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Stata統(tǒng)計分析從入門到精通

Stata統(tǒng)計分析從入門到精通

出版社：清華大學出版社出版時間：2022-05-01
開本： 其他 頁數(shù)： 484
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Stata統(tǒng)計分析從入門到精通 版權(quán)信息

Stata統(tǒng)計分析從入門到精通 本書特色

本書的特色在于，一是詳解了常用統(tǒng)計分析方法的Stata操作，不僅對涉及的基本命令進行循序漸進的闡述，明確說明了命令中各個選項的適用情形，并對分析結(jié)果進行了深入淺出、全面準確的解讀，使得讀者能夠掌握每種分析方法的Stata操作，并能夠根據(jù)實際應(yīng)用與研究的需要靈活地選取恰當?shù)姆治龇椒ɑ蛘咴O(shè)置相應(yīng)的命令選項；二是所有的案例都非常真實和實用，不僅是為了教會讀者使用Stata操作，更重要的是指導(dǎo)讀者如何將Stata用于自己的日常工作。

Stata統(tǒng)計分析從入門到精通 內(nèi)容簡介

Stata是一種功能全面的統(tǒng)計分析軟件包，具有易操作、運行速度快、功能強大的特點，主要針對經(jīng)濟、管理、醫(yī)學、農(nóng)學、教育、市場研究、社會調(diào)查等行業(yè)和領(lǐng)域，是大數(shù)據(jù)時代*為流行的計量軟件之一。 全書內(nèi)容共分17章。、2章介紹Stata操作入門及數(shù)據(jù)處理基礎(chǔ)知識、描述性統(tǒng)計與圖形繪制基礎(chǔ)。第3~5章介紹假設(shè)檢驗、方差分析、相關(guān)分析等基礎(chǔ)分析方法。第6~10章通過相關(guān)案例介紹經(jīng)典及放松各種假定條件的回歸分析，包括基本線性回歸分析、線性回歸分析診斷與處理、非線性回歸分析、因變量離散回歸分析、因變量受限回歸分析等應(yīng)用。第11~16章以典型案例講解主成分分析與因子分析、聚類分析、時間序列數(shù)據(jù)分析、面板數(shù)據(jù)分析、生存分析、多方程模型等不錯分析方法。第17章介紹如何使用Stata進行高質(zhì)量的綜合性研究，講解研究方案設(shè)計、調(diào)查問卷的制作、Stata數(shù)據(jù)挖掘、建模注意事項。 本書可作為經(jīng)濟學、管理學、統(tǒng)計學、金融學、社會學、醫(yī)學、電子商務(wù)等相關(guān)專業(yè)的學生學習和應(yīng)用Stata的參考書，也可以作為職場人士掌握Stata操作、提升數(shù)據(jù)分析能力，進而提高工作效率和改善績效水平的工具書。

Stata統(tǒng)計分析從入門到精通 目錄

第1章 Stata基本操作及數(shù)據(jù)處理介紹 1 1.1 Stata概述 1 1.2 Stata 16.0窗口說明及基本設(shè)置 3 1.2.1 Stata 16.0窗口說明 3 1.2.2 設(shè)定偏好的界面語言 5 1.2.3 新建或編輯樣本觀測值、變量的基本操作 6 1.2.4 通過在命令窗口中輸入命令的方式來輸入數(shù)據(jù) 7 1.2.5 讀取以前創(chuàng)建的Stata格式的數(shù)據(jù)文件 7 1.2.6 導(dǎo)入其他格式的數(shù)據(jù)文件 8 1.2.7 Stata幫助系統(tǒng)介紹 12 1.3 Stata 16.0命令的語法格式 15 1.3.1 command（命令名稱） 15 1.3.2 varlist（變量名稱） 16 1.3.3 by varlist（按變量分類） 17 1.3.4 =exp（賦值） 18 1.3.5 if exp（條件表達式） 19 1.3.6 in range（范圍篩選） 19 1.3.7 weight（加權(quán)） 19 1.3.8 options（其他可選項） 20 1.4 Stata 16.0運算符與函數(shù) 20 1.4.1 Stata 16.0運算符 20 1.4.2 Stata 16.0函數(shù) 23 1.5 分類變量和定序變量的基本操作 24 1.6 常用的幾種處理數(shù)據(jù)的操作 26 1.6.1 Stata 16.0的數(shù)據(jù)類型 26 1.6.2 對數(shù)據(jù)進行長短變換 26 1.6.3 對數(shù)據(jù)進行類型變換 28 1.6.4 生成隨機數(shù) 31 1.6.5 數(shù)據(jù)壓縮 32 1.6.6 按變量合并、拆分數(shù)據(jù)文件 33 1.6.7 按樣本觀測值合并、拆分數(shù)據(jù)文件 35 1.6.8 添加標簽 36 1.6.9 對數(shù)據(jù)進行排序 38 1.7 本章回顧與習題 39 1.7.1 本章回顧 39 1.7.2 本章習題 41 第2章 描述性統(tǒng)計與圖形繪制 42 2.1 定距變量的描述性統(tǒng)計、正態(tài)性檢驗和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換 42 2.1.1 常用的描述性統(tǒng)計指標的基本概念 42 2.1.2 定距變量的描述性統(tǒng)計 44 2.1.3 正態(tài)性檢驗和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換 50 2.2 分類變量描述統(tǒng)計 54 2.2.1 單個分類變量的匯總 54 2.2.2 兩個分類變量的列聯(lián)表分析 56 2.2.3 多表和多維列聯(lián)表分析 57 2.3 Stata制圖簡介 59 2.3.1 Stata制圖基本操作 60 2.3.2 直方圖 62 2.3.3 散點圖 65 2.3.4 曲線標繪圖 69 2.3.5 連線標繪圖 71 2.3.6 箱圖 73 2.3.7 餅圖 75 2.3.8 條形圖 77 2.3.9 點圖 80 2.4 本章回顧與習題 82 2.4.1 本章回顧 82 2.4.2 本章習題 84 第3章 假設(shè)檢驗 86 3.1 假設(shè)檢驗的基本概念 86 3.1.1 假設(shè)檢驗概述 86 3.1.2 單個總體檢驗和兩個總體檢驗 88 3.1.3 參數(shù)檢驗和非參數(shù)檢驗 89 3.2 Stata參數(shù)檢驗 90 3.2.1 單一樣本T檢驗 90 3.2.2 獨立樣本T檢驗 92 3.2.3 配對樣本T檢驗 93 3.2.4 單一樣本標準差的假設(shè)檢驗 94 3.2.5 雙樣本方差（標準差）的假設(shè)檢驗 95 3.3 Stata非參數(shù)檢驗 96 3.3.1 單樣本正態(tài)分布檢驗 96 3.3.2 兩獨立樣本檢驗 98 3.3.3 兩相關(guān)樣本檢驗 99 3.3.4 多獨立樣本檢驗 100 3.3.5 游程檢驗 101 3.4 本章回顧與習題 102 3.4.1 本章回顧 102 3.4.2 本章習題 104 第4章 方差分析 106 4.1 單因素方差分析 106 4.1.1 單因素方差分析的功能與意義 106 4.1.2 單因素方差分析的Stata操作 107 4.1.3 單因素方差分析示例 107 4.2 多因素方差分析 111 4.2.1 多因素方差分析的功能與意義 111 4.2.2 多因素方差分析的Stata操作 112 4.2.3 多因素方差分析示例 114 4.3 協(xié)方差分析 116 4.3.1 協(xié)方差分析的功能與意義 116 4.3.2 協(xié)方差分析的Stata操作 117 4.3.3 協(xié)方差分析示例 117 4.4 重復(fù)測量方差分析 119 4.4.1 重復(fù)測量方差分析的功能與意義 119 4.4.2 重復(fù)測量方差分析的Stata操作 120 4.4.3 重復(fù)測量方差分析示例 120 4.5 本章回顧與習題 121 4.5.1 本章回顧 121 4.5.2 本章習題 122 第5章 相關(guān)分析 124 5.1 簡單相關(guān)分析 124 5.1.1 簡單相關(guān)分析的功能與意義 124 5.1.2 簡單相關(guān)分析的Stata操作 126 5.1.3 簡單相關(guān)分析示例 128 5.2 偏相關(guān)分析 131 5.2.1 偏相關(guān)分析的功能與意義 131 5.2.2 偏相關(guān)分析的Stata操作 132 5.2.3 偏相關(guān)分析示例 132 5.3 本章回顧與習題 133 5.3.1 本章回顧 133 5.3.2 本章習題 134 第6章 基本線性回歸分析 135 6.1 小二乘線性回歸分析 135 6.1.1 小二乘線性回歸分析的功能與意義 135 6.1.2 小二乘線性回歸分析的Stata操作 136 6.1.3 小二乘線性回歸分析示例 139 6.2 約束條件回歸分析 145 6.2.1 約束條件回歸分析的功能與意義 145 6.2.2 約束條件回歸分析的Stata操作 146 6.2.3 約束條件回歸分析示例 147 6.3 本章回顧與習題 148 6.3.1 本章回顧 148 6.3.2 本章習題 149 第7章 線性回歸分析診斷與處理 150 7.1 異方差診斷與處理 150 7.1.1 異方差診斷與處理的功能與意義 150 7.1.2 異方差診斷與處理的Stata操作 151 7.1.3 異方差診斷與處理示例 153 7.2 自相關(guān)診斷與處理 158 7.2.1 自相關(guān)診斷與處理的功能與意義 158 7.2.2 自相關(guān)診斷與處理的Stata操作 159 7.2.3 自相關(guān)診斷與處理示例 162 7.3 多重共線性診斷與處理 166 7.3.1 多重共線性診斷與處理的功能與意義 166 7.3.2 多重共線性診斷與處理的Stata操作 167 7.3.3 多重共線性診斷與處理示例 167 7.4 內(nèi)生性診斷與處理 171 7.4.1 內(nèi)生性診斷與處理的功能與意義 171 7.4.2 內(nèi)生性診斷與處理的Stata操作 172 7.4.3 內(nèi)生性診斷與處理示例 174 7.5 本章回顧與習題 179 7.5.1 本章回顧 179 7.5.2 本章習題 181 第8章 非線性回歸分析 182 8.1 轉(zhuǎn)換變量回歸分析 182 8.1.1 轉(zhuǎn)換變量回歸分析概述 182 8.1.2 轉(zhuǎn)換變量回歸分析的Stata操作 182 8.1.3 轉(zhuǎn)換變量回歸分析示例 183 8.2 非線性回歸分析 187 8.2.1 非線性回歸分析概述 187 8.2.2 非線性回歸分析的Stata操作 187 8.2.3 非線性回歸分析示例 188 8.3 非參數(shù)回歸分析 193 8.3.1 非參數(shù)回歸分析概述 193 8.3.2 非參數(shù)回歸分析的Stata操作 194 8.3.3 非參數(shù)回歸分析示例 194 8.4 分位數(shù)回歸分析 198 8.4.1 分位數(shù)回歸分析概述 198 8.4.2 分位數(shù)回歸分析的Stata操作 198 8.4.3 分位數(shù)回歸分析示例 199 8.5 本章回顧與習題 201 8.5.1 本章回顧 201 8.5.2 本章習題 202 第9章 因變量離散回歸分析 203 9.1 二值選擇模型 203 9.1.1 二值選擇模型的功能與意義 203 9.1.2 二值選擇模型的Stata操作 205 9.1.3 二值選擇模型分析示例 209 9.2 多值選擇模型 219 9.2.1 多值選擇模型分析的功能與意義 219 9.2.2 多值選擇模型的Stata操作 220 9.2.3 多值選擇模型分析示例 221 9.3 有序選擇模型 225 9.3.1 有序選擇模型分析的功能與意義 225 9.3.2 有序選擇模型的Stata操作 226 9.3.3 有序選擇模型分析示例 227 9.4 本章回顧與習題 231 9.4.1 本章回顧 231 9.4.2 本章習題 232 第10章 因變量受限回歸分析 234 10.1 斷尾回歸分析 234 10.1.1 斷尾回歸分析的功能與意義 234 10.1.2 斷尾回歸分析的Stata操作 235 10.1.3 斷尾回歸分析示例 236 10.2 截取回歸分析 240 10.2.1 截取回歸分析的功能與意義 240 10.2.2 截取回歸分析的Stata操作 240 10.2.3 截取回歸分析示例 242 10.3 樣本選擇模型 244 10.3.1 樣本選擇模型分析的功能與意義 244 10.3.2 樣本選擇模型分析的Stata操作 245 10.3.3 樣本選擇模型分析示例 246 10.4 本章回顧與習題 251 10.4.1 本章回顧 251 10.4.2 本章習題 252 第11章 主成分分析與因子分析 254 11.1 主成分分析 254 11.1.1 主成分分析的功能與意義 254 11.1.2 主成分分析的Stata操作 255 11.1.3 主成分分析示例 256 11.2 因子分析 261 11.2.1 因子分析的功能與意義 261 11.2.2 因子分析的Stata操作 263 11.2.3 因子分析示例 264 11.3 本章回顧與習題 285 11.3.1 本章回顧 285 11.3.2 本章習題 286 第12章 聚類分析 289 12.1 劃分聚類分析 289 12.1.1 劃分聚類分析的功能與意義 289 12.1.2 劃分聚類分析的Stata操作 290 12.1.3 劃分聚類分析示例 293 12.2 層次聚類分析 304 12.2.1 層次聚類分析的功能與意義 304 12.2.2 層次聚類分析的Stata操作 305 12.2.3 層次聚類分析示例 306 12.3 本章回顧與習題 324 12.3.1 本章回顧 324 12.3.2 本章習題 325 第13章 時間序列數(shù)據(jù)分析 327 13.1 時間序列數(shù)據(jù)的預(yù)處理 327 13.1.1 時間序列數(shù)據(jù)的預(yù)處理操作概述 327 13.1.2 時間序列數(shù)據(jù)預(yù)處理的Stata操作 328 13.1.3 時間序列數(shù)據(jù)預(yù)處理分析示例 333 13.2 移動平均濾波與指數(shù)平滑法 335 13.2.1 移動平均濾波與指數(shù)平滑法概述 335 13.2.2 移動平均濾波與指數(shù)平滑法的Stata操作 337 13.2.3 移動平均濾波與指數(shù)平滑法分析示例 339 13.3 ARIMA模型、SARIMA模型、ARIMAX模型 346 13.3.1 ARIMA模型、SARIMA模型、ARIMAX模型概述 346 13.3.2 ARIMA模型、SARIMA模型、ARIMAX模型的Stata操作 350 13.3.3 ARIMA模型、SARIMA模型、ARIMAX模型分析示例 352 13.4 單位根檢驗 358 13.4.1 單位根檢驗的功能與意義 358 13.4.2 單位根檢驗的Stata操作 359 13.4.3 單位根檢驗示例 360 13.5 向量自回歸模型 366 13.5.1 向量自回歸模型的功能與意義 366 13.5.2 向量自回歸模型的Stata操作 369 13.5.3 向量自回歸模型示例 378 13.6 協(xié)整檢驗與向量誤差修正模型 386 13.6.1 協(xié)整檢驗與向量誤差修正模型概述 386 13.6.2 協(xié)整檢驗與向量誤差修正模型的Stata操作 388 13.6.3 協(xié)整檢驗與向量誤差修正模型示例 393 13.7 ARCH系列模型 401 13.7.1 ARCH系列模型概述 401 13.7.2 ARCH系列模型的Stata操作 403 13.7.3 ARCH系列模型示例 406 13.8 本章回顧與習題 408 13.8.1 本章回顧 408 13.8.2 本章習題 411 第14章 面板數(shù)據(jù)分析 414 14.1 面板數(shù)據(jù)的預(yù)處理 414 14.1.1 面板數(shù)據(jù)的預(yù)處理概述 414 14.1.2 面板數(shù)據(jù)預(yù)處理的Stata操作 415 14.1.3 面板數(shù)據(jù)預(yù)處理示例 416 14.2 短面板數(shù)據(jù)分析 419 14.2.1 短面板數(shù)據(jù)分析概述 419 14.2.2 短面板數(shù)據(jù)分析的Stata操作 420 14.2.3 短面板數(shù)據(jù)分析示例 421 14.3 長面板數(shù)據(jù)分析 428 14.3.1 長面板數(shù)據(jù)分析概述 428 14.3.2 長面板數(shù)據(jù)分析的Stata操作 428 14.3.3 長面板數(shù)據(jù)分析示例 429 14.4 本章回顧與習題 434 14.4.1 本章回顧 434 14.4.2 本章習題 435 第15章 生存分析 437 15.1 生存分析的基本概念及數(shù)據(jù)類型 437 15.1.1 生存分析涉及的基本概念 437 15.1.2 生存分析的數(shù)據(jù)類型 438 15.2 生存分析操作講解 439 15.2.1 生存分析的功能與意義 439 15.2.2 生存分析的Stata操作 441 15.2.3 生存分析示例 445 15.3 本章回顧與習題 453 15.3.1 本章回顧 453 15.3.2 本章習題 455 第16章 多方程模型 456 16.1 多方程模型概述 456 16.1.1 多方程模型的基本概念 456 16.1.2 多方程模型的識別 457 16.2 多方程模型的估計 457 16.2.1 多方程模型估計常用方法 457 16.2.2 多方程模型的Stata操作 458 16.2.3 多方程模型分析示例 461 16.3 本章回顧與習題 466 16.3.1 本章回顧 466 16.3.2 本章習題 466 第17章 如何使用Stata進行高質(zhì)量的綜合性研究 468 17.1 研究方案設(shè)計 468 17.2 調(diào)查問卷的制作 471 17.2.1 調(diào)查問卷的概念 471 17.2.2 調(diào)查問卷的制作步驟 471 17.2.3 制作調(diào)查問卷時需要注意的問題 472 17.2.4 將調(diào)查問卷獲取的數(shù)據(jù)導(dǎo)入Stata 475 17.3 Stata數(shù)據(jù)挖掘介紹 478 17.4 Stata建模注意事項 480 17.4.1 注意事項一：建模是為了解決具體的問題 480 17.4.2 注意事項二：有效建模的前提是具備問題領(lǐng)域的專業(yè)知識 480 17.4.3 注意事項三：建模之前必須進行數(shù)據(jù)的準備 481 17.4.4 注意事項四：終模型的生成在多數(shù)情況下并不是一步到位的 481 17.4.5 注意事項五：模型要能夠用來預(yù)測，但預(yù)測并不僅含直接預(yù)測 482 17.4.6 注意事項六：對模型的評價方面要堅持結(jié)果導(dǎo)向和價值導(dǎo)向 483 17.4.7 注意事項七：建立的模型應(yīng)該是持續(xù)動態(tài)優(yōu)化完善的 483 17.5 Stata綜合應(yīng)用案例書目推薦 484
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Stata統(tǒng)計分析從入門到精通 作者簡介

楊維忠,山東大學經(jīng)濟學碩士，CPA，十年商業(yè)銀行工作經(jīng)歷，歷任運營、風控、營銷、內(nèi)控等多個職位，擅長商務(wù)建模，精通SPSS、Stata、EViews，編著有《SPSS數(shù)據(jù)挖掘與案例分析應(yīng)用實踐》 《Stata統(tǒng)計分析與實驗指導(dǎo)》等近十本暢銷書。 張?zhí)?山東大學金融學博士生，金融風險領(lǐng)域研究專家，參與《地方金融運行動態(tài)監(jiān)測及系統(tǒng)性風險預(yù)警研究》等多項重大項目，精通SPSS、Stata、R語言，編著有《SPSS統(tǒng)計分析與行業(yè)應(yīng)用案例詳解》 《Stata統(tǒng)計分析與行業(yè)應(yīng)用案例詳解》等暢銷書。

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