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Stata统计分析与应用

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作者马慧慧 主编

出版社电子工业出版社

ISBN9787121284229

出版时间2016-04

装帧平装

开本16开

定价66元

货号1201283058

上书时间2024-11-09

瀚东书店

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品相描述:全新
商品描述
目录
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
0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
1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
2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
3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
4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

内容摘要
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、各种基本和不错的计量回归分析、常用的统计分析方法等,很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这个近期新版本,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,很好方便读者的理解和学习。

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