù)據(jù)集中一個(gè)觀測(cè)值相對(duì)位置的度量。另一個(gè)重要功能是分析異常值5.1描述性統(tǒng)計(jì)的原理1. 定性變量：頻率和頻數(shù)2. 定量變量：（1）集中趨勢(shì)的度量：算術(shù)平均、中位數(shù)和眾數(shù) （2）變異程度的度量：極差（最大和最小觀測(cè)值之差）、方差、和標(biāo)準(zhǔn)差（注意切比雪夫法則） （3）相對(duì)位置的度量：百分?jǐn)?shù)和z得分（100p百分位數(shù)是數(shù)據(jù)集的相對(duì)頻率分布中有100p%的面積位于它的左邊，有100(1-p)%的面積位于它的右邊，z=xi-x

20、s (4)偏度和峰度：偏度系數(shù)SK=n(xi-x)4-3xi-x22(n-1)(n-1)(n-2)(n-3)S45.2 描述性統(tǒng)計(jì)量的Stata實(shí)現(xiàn)1使用summarize命令計(jì)算和導(dǎo)出描述性統(tǒng)計(jì)量語法：summarize varlist if in weight ,options2.使用tabstat命令計(jì)算描述性統(tǒng)計(jì)量語法：tabstat varlist if in weight ,optionsTabstat與summarize的不一樣之處在于其by()選項(xiàng)允許對(duì)by()中變量不同的取值分別做描述性統(tǒng)計(jì)5.3探測(cè)異常值1.計(jì)算z得分命令：quietly summarize wage ge

21、n z=(wage-r(mean)/r(sd) list wage z if z33. 箱線圖(不太理解)命令：graph box yvars if in weight ,options graph hbox yvars if in weight ,options5.4 數(shù)據(jù)的正態(tài)性檢驗(yàn)和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換正態(tài)性的檢驗(yàn)包括：圖形檢驗(yàn)、卡方檢驗(yàn)和其他統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)1. 分位正態(tài)圖的繪制的命令格式：qnorm varname if in,options2. 偏度-峰度檢驗(yàn)：sktest varlist if in weight ,noadjust3. Shapiro-Wilk W檢驗(yàn) swilk varlist

22、if in ,options4. Shapiro-Francia W檢驗(yàn) sfrancia varlist if in5. DAgostino檢驗(yàn) sktestdc varlist=esp if exp in range ,noadjust5.5 相關(guān)系數(shù) 常用的相關(guān)系數(shù)共有如下4類：pearson相關(guān)系數(shù)、Kendall相關(guān)系數(shù)、Spearman秩相關(guān)系數(shù)以及偏相關(guān)系數(shù)1. pearson相關(guān)系數(shù):correlatevarlist if in weight , correlate_options pwcorrvarlist if in weight , pwcorr_options2. sp

23、earman 和Kendall相關(guān)系數(shù)：ktau wage educ exper tenure,star(.05)3. 偏相關(guān)系數(shù)：pcorr varnamel varlist if in weight第6章 列聯(lián)表分析6.1列聯(lián)表分析列聯(lián)表是分析兩個(gè)分類變量（名義變量或者定序變量）之間關(guān)系的基本統(tǒng)計(jì)方法1. 獨(dú)立性檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量：常用到皮爾遜卡方統(tǒng)計(jì)量和似然比統(tǒng)計(jì)量2. 列聯(lián)表中的相關(guān)測(cè)量統(tǒng)計(jì)量：度量?jī)勺兞康年P(guān)聯(lián)強(qiáng)度，可以考察各種相關(guān)測(cè)量統(tǒng)計(jì)量，對(duì)于名義變量而言，這些統(tǒng)計(jì)量有Phi系數(shù)、列聯(lián)系數(shù)、CramersV系數(shù)；對(duì)于定序變量而言，可以使用統(tǒng)計(jì)量、Kendallb統(tǒng)計(jì)量、Stuartc統(tǒng)計(jì)量

24、，它們的數(shù)值越大就表明行變量和列變量之間的關(guān)聯(lián)越強(qiáng)6.2 Stata 的列聯(lián)表分析table和tabulate 命令 其中table命令可以很方便地生成列聯(lián)表，而tabulate可以進(jìn)行獨(dú)立性檢驗(yàn)1.table 命令格式：table rowvar colvar supercolvar if in weight ,optionsrowvar代表行變量，colvar代表列變量，supercolvar代表更高階的列變量，weight表示權(quán)重2tabulate命令進(jìn)行列聯(lián)表分析（1）一維tabulate命令，主要用于生成含有頻數(shù)的一維表格tabulate varname if in weight ,t

25、abulate1_options(2)二維tabulate命令二維tabulate命令在生成二維表格的同時(shí)，可以計(jì)算多種獨(dú)立性檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量和相關(guān)測(cè)量統(tǒng)計(jì)量命令格式：tabulate varname1 varname2 if in weight ,options6.3 利用Stata生成包含描述性統(tǒng)計(jì)量的列表1.tabstat可以在一個(gè)表格中顯示多個(gè)變量的多種描述性統(tǒng)計(jì)量Tabstat varlist if in weight ,options3. tabulate ,summarize()用于生成一維或者二維的包含均值和標(biāo)準(zhǔn)差的表格，事實(shí)上，table比tabulate，summarize()更

26、加靈活，而tabulate，summarize()的特點(diǎn)在于運(yùn)行更快tabulate，summarize()命令格式：tabulate varname1 varname2 if in weight ,options第7章 方差分析7.1 t檢驗(yàn)（樣本小于30）1.t檢驗(yàn)的Stata基本命令（1）單樣本t檢驗(yàn)的Stata操作命令1:ttest varname =#if in,level(#)（通過樣本進(jìn)行t檢驗(yàn)）命令2：ttesti #obs #mean #sd #val ,level(#)（通過樣本的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)進(jìn)行t檢驗(yàn)）其中，#obs為樣本容量，#mean為樣本均值，#sd為標(biāo)準(zhǔn)差，#val為

27、待檢驗(yàn)數(shù)值，level為置信度水平2.兩樣本的t檢驗(yàn)的Stata操作命令格式1（通過樣本進(jìn)行雙變量t檢驗(yàn)）：ttest varname1=varname2 if in,option命令格式2（通過樣本進(jìn)行分組t檢驗(yàn)）：ttest varname if in,by(groupvar) options命令格式3（通過樣本的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)進(jìn)行t檢驗(yàn)）：ttesti #obs1 #mean1 #sd1 #obs2 #mean2 #sd2 ,options7.2 單因素方差分析1.單因素方差分析Stata實(shí)現(xiàn) oneway命令：oneway response_var factor_var if in weig

28、ht ,optionslongway命令：longway response_var group_var if in weight ,options7.3雙因素和多因素方差分析基本命令：anova response_var if in weight ,options7.4 協(xié)方差分析命令:anova response_var if in weight ,options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)8.1 Stata的回歸分析1.Stata的回歸分析-regress、predict、test命令regress、predict、test是一組命令，它們完成各種簡(jiǎn)單和

29、多元的普通最小二乘法回歸。regress命令用于完成因變量對(duì)自變量的回歸，其后續(xù)命令predict可以計(jì)算預(yù)測(cè)值、殘差，另一后續(xù)命令test檢驗(yàn)用戶指定的假設(shè)。regress 命令的格式：regress depvar indepvars 【if】 【in】【weight】【options】常用選項(xiàng)：noconstant（不加常數(shù)項(xiàng)做線性回歸） hascons(由用戶指定常數(shù)項(xiàng)的值) level(#)設(shè)定置信水平（默認(rèn)值為95%） beta（報(bào)告標(biāo)準(zhǔn)化的beta系數(shù)） noheader（不報(bào)告輸出表名）2使用predict命令-計(jì)算擬合值和殘差predict命令：predict type new

30、var if in , single_optionspredict 命令是reg命令的后續(xù)命令，它可以用來保存最近一次回歸的預(yù)測(cè)值、殘差值。Type用來指定你要用來存放擬合值或殘差的格式，newvar為用戶為擬合值 或殘差2取的變量名，if、in選項(xiàng)與第2章介紹的相同，, single_options用來指定你是要擬合值還是殘差值, single_options可以是resid 表示我們需要計(jì)算殘差（默認(rèn)報(bào)告是擬合值）3使用test命令-進(jìn)行讀者指定的檢驗(yàn)test命令的格式：test var1 var2 var3k test var=C test var1=var2 test var1=(va

31、r2+var3)/C在這里，要完成的任務(wù)是：（1） 檢驗(yàn)單個(gè)變量的顯著性（2） 檢驗(yàn)多個(gè)變量的聯(lián)合顯著性（3） 檢驗(yàn)不同變量系數(shù)的關(guān)系如test educ 0.5/來檢驗(yàn)教育的系數(shù)是否為0.5 Test educ exper /這一命令是檢驗(yàn)教育、經(jīng)驗(yàn)回報(bào)是否同時(shí)為零的聯(lián)合顯著性檢驗(yàn)4. sw regress基本命令及其選項(xiàng)-逐步回歸sw regress 命令語法：sw regress depvar indepvars ,optionsoptions常用選項(xiàng)：Lockterm(保證某些變量不被剔除) （）（用于將括號(hào)內(nèi)的變量看成一個(gè)整體 hier(讓Stata從最后一個(gè)變量開始剔除，而不是從最

32、不顯著的變量開始剔除)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)9.1 非經(jīng)典假設(shè)下的回歸分析的Stata實(shí)現(xiàn)1.多重共線性的檢驗(yàn)和處理（1）多重共線性的檢驗(yàn)：用命令 vif/該命令用來得到自變量的方差膨脹因子。 一般而言，判斷多重共線性的標(biāo)準(zhǔn)是：a. 最大的vif大于10b. 平均的vif大于1（2）多重多線性的處理方法一：不加處理（往往是因?yàn)榧佣雾?xiàng)引起的，而這是有原因的）方法二：減少自變量，將一些解釋變量并入誤差項(xiàng)方法三：先采用在后面的將介紹的主成分分析和聚類分析，先將變量分類，然后再做回歸分析2.內(nèi)生性的檢驗(yàn)和處理（外生性即：E(u|x)=0）外生性的假設(shè)是所有假設(shè)中

33、最重要的假設(shè)，違反它將合得估計(jì)值不一致。內(nèi)生性檢驗(yàn)的命令是ovtest，它必須在regress命令之后。結(jié)果上，我們需要拒絕原假設(shè)（p0.05）,即認(rèn)為數(shù)據(jù)確實(shí)有內(nèi)生性問題 Stata中是用ivreg命令實(shí)現(xiàn)工具變量回歸的，ivreg命令的語法是 ivregress estimator depvar varlist1 (varlist2=varlist_iv)如：reg wage educ age kidslt6 kidsge6 exper expersq/沒使用工具變量 reg wage age kidslt6 kidsge6 exper expersq（educ=motheduc）/使用工

34、具變量3、異方差的檢驗(yàn)與處理（1）異方差的檢驗(yàn)：用hettest/檢驗(yàn)異方差，看p值，小于0.05，不能排除異方差可能（2）異方差的處理：只要在reg命令的options選項(xiàng)中選擇robust選項(xiàng)即可。然后再用test命令做檢驗(yàn)如：reg wage educ age kidslt6 kidsge6 exper expersq ,robust9.2 線性方程組的回歸分析-Stata實(shí)現(xiàn)線性方程組包括兩類：似不相關(guān)模型以及聯(lián)立方程組模型1. 似不相關(guān)模型的Stata實(shí)現(xiàn)sureg (depvar1 varlist1) (depvar2 varlist2)(depvarN varlistN)ifin

35、weight2. 聯(lián)立方程組模型的Stata實(shí)現(xiàn)reg3 (depvar1 varlist1) (depvar2 varlist2)(depvarN varlistN)ifinweight9.3 面板數(shù)據(jù)的Stata處理 Stata并不會(huì)自動(dòng)識(shí)別面板數(shù)據(jù)，必須告訴它哪個(gè)變量是時(shí)間維度，哪個(gè)變量是橫截面維度。在Stata中，要設(shè)置面板數(shù)據(jù)維度，可以使用xtset命令。其語法是：xtset panelvar timervar ,tsoptions (panelvar 是用來表示橫截面維度的變量，timevar是用來表示時(shí)間維度的變量 )1. 固定效應(yīng)的面板數(shù)據(jù)Stata實(shí)現(xiàn)Xtreg用來做固定效應(yīng)

36、的語法是：Fixed-effects (FE) model Xtreg depvar indepvars ifinweight,fe FE_options(depvar表示因變量，varslist表示自變量，fe表示fixed effect固定效應(yīng))Xtreg 常用選項(xiàng)（1）fe使用固定效應(yīng)回歸 （2）robust 穩(wěn)健回歸 （3）level(#)設(shè)置置信水平，默認(rèn)為95%2.隨機(jī)效應(yīng)的面板數(shù)據(jù)Stata實(shí)現(xiàn)隨機(jī)效應(yīng)的方式處理面板數(shù)據(jù)的思想是將個(gè)人特質(zhì)看做與自變量不相關(guān)，然后用傳統(tǒng)方法處理。也是使用xtreg命令，只不過選項(xiàng)由fe變?yōu)閞e,其語法為：xtreg depvar indepvarsifin,re RE_options(選項(xiàng)僅多一個(gè)theta:報(bào)告)第10章 非線性回歸分析及回歸診斷基礎(chǔ)101 非線性回歸分析第7章的有部分非線性模型可以轉(zhuǎn)為線性模型，這里介紹的是沒有辦法轉(zhuǎn)化為線性回歸的回歸模型。1.非線性回歸的Stata實(shí)現(xiàn)-nl命令 nl命令是用來實(shí)現(xiàn)單個(gè)自變量的非線性回歸模型的Stata命令。語法：Interactive version nl (depvar=) ifinweight,optionsdepvar表示因變量，sexp用以表達(dá)非線性的形式如：nl exp2 wage educ/非線性回歸估計(jì)方法，用于估計(jì)12x形式的非線性模型參數(shù)10.2