应用STATA做统计分析

1Stata软件与Stata的资源

本书体例的说明

一个Stata操作的例子

Stata的文件管理与帮助(Help)文件

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2数据管理

命令示范

创建一个新数据

定义数据的子集：in和if选择条件

创建和替代变量

使用函数

数值和字符串之间的格式转换

创建新的分类变量和定序变量

标注变量下标

导人其他程序的数据

合并两个或多个stata文件

数据的转置、变换或分拆

观测案例的加权

生成随机数据和随机样本

编制数据管理程序

内存管理

3制图

命令示范

直方图

散点图

曲线标绘图

连线标绘图

其他类型的二维标绘图

箱线图

饼图

条形图

点图

对称图和分位数图

质量控制图

对图形添加文本

叠并多幅二维图

使用Do文件制图

取出与合并图形

4概要统计及交互表

命令示范

定距变量的描述性统计

探测性数据分析

正态性检验和数据转换

频数表和二维交互表

多表和多维交互表

关于平均数、中位数以及其他概要统计指标的列表

使用频数权数

5方差分析和其他比较方法

命令示范

单样本检验

两样本检验

单因素方差分析

双因素和多因素方差分析

协方差分析

预测值和误差条形图

6线性回归分析

命令示范

回归表

多元回归

预测值及残差

回归的基本图形

相关

假设检验

虚拟变量

分类变量的自动标识和交互项

逐步回归

多项式回归

面板数据

7回归诊断

命令示范

SAT分数的重新回归

诊断标绘图

诊断案例统计量

多元共线性

8拟合曲线

命令示范

波段回归

lowess修匀

转换变量回归1

转换变量回归2

条件效应标绘图

非线性回归1

非线性回归2

9稳健回归

命令示范

用理想数据的回归

y上的特异值

x上的特异值(杠杆作用)

不对称的误差分布

稳健的方差分析

对rreg和qreg的更多应用

方差的稳健估计1

方差的稳健估计2

10logistic回归

命令示范

航天飞机数据

使用logistic回归

条件效应标绘图

诊断统计与标绘图

对序次多分类y的logistic回归

多项logistic回归

11生存模型与事件计数模型

命令示范

生存时间数据

计数时间数据

Kaplan-Meier存活函数

Cox比例风险模型

指数回归与Weibull回归

泊松回归

一般化线性模型

12主成分、因子和聚类分析

命令示范

主成分

旋转

因子分

主因子法

最大似然法

聚类分析1

聚类分析2

13时间序列分析

命令示范

修匀

更多时间标绘图例子

时滞、前导和差分

相关图

AR工MA模型

14编程入门

基本的概念与工具

程序示范：移动自相关

ado文件

帮助文件

矩阵代数

自助法

蒙特卡罗模拟

参考文献

关键词索引

　　本书前6章(直到常规最小二乘法回归)为一般性主题，大体上对应了应用统计学的基础课程，但是增加了深度，讨论了分析人员经常碰到的实际问题。比如，如何汇总数据、创建虚拟变量、绘制符合发表质量要求的图形或者如何将方差分析转换为回归形式。在第7章的回归诊断及随后各章中，我们转入到高级课程或原创研究的领域。这里，读者能够找到有关如何获得并解释诊断统计量和图形的基本信息与示范说明：如何进行稳健回归、分位数回归、非线性回归、logit回归、序次logit回归、多类logit回归或者泊松回归；如何拟合存活时间和事件计数模型；如何通过因子分析和主成分分析来建构合成变量；如何将观测案例按经验类型或聚类作划分；如何对时间序列作图或建模。Stata近年来一直致力于与时俱进以保持其领先水平，并且这种努力尤其体现于它所提供的广泛的回归和模型拟合命令。　　本书从STATA软件与STATA的资源，数据管理，制图，概要统计及交互表，方差分析和其他比较方法，线性回归分析，回归诊断，拟合曲线，稳健回归，LOGISTlC回归，生存模型与事件计数模型，主成分、因子和聚类分析，时间序列分析，编程入门，等等，完整而精练地介绍了STATA软件或软件包的各项基本功能和在统计分析中的应用。全书以列举实例的方式编写，并穿插了上百幅图片，广泛引证各种相关资料中的数据，简明地介绍了常用的各种命令的分析运行情况，便于学习掌握。此外，在最后一章拓展性地介绍了常用的编程知识和技能，以便于能更加灵活地运用STATA软件做更多的统计分析。　　本书突出了程序性、实用性、完整性，本书兼具教材和使用手册的特点，适宜作为致力于统计学研究和数据分析应用的专家和学者自学参考。