当前位置：文档之家 › Stata实验指导、统计分析与应用

Stata实验指导、统计分析与应用

  • 格式：ppt
  • 大小：630.00 KB
  • 文档页数：14

下载文档原格式

  / 14

合集下载

Stata实验指导、统计分析与应用chap10

Stata实验指导、统计分析与应用chap10


精选2021版课件
22
实验内容及数据来源
本书附带光盘data文件夹的“fish.dta”工作文件给出 了某一国家公园中游客捕鱼情况的数据，主要变量包 括： count=各群游客捕获的鱼的条数，persons=该群 游客的数量，child=该群游客中儿童的数量，livebait= 是否使用活饵，camper=是否露营。
精选2021版课件
17
下面，我们利用“mortality.dta”的数据进行负二项 回归，命令为：
xi: nbreg deaths i.cohort, offset(logexp) nolog
其中，被解释变量为deaths，解释变量为cohort的虚 拟变量，选项offset(logexp)约束logexp的系数为1， nolog表明不显示迭代过程。
精选2021版课件
27
3 零膨胀负二项回归（ZINB）的操作
仍然利用“fish.dta”的数据，我们来拟合零膨胀负二项回归，并汇报 Vuong统计量以及似然比检验。
zinb count persons livebait, inf(child camper) vuong zip
这里，被解释变量为count，解释变量为persons和livebait，决定是否 捕鱼的变量为child和camper。
6
精选2021版课件
7
（2）计算发生率比IRR
我们重新进行前面的回归，令其汇报发生率比。输入命令： poisson injuries XYZowned, exposure(n) irr 其中，选项exposure()约束ln(n)的系数为1，irr表示结果汇报发生率比。
精选2021版课件
8
（3）水平形式的泊松回归
使用Stata进行经济学和统计分析

使用Stata进行经济学和统计分析

使用Stata进行经济学和统计分析在当今的经济学研究和数据分析领域，Stata 凭借其强大的功能和易用性，成为了众多学者和研究人员的得力工具。

Stata 是一款专门用于数据管理、统计分析和绘图的软件，它为我们解决各种经济和统计问题提供了高效而可靠的途径。

Stata 的一个显著优势在于其丰富的数据管理功能。

在进行经济研究时，我们常常需要处理大量的数据，这些数据可能来自不同的来源，格式也各不相同。

Stata 能够轻松地读取和导入各种常见的数据格式，如 Excel、CSV 等，并且可以对数据进行清理、转换和合并等操作。

例如，我们可以使用｀drop` 命令删除不需要的变量，使用｀generate`命令创建新的变量，使用｀merge` 命令将多个数据集合并在一起。

通过这些操作，我们能够将原始数据整理成适合分析的形式，为后续的研究工作打下坚实的基础。

在统计分析方面，Stata 提供了广泛而全面的统计方法。

无论是描述性统计、推断统计，还是复杂的计量经济学模型，Stata 都能应对自如。

比如，我们可以使用｀summarize` 命令快速获取数据的均值、标准差、最小值和最大值等描述性统计量，从而对数据的基本特征有一个直观的了解。

对于假设检验，Stata 提供了｀ttest` 命令用于均值比较，｀chi2test` 命令用于独立性检验等。

在计量经济学领域，Stata 支持线性回归、Logit 模型、Probit 模型、面板数据模型等多种模型的估计和检验。

以线性回归为例，我们可以使用｀regress` 命令来估计回归方程，并通过查看输出结果中的系数估计值、标准误、t 值和 p 值等信息来评估模型的拟合效果和变量的显著性。

除了基本的统计分析，Stata 还在处理时间序列数据方面表现出色。

时间序列数据在经济学中非常常见，如股票价格、通货膨胀率等。

Stata 提供了一系列专门用于时间序列分析的命令和函数，如｀arima` 命令用于拟合自回归移动平均模型（ARIMA），｀forecast` 命令用于进行预测。

使用Stata进行统计分析的方法与实例

使用Stata进行统计分析的方法与实例

使用Stata进行统计分析的方法与实例第一章：导言统计分析是一种基于数据的科学方法，主要用于搜集、整理、分析和解释数据，以便更好地理解和描述现象、随机事件或人类行为。

Stata是一款功能强大且广泛应用于统计学和经济学领域的统计分析软件。

本文将介绍使用Stata进行统计分析的方法和实例，并按以下章节进行详细说明。

第二章：数据导入与清洗在使用Stata进行统计分析之前，首先需要导入和清洗数据。

Stata支持多种数据导入格式，如文本文件、Excel表格和数据库等。

通过使用Stata的数据管理命令，我们可以对数据进行清洗和预处理，包括删除缺失值、处理离群值和进行变量转换等。

第三章：描述性统计分析描述性统计分析是研究对象的基本特征和总体分布的方法。

在Stata中，我们可以使用各种命令来计算和展示数据的描述性统计量，如平均值、标准差、中位数和频数分布等。

此外，可以使用图表工具来可视化数据的分布和特征，如直方图、箱线图和散点图等。

第四章：推断统计分析推断统计分析是通过抽样来推断总体参数的方法。

Stata提供了一系列统计模型和命令，用于进行参数估计、假设检验和置信区间估计等推断统计分析。

常见的推断统计方法包括回归分析、方差分析和非参数检验等。

通过Stata的命令和函数，我们可以轻松地应用这些方法，从而得出关于总体的推断结论。

第五章：多元统计分析多元统计分析是研究多个变量之间关系的方法。

Stata提供了多元统计模型和命令，用于探索和解释多个变量之间的关系。

其中包括多元线性回归分析、主成分分析和因子分析等。

通过使用Stata的多元统计分析功能，我们可以深入研究变量之间的相关性和潜在结构等。

第六章：时间序列分析时间序列分析是研究时间变化规律的方法。

在Stata中，我们可以使用时间序列模型和命令，对时间序列数据进行建模和预测分析。

其中包括平稳性检验、自回归移动平均模型和差分自回归移动平均模型等。

通过利用Stata的时间序列分析功能，我们可以分析和预测各种经济和社会现象的发展趋势。

Stata统计分析与应用(第3版)

Stata统计分析与应用(第3版)

10.3.2 有 序响应模 型—— ologit命 令
11 11 时间序列分析
11 时间序列分析
11.1 基本时间序列模型 的估计
11.3 VAR与VEC的估计及 解释
11.5 Stata操作习题
11.2 ARIMA模型的估计、单 位根与协整
11.4 ARCH与GARCH的 估计及解释
11 时间序列分析
2.8.1 encode 和decode命令
2.8.2 real函 数
2.8 数值和字符串的转换
2 数据管理
2.9.1 生成 虚拟变量
1
2.9.2 生成 分类变量
2
2.9 生成分类变量和虚拟变量
2 数据管理
2.10.1 数据的横 向合并
2.10.3 数据的交 叉合并
2.10.2 数据的纵 向合并
11 时间 序列分析
11.4 ARCH与GARCH 的估计及解释

A
11.4.1 ARCH模型
C
11.4.2 GARCH模型
11.4.3 ARCH模型 的Stata实现
B
12 12 聚类分析
12 聚类分析
12.1 聚类分析的 基本思想与理论
12.1.1 聚类分析的基本 思想
12.1.2 聚类分析的相似 性测度
03
8.4.3 使用test命
令——进行读者指
定的检验
02
8.4.2 使用 predict命令——
计算拟合值和残差
01
8.4.1 使用regress 命令——因变量对自
变量的回归
9 非经典假设、线性方程组、
09 面板数据估计的Stata实现
9 非经典假设、线性方程组、 面板数据估计的Stata实现
Stata实验指导、统计分析与应用chap05

Stata实验指导、统计分析与应用chap05


这个命令语句是在缺失样本的具体数据，只通过样本的统
例如，在检验砖的抗断强度的例子中，假设并不知道
方差为1.21，而进行检验其均值为32.5，这时就需要用 到ttest命令了，具体命令如下： ttest kdqd=32.5 这时就可以得到如图5.2所示的检验结果，在结果图中， 可以看到表格中显示了样本的特性，主要包括样本容 量、样本均值、标准误差、标准差、置信区间。表格 下面是进行的t检验的内容，其中最重的的指标是 “Ha: mean != 32.5”的部分，不难发现检验得到的p 值为0.0302，所以应当拒绝原假设，即不能认为这批 砖的平均抗断强度为32.5。
标准差是否为1.1。
三、实验操作指导
1.正态分布、方差已知的均值检验 在这种情形下，由于Stata没有提供直接的命令进行检验，所
以需要用户自行构建正态分布的统计量进行检验，命令语句 为： quietly summarize

scalar crit=invnormal(1-0.05/2) scalar p=(1-normal(abs(z)))/2 scalar list z crit p 在这一组命令语句中，第一个命令语句是为了求出样本的均 值的大小，并且不显示计算的结果；第二个命令语句是输入 了正态分布统计量的计算公式，目的是为了算出正态分布统 计量的大小；第三个命令语句是为了求出置信度为95%的正 太分布临界值的大小；第四个命令语句输入了p值的计算公式， 是为了求出p值的大小；第五个命令语句是为了列出这些统计 量的大小，以便进行判断。
例如，利用english.dta数据库中的数据，分析两个班
的英语成绩方差是否相等，所使用到的命令为： sdtest score1==score2 执行这一命令，可得到如图5.6所示的结果，这个图中 的表格展示了数据的情况，包括两个变量及其总体的 样本容量、均值、标准误、标准差、置信区间的信息。 在表格的下方展示了方差检验的结果，从中不难看出， 检验的p值为0.3362，不能拒绝原假设，即认为两个班 英语成绩的方差相等。
应用stata做统计分析

应用stata做统计分析

1)Describe 数据的简要描述d2)List 将所有数据列在result里面l3)Summarize 分析统计指标su4)correlate 统计各个变量之间的相关系数cor5)graph twoway connected math score,yaxis(1)||connected english score,yaxis(2) title(“”)横坐标表示score 左y轴表示数学右y轴表示英语6)browse chinese math if score>640只显示总分大于640的数学和语文的成绩7)edit math ability score 只显示数学基本能力和总分，可以进行编辑8)gen any=uniform() 新建一个随机变量，从0-19)list math chinese english in 60/70 列出其中60-70个观测值的数学语文和英语10)replace any=100*any 将ANY这个变量的值*100，然后取代原来的变量11)sample 10 仅剩下随即的10%，sample 30，count随机的剩下30个观测值12)gsort –math 按数学从高到低排序13)gsort name 将观测值的姓名顺序排序14)gsort –name 姓名逆序排序15)help gesort 排序的帮助16)tabulate math if score>600 在result窗口中显示总分600以上的数学得频数百分比及累计百分比17)edit math score 在编辑器窗口中只显示数学和总分18)list in 4在result窗口中只显示第4个观测值19)list in 10/20列出第10-20个观测值20)sum if score>660 只对总分大于660的观测值进行统计分析21)sun if place !=”canada”对字符串的除外统计22)sum if score>600&score<65023)list if score>620|(math>=140&english>=135)列出其中的总分大于620 或者数学大于140和英语大于135 的观测值24)help datafun寻找日期的命令25)help strfun字符串函数26)dispay 作为统计显示的计算器使用27)sum math ,display r(mean),gen mathdev=math-r(menn),sum math mathdev28)help egen生成函数的扩展29)tabulate class,gen (class) 在编辑窗口新生成16个变量，class26-41，并且以0-1 表示30)list class class10-class14 在result 中只显示10-14班的内容31)sum math if class!=28 对数学进行求统计量，然后排出28班32)replace score2=1 if score >=600&score<.主要针对缺失值的运算因为缺失值.被认为是非常大的数。

Stata实验指导、统计分析与应用chap07PPT课件

Stata实验指导、统计分析与应用chap07PPT课件

是对模型进行回归估计，第三个命令就是进行信息准则 值的计算，计算结果如图7.5所示，AIC值为635.10， BIC值为652.16。
14
为了对比分析，我们仍然采取Link检验中的方法，生 成受教育年限educ和工作经验年限exper的平方项，建 立新的模型
重新对其进行回归并计算，这时输入的命令如下： gen educ2=educ^2 gen exper2=exper^2 reg lwage educ exper tenure educ2 exper2 estat ic 这里不再赘述这些命令语句的含义，调整之后的计算
20
（2）计算相关系数的命令语句为： pwcorr [varlist] [if] [in] [weight] [,
pwcorr_options] 在这个命令语句中，pwcorr是计算相关系数的命令，
varlist为将要计算相关系数的变量，if为条件语句， in为范围语句，weight为权重语句，options选项如表 7.1所示。
（1）赤池信息准则，又称为AIC准则，其基本思想是通过 选择解释变量的个数，使得如下目标函数最小。
11
在这个公式中，e代表残差序列，n代表样本
数量，K代表解释变量的个数。通过这个目标函数可以
看出，第一项是对拟合优度的奖励，即尽可能地使残
差平方和变小，第二项是对解释变量个数增多的惩罚，
因为目标函数是解释变量个数的增函数。
（1）计算膨胀因子的命令为：
estat vif [, uncentered]
在这个命令语句中，estat vif是计算膨胀因子的命令 语句，uncentered选项通常使用在没有常数项的模型 中。
在本实验中，在回归之后输入此命令，就可得到如图 7.8所示的膨胀因子数值。结果显示该模型的膨胀因子 的平均值为14.50，远远大于经验值2，膨胀因子最大 值为20.06，远远大于经验值10，所以可以认为该模பைடு நூலகம் 存在严重的多重共线性。
stata实验报告

stata实验报告

stata实验报告Stata实验报告引言：Stata是一种统计分析软件，广泛应用于社会科学、经济学、医学研究等领域。

本实验报告旨在介绍使用Stata进行数据分析的一般步骤，并通过一个实际案例来展示其应用。

一、数据收集与准备在进行Stata数据分析之前，首先需要收集和准备好所需的数据。

数据的来源可以是实地调查、公共数据库或者实验室实验等。

在收集数据时，要确保数据的准确性和完整性，并进行必要的数据清洗和变量定义。

二、数据描述与可视化在开始数据分析之前，我们需要对数据进行描述和可视化。

通过使用Stata提供的统计函数和图表功能，我们可以对数据进行基本统计分析和可视化展示。

例如，我们可以计算数据的平均值、标准差、频数等，并绘制直方图、散点图等图表来展示数据的分布和关系。

三、假设检验与回归分析在确定数据的基本特征后，我们可以进行假设检验和回归分析来探索数据之间的关系。

假设检验可以帮助我们判断某个变量是否对另一个变量产生显著影响，而回归分析可以帮助我们建立模型并预测变量之间的关系。

在Stata中，可以使用t检验、方差分析、卡方检验等方法进行假设检验。

同时，Stata还提供了多种回归分析方法，包括线性回归、逻辑回归、多项式回归等。

通过这些方法，我们可以得到变量之间的显著性水平、回归系数和拟合优度等信息。

四、因果推断与实证研究除了描述和预测数据之外，Stata还可以用于因果推断和实证研究。

通过使用实验、自然实验或者倾向得分匹配等方法，我们可以评估某个政策或干预措施对特定变量的影响。

在Stata中，可以使用处理效应模型、差分差分模型等方法进行因果推断。

这些方法可以帮助我们控制其他可能的干扰因素，并得到准确的因果效应估计。

五、结果解释与报告撰写在完成数据分析后，我们需要对结果进行解释和报告撰写。

在解释结果时，应注意结果的可靠性和有效性，并结合理论和实证研究来进行解释。

在撰写报告时，要注意结构清晰、逻辑严谨，并使用恰当的图表和表格来展示结果。

社会统计分析方法运用(STATA)实验

社会统计分析方法运用(STATA)实验


STATA图形分析
1、工资的直方图，并加上正态曲线加以说明
2、起始工资与当前工资的散点图与拟合直线 3、性别、工作层级、起始工资与当前工资的矩阵图
思考题：
不同层级工资的直方图，并说明研究结论。
STATA数据分析的综合运 用
1、DO 文件
clear all capture log close * -loglog using section1.log, replace * -useuse cgss2003, clear
实验结果与总结
实验思考题
1、生成教育年限排序的新变量，从1开始排序。
2、在当前数据中，重新抽样100个。 3、将教育年限超过13年平截成一个二分类变量。
பைடு நூலகம்
STATA双变量数据分析
实验步骤：
1、性别与管理层级之间显著性检验结果以及相关性分析 2、分析教育水平对管理层级显著性检验结果以及相关性分析 3、分析受教育年限对起始工资的影响，并说明研究结论 4、少数民族状况与管理层级之间的交互分别表
社会统计分析方法运用 （STATA）实验
实验一 STATA数据录入与整理
实验目的
掌握什么是STATA？该软件具有什么功能？ 熟悉STATA菜单各项的含义，数据输入、存储 以及数据运算与处理等。
实验内容
1.什么是STATA
2.STATA的菜单 3.数据输入与保存 4.数据文件的合并与汇总 5.数据编辑整理 6.变量重新赋值 7.数据的运算与新变量的生成 8.数据的排序 9.数据分组
实验步骤
按照EPOLYMENT 相应完成如下调整工作：
1.将“byear”变量建立一个为“birth year”的变量名称 2.按照调查时间1990年，计算当时受访者年龄，生成新 变量“age” 3.计算出初始工资与当前工资的差距，生成新变量 “ingap”
第七篇 方差分析(stata统计分析与应用)

第七篇 方差分析(stata统计分析与应用)


主要选项
描述
category(varlist) class(varlist) repeated(varlist) partial sequential noconstant regress [no]anova
分类变量
分类变量，与上同义。如不注明，Stata默 认所有变量都是分类变量。
重复观测因子
使用边际平方和，默认选项
描述
bonferroni 多重比较检验 scheffe 多重比较检验 sidak 多重比较检验 产生列表 [不]显示均值 [不]显示标准差 [不]显示频数 [不]显示观测个数 不显示方差分析表 以数值形式显示，而不是以标签形式 列表不隔开 将缺失值作P为age一类10
STATA从入门到精通
■ longway命令的基本格式如下： ■ loneway response_var group_var [ i f ] [ i n ] [weight] [ , options]
■ 表7-15 员工信息表
minority educ
salary
beginsalar y
gender
0
8
15750
10200
Female
0
8
15900
10200
Female
0
8
16200
9750
Female
0
8
16650
9750
Female
0
8
16800
10200
Female
0
8
16950
10200
喝减肥茶后体 重（公斤） 63 71 79 73 74 65 67 73 60 76 71 72 75 62
stata统计分析与应用第三版第二章课后答案

stata统计分析与应用第三版第二章课后答案

stata统计分析与应用第三版第二章课后答案1、统计分析里面共有4个板块，请问分别是什么板块?（） * [单选题] *A.房客分析、运营分析、业绩分析、推广分析(正确答案)B.房客统计、运营统计、业绩统计、推广统计C.工作量分析、业绩分析、小程序统计分析、房客带分析D.房客分析、运营分析、财务分析、推广分析2、如果需要了解员工今天登记了多少求购客源，应该在哪里查看?（） * [单选题] *A.电脑端-工作台-任务目标-客源新增B.手机端-任务目标-客增(有效工作量)C.电脑端-统计分析-运营分析-工作量统计-选择求购登记(正确答案)D.电脑端-客源管理-选择今日登记-数登记量3、店长想要统计门店员工今天的各类工作量(带看量、房勘量、跟进量等)，应该在哪里查看?（） * [单选题] *A.统计分析-运营分析-工作量统计(正确答案)B.统计分析-推广分析-站点发布统计C.统计分析-房客分析-精耕楼盘分析D.统计分析-业绩分析-业绩来源分析4、员工今天带一个客户一共看了三套房源，在工作量统计中“带盘量”应该怎么统计呢?（） * [单选题] *A.统计1个带盘工作量B.统计3个带盘工作量(正确答案)C.统计4个带盘工作量D.以上都不对5、A店员工今天拿到了一套房源钥匙，但是把钥匙放在了B店，在系统提交钥匙之后，该员工提交钥匙的工作量是统计在A店还是B店呢?（） * [单选题] *A.A店(正确答案)B.B店C.AB店都会统计一次D.以上都不对6、门店内有多个分组，店长想要按照分组统计工作量详情应该怎么操作?（） * [单选题] *A.统计分析-运营分析-去电跟进分析-维度选择分组统计B.统计分析-运营分析-审核统计表-维度选择分组统计C.统计分析-运营分析-转化率排行-维度选择分组统计D.统计分析-运营分析-工作量统计-维度选择分组统计工作量(正确答案)7、管理员想要了解公司每个楼盘的精耕详情，比如每个楼盘房源量有多少，渗透率详情，应该在哪里查看呢?（） * [单选题] *A.统计分析-房客分析-房源库存时长-报表查看B.统计分析-房客分析-供需分析-报表查看C.统计分析-房客分析-精耕楼盘分析-分析报表查看(正确答案)D.统计分析-房客分析-房源标签统计-报表查看8、公司想知道每个员工的业绩排名以及业绩占比应该在哪里统计查看呢?（） * [单选题] *A.统计分析-业绩分析-业绩排行-查看业绩排行榜(正确答案)B..统计分析-业绩分析-业绩达标情况C..统计分析-业绩分析-人均业绩对比分析D.统计分析-业绩分析-业绩来源分析9、在工作量统计中，工作量类型中“有效出售登记量”的统计方式是怎么统计呢?（） * [单选题] *A.房源登记后被带看作为一个有效量B.房源登记后有房勘作为一个有效量C.房源登记后有委托作为一个有效量D.房源登记后有房勘或带看(被带看)或委托作为一个有效量(正确答案)10、管理员想要把员工的工作量以表格的形式导出怎么操作?（） * [单选题] *A.统计分析-运营分析-工作量统计-右上角导出按钮导出报表(正确答案)B.统计分析-业绩分析-业绩来源分析-右上角导出按钮导出报表C.统计分析-运营分析-房源维护情况-右上角导出按钮导出报表D.工作量不支持导出操作11、负责人需要了解本月每个门店的总业绩，请问该从哪里导出数据?（） * [单选题] *A.统计分析-运营分析-转化率排行-维度选择门店-右上角导出B.统计分析-业绩分析-业绩排行-维度选择门店-右上角导出(正确答案)C.管理中心-财务管理-应收实收-维度选择门店-右上角导出D.管理中心-业绩提成-公司业绩-维度选择门店-右上角导出12、月初给每个经纪人设置了业绩目标，月底怎么查询每个人的业绩目标和当前完成情况?（） * [单选题] *A.统计分析-业绩分析-业绩排行-维度选择员工-右上角导出B.统计分析-业绩分析-业绩情况-维度选择员工-右上角导出C.统计分析-业绩分析-业绩达标情况-维度选择员工-右上角导出(正确答案)D.统计分析-业绩分析-业绩目标完成率走势-维度选择员工-右上角导出13、店长想要查看门店小黎的所有合同的详细业绩明细，应该去哪里查看并导出?（） * [单选题] *A.交易管理-合同列表-找到小黎相关的合同-查看并导出B.财务管理-成交信息-筛选小黎的名字-查看并导出(正确答案)C.财务管理-业绩报表-筛选小黎的名字-查看并导出D.交易管理-成交记录-筛选小黎的名字-查看并导出14、参数设置了二手房需要收10%平台费，公司现在需要统计公司当月预收平台费，该怎么统计?（） * [单选题] *A.交易管理-合同列表-选择二手房合同-直接统计总应收*10%即可计算出来B.成本核算-利润表-维度选择公司-查看并导出统计C.业绩提成-公司业绩-维度选择公司-查看并导出统计D.交易管理-合同列表-平台费-查看并导出统计(正确答案)15、员工写了房勘的跟进，如果在工作量统计里面怎么筛选?（） * [单选题] *A.运营分析-工作量统计-筛选房勘的工作量(正确答案)B.运营分析-工作量统计-筛选空看的工作量C.运营分析-工作量统计-筛选带看的工作量D.运营分析-工作量统计-筛选图片的工作量16、负责人想要了解获得客户的数量，请问系统里面怎么统计（） * [单选题] *A.推广分析-分享趋势/获客来源分析B.推广分析-分享排行C.推广分析-微信营销点击量D.推广分析-分享获客统计(正确答案)17、店长在外面，想要了解员工今日工作量，怎么利用手机端查看量化?（） * [单选题] *A.消息-日程管理-筛选员工-查看工作量B.我的-工作台-工作量统计-查看工作量C.我的-任务目标-更多-查看工作量(正确答案)D.手机端无法查看量化统计，需要去电脑统计分析18、怎么设置11月员工、门店、区域的业绩目标?（） * [单选题] *A.管理中心-业绩提成-业绩信息-设置目标(正确答案)B.统计分析-业绩达标情况-设置目标C.工作台-11月任务目标-设置目标D.管理中心-薪资配置-设置目标19、公司开启了隐号拨打，如何统计公司全体员工通过系统拨打的数量?（） * *A.业务工具-语音日志-查看并导出统计B.运营分析-工作量统计-选择IP拨号-维度选择员工-查看并导出统计(正确答案)C.运营分析-电话统计-维度选择员工-查看并导出统计(正确答案)D.运营分析-语音统计-维度选择员工-查看并导出统计(正确答案)20、统计分析板块可以统计哪些数据?（） * *A.员工日常工作量(正确答案)B.员工业绩情况(正确答案)C.精耕楼盘销控数据(正确答案)D.营销数据统计(正确答案)。

stata应用实验报告

stata应用实验报告Title: Stata应用实验报告摘要：本实验报告使用Stata统计软件进行数据分析和实验设计，通过对实际数据的处理和分析，展示了Stata在统计学和数据分析领域的强大功能和应用价值。

本文将介绍实验设计和数据收集的过程，并使用Stata进行数据清洗、描述性统计、回归分析等操作，最终得出实验结果和结论。

1. 导言Stata是一款专业的统计分析软件，广泛应用于学术研究、市场调研、医学研究等领域。

本实验报告将使用Stata软件进行数据分析和实验设计，展示其在实际应用中的优势和功能。

2. 实验设计和数据收集本实验选取了某公司销售数据作为研究对象，通过问卷调查和实地调研收集了相关数据。

数据包括销售额、产品种类、销售渠道、客户满意度等多个变量，旨在分析销售额与其他因素之间的关系。

3. 数据处理和分析首先，我们使用Stata进行数据清洗和整理，包括缺失值处理、异常值检测等操作。

然后，进行描述性统计分析，包括平均值、标准差、频数分布等。

接着，进行相关性分析，探讨销售额与其他变量之间的相关性。

最后，进行多元回归分析，建立销售额与其他因素的回归模型，并进行显著性检验和模型诊断。

4. 实验结果和结论经过数据分析和回归分析，我们得出了以下结论：销售额受产品种类、销售渠道、客户满意度等因素的影响较大；其中，产品种类对销售额的影响最为显著。

同时，我们还发现了一些新的规律和趋势，为公司的销售策略和营销决策提供了参考和建议。

5. 结语本实验报告通过Stata软件对实际数据进行了深入分析和实验设计，展示了Stata在统计学和数据分析领域的强大功能和应用价值。

希望本文能够为读者提供一些关于Stata应用的启发和帮助，激发更多人对数据分析和统计学的兴趣。

《stata统计分析与应用实习》课程教学大纲

stata统计分析与应用实习Application of STATA to Statistical Analysis一、课程基本情况教学周数：2周学分：2开课学期：第7学期课程性质：选修先修课程：高等数学、统计学、计量经济学、经济学原理适用专业：本课程教学大纲适用于经济学、金融学、国际经济与贸易学等经济类、管理类各专业本科生。

教材：开课单位：经济管理学院经济贸易系二、实习目标通过本课程的学习，使学生了解统计分析软件STATA的应用，该实验课程在经济类本科专业课程体系中的地位，了解经济数量分析在经济学科的开展和实际工作中的作用。

使学生具有进一步学习与应用计量经济学理论、方法与模型的基础和能力。

三、实习基本要求本大纲面对的对象是高年级本科生，所以本课程全面讲述统计学的有关内容，同时又适当吸收一局部计量经济学的内容用来加强对本学科的了解。

本课程在内容体系上大致包括: 数据管理、制图、统计概要和交互表、方差分析与其他比拟方法、主成分分析和聚类分析。

四、实习内容及时间安排五、课程考核(1)实习报告的撰写要求：必修使用do-editor编写代码(2)实习报告：4次(3)考核及成绩评定：实验成绩和课程论文成绩等综合计算六、参考书目劳伦斯・汉密尔顿.应用STATA做统计分析，重庆大学出版社，2011年，第2版。

王群勇.STATA在统计与计量分析中的应用，南开大学出版社，2007年，第1版。

Stata Corporation.Stata Base Reference Manual. College Station, TX: Stata Press, 2011.七、有关说明。

Stata实验指导、统计分析与应用chap09

▪ mfx [compute] [if] [in] [,options]
▪ 此命令语句中mfx表示对回归之后的模型计算解释变量的 边际效应，其中options内容如下表所示：
精选课件
9
▪ 本实验中，在进行logit模型回归估计后，在Stata 命令窗口中输入如下命令：
▪ mfx ▪ 此命令计算模型回归之后，解释变量取值在样本
精选课件
14
▪ 本实验中，在以上工作后，在命令窗口中 输入如下命令绘制ROC曲线图
▪ lroc
▪ 因为准确率就是曲线下面的面积，读此图 可以看到ROC曲线是完全在45度直线上面， 所以准确率高于错误率，即准确率大于0.5。 此图曲线下方面积=0.7806，就是预测的准 确率是0.7806。
精选课件
▪ 本实验用此数据来以female和age为解释变量， brand为被解释变量，brand的取值是离散的，且 有三个取值，应建立多值选择模型进行相关分析。
精选课件
27
▪ 二实验操作指导 ▪ 1.选择合理模型 ▪ 在Stata中将数据按照某个或某几个变量进行分类
并按这个变量获得其频数分布的命令如下： ▪ tab varlist ▪ 其中varlist表示按照其分类的变量或者变量组合。 ▪ 在本实验中，打开数据文件并将数据按brand取
▪ 结果显示LR检验的结果是接受原假设，即模型不 存在异方差问题。所以回归不应使用异方差回归 模型，可以直接应用probit模型进行估计。
精选课件
24
实验9-2：多值选择模型
▪ 一 实验基本原理 ▪ 1.多值选择模型 ▪ 有时候人们面临的选择是多个的，比如交通选择，入读大
学的选择等等。假设个体可以选择的y=1,2,3,…,J ,其中J 是正整数。当研究的被解释变量是这样多值离散的，建立 的模型就是多值选择模型，而当J=2时，就是上节所说的 probit或者logit模型。

数据管理 Stata统计分析与应用PPT

使用format命令规范变量的显示格式为变量规定显示格式：
format varlist %fmt 或者 format %fmt varlist
显示变量目前所采用的格式：format [varlist]
Page 6
STATA从入门到精通
2.1.3 变量的显示
1re1c】od仍e然命【使令例用：就r2e业c.o1调d】e查v数a有rl据ist集如(rwul表aeg)e[(2.ru-le4)所. 示的一个数据集format.dta，每个变量在Stata中 在本女例性的数任据务中是的抽生取成显一10示个个变样类量本e型并du保c如留at，所下该有：变男量性s用样t数本a字t。e代为替受%教1育4的s程表度，名具体各来说州，0的表示名受称教育，年数因小而于3是，1表字示符受教型育年变数为4到6年 ，后2一表列示列受出教了量育这年些；数分在p类7o。到p9年为，%3表1示1受.0教g育表年数明在1该0到州12，的4表总示受人教口育年，数在是13数到1值5年型，5变表示量受教；育而年数m在1e6d到a18g年e，是表2-15最 1我3们】希有望如将表各2各-个26变州和量表人的2-显2口7示所方的示式的年做两如个龄下数转中据换集位：，其数中，orig显inal.示格式是%9.0g，以浮点型方式存储。我 g生ro成uepx(xp)e—r的—们对建数立希值一，望个并分将命类名变各为量l个o，ge将变xp按e排r量。序的后的显数据示分方为尽式量等做规如模的下x个转子样换本：。 1下中面所利介用s绍这t的a个t命数a令据%创完建1成表4如2s下-9—5所个示—任的务>名。%为a-u1to4. s（即由右对齐改为左对齐）；
Page 7
STATA从入门到精通
state Alabama Alaska Arizona Arkansas California Colorado Connecticut Delaware Florida Georgia

Stata实验指导、统计分析与应用chap06

（2）在进行回归分析之前，可以先关注一下原始数据 及其统计特征。在命令窗口中输入如下命令：
edit
如果想得到数据的统计特征，则需要在命令窗口中输 入如下命令：
describe
2021/6/7
5
2 利用最小二乘法进行模型的估计
对模型进行回归的仍然是采用命令方式进行操作，命 令的基本格式如下：
第六章 基本回归分析
2021/6/7
1
主要内容
1.小样本的OLS估计与分析 2.大样本的OLS估计与分析 3.约束回归 4.非线性最小二乘分析
2021/6/7
2
实验6-1：小样本普通最小二乘分析
一、实验基本原理
2021/6/7
3
二、实验内容和实验数据 根据统计资料得到了美国汽车产业的横截面数据(1978
regress depvar [indepvar] [if] [in] [weight] [,options]
其中regress代表“回归”的基本命令语句，depvar代 表被解释变量（或称因变量）的名称，indepvar代表 解释变量（或称自变量）的名称，if代表条件语句， in代表范围语句，weight代表权重语句，options代表 其他选项。
2021/6/7
4
三、实验操作指导
1 打开数据文件、观测数据特征
（1）若要进行各种对原始数据的操作，首先必须正确 地打开数据文件，在Stata中打开数据文件的方法有多 种，其中较为常用的方法是通过命令直接打开或是使 用菜单操作打开。我们在此使用命令方式，在命令窗 口中输入如下命令：
sysuse usaauto, clear
testnl exp=exp[=exp...] [, options] 这个命令中，testnl是非线性检验的命令语句，而

Stata实验指导、统计分析与应用chap12资料


实验内容及数据来源
利用本书附带光盘data文件夹下的“tsexmp.dta”工作文 件，我们来讲解时间变量的设定。“tsexmp.dta”中，主 要变量包括：time=整数的时间变量，time1=字符串格式的 时间变量。
利用这些数据，我们会讲解时间序列数据的设定，时间区 间的扩展，以及前滞变量、滞后变量、差分变量、季节差 分变量的设定等。
generate newm=tm(2003m6)+time-1 tsset newm, monthly 这时，时间变量的区间为2003年6月到2005年11月。如果我们想增加12
个观测值，可键入命令：
tsappend, add(12) 这样，时间变量被扩展到2006年11月。
当然，我们也可以使用另一种方式：
① tsset ② sort time 在设定时间变量之后，我们可以保存一下数据，这样，下次使用时，
就不必再重新设定时间变量。
（2）调整时间设定的初始值 我们注意到，变量time的起始值为1，事实上，我们可以通过函数将起
始时间调整到任何一个我们想要的时间。如过time=1代表2003年6月， 那么我们可以生成一个新变量让其起始值为2003年6月。输入命令： generate newm=tm(2003m6)+time-1 list time newm in 1/5 其中，第一步为生成新变量newm，并令其第一个值代表2003年6月。 函数tm()可将时间转换成stata系统默认的格式。第二步列出变量time 和newm的前5个值。
1 计算并绘制自相关函数与偏自相关函数图
计算自相关函数、偏自相关函数以及Q统计量的命令为：
corrgram varname [if] [in] [, corrgram_options]
  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

1.2 Stata窗口及基本操作
1.2.3Stata语法和命令
熟练地掌握Stata的基本语法和命令，是熟练应用Stata
做统计或计量分析的基础。首先，介绍一下Stata的基 本命令语句的格式，具体形式如下： [by varlist:] command [varlist] [=exp] [if exp] [in range] [weight] [using filename] [, options] 基本命令语句中，[]中的内容表示可以省略的部分， 因此我们可以看出，只有command是必不可少的，其 他部分的内容用户可以根据自己的需要进行选择。
1.2 Stata窗口及基本操作
1.2.2Stata帮助系统 Stata为用户提供了强大的帮助系统，新用户可以通过
帮助系统的应用，更好地利用Stata完成自己所需要的 功能和操作。Stata的帮助系统主要由Stata手册、Stata 自带帮助和网络帮助三个方面组成。 （一）Stata手册是一本学习Stata使用的权威书籍，它 按字母顺序排列出了Stata所有相关的命令。 （二）Stata自带帮助系统是使用最方便，也是最常用 的方法。其语法格式为：help [所要查询命令] （三）Stata的网络帮助系统更为强大，用户可以在网 上查找Stata还没有内置化的命令，实现自行安装。
1.3Stata主要功能模块介绍
Stata软件具有数据处理、绘图、统计分析、回归分析和编

程处理这五大主要功能，其相互配合，可以完成系统完整 的数据分析和处理任务。 1.3.1数据处理 用户得到第一手数据之后要做的就是对数据进行基本的处 理，主要包括数据的读入、类型的转换、压缩等，此外还 可以对数据进行基本的描述分析，包括频数分布、离散趋 势、集中趋势的分析等等。以上内容将在第二章中具体讲 述。 1.3.2绘图 绘图是进行数据分析的又一种重要的分析工具，Stata提供 了强大的绘图功能，主要包括散点图、线图、条形图、直 方图、饼图、箱线图、函数图等图形的绘制和相应设定， 这些内容将会在第三章中具体讲述。
主要内容
1.Stata软件简介
2.Stata窗口及基本操作
3. Stata主要功能模块介绍
1.1Stata软件简介
Stata软件是现今较为流行的统计计量分析软件，具有
强大的数据处理和分析功能，它是由Stata公司在1985 年研制开发成功之后面市的，到现在已经有25年的历 史了。虽然现在最新的版本为2009年刚推出的 stata11.0，但是鉴于11.0的版本还基本没有在中国推广 和使用，所以本书所介绍的功能主要是通过Stata10.0 来实现的。 Stata10.0在安装时主要有四种版本，包括：Small（小 型版）、IC（标准版）、SE（特殊版）和MP（多处 理器版）。用户可以在安装过程中自主进行选择，一 般而言，SE版已经能实现Stata的所有功能，MP版与 SE版相比，功能一致，但是运算速度更快。
1.3Stata主要功能模块介绍
1.3.3统计分析 Stata具有强大的统计分析功能，本书中将要介绍的内容主要有


方差分析（包括单因素方差分析、双因素与多因素方差分析、 协方差分析等）和假设检验（包括单个总体均值的检验、两个 总体均值的检验、总体方差的假设检验、拟合优度的检验等）， 以上这些内容将会在第四、五两章中具体讲述。 1.3.4回归与建模分析 回归与建模分析是本书的主体内容，也是应用Stata做经济计量 分析的重中之重，主要包括基本回归分析、模型的设定与修正、 离散被解释变量模型、计数模型、受限因变量模型、时间序列 分析、面板数据分析、系统方程模型、蒙特卡罗模拟与自助法 等方面的内容，这些将会在第六至第十五章中具体讲述。 1.3.5编程 Stata还可以实现用户自己编写的程序，极大地方便了用户的使 用，在本书中将会在第十六章具体讲述有关Stata编程的基础内 容。
习题
1.熟悉Stata的界面，了解菜单选项的主
要内容。 2.练习使用帮助系统了解Stata的常用命 令的使用方法。 3.熟记Stata的基本命令语句格式以及相 关部分的具体含义。
1.1Stata软件简介
Stata与SAS、SPSS被共同成为三大权威统计软件，它
被广泛地应用于统计学、经济学、生物学、医药学、 社会学、人口学等等一系列学科的研究，功能十分强 大。但是与其他软件相比，Stata具有以下明显优势：
（1）Stata操作较为简单，方便掌握。 （2） Stata窗口及基本操作
Stata最主要的部分是由四大窗口组成的，它们是分别是命
令回顾窗口（Review）、结果窗口（Results）、变量窗口 （Variables）、和命令输入窗口（Command），接下来， 将会详细地介绍一下这四个窗口。 （1）命令回顾窗口（Review），主要是用来临时性存储已 经执行过的命令语句的窗口，这些执行的命令语句主要包 括两种：一种是直接从命令窗口中输入的命令，另一种是 通过窗口菜单操作转化而成的命令。Review窗口可以临时 性存储自Stata本次运行到结束的所有命令，若Stata中途或 最终被关闭，则所有的命令语句将会自动消失，若想永久 保存这些命令，可以通过使用log命令或单击右键实现存储。 在Stata运行过程中，可以重复使用显示在Review窗口中的 命令，只需要左键单击命令，该命令将会重新显示在 Command窗口中，供用户进行修改和执行。
1.2 Stata窗口及基本操作
（3）Data的下拉菜单包括数据的描述、编辑、浏览、
增加或删除变量、文件合并、矩阵操作等方面的内容. （4）Graphics主要是用来作图的菜单，作图种类主要 包括散点图、线图、柱状图、饼图等等各种图形。 （5）Statistics主要是用来进行各种统计和计量分析的 菜单，主要包括线性回归模型分析、时间序列分析、 面板数据分析等等方面的内容。 （6）User主要是用来构建用户自己的菜单，主要包括 有关数据、图表和统计分析等个方面的设置和操作。 （7）Window主要是用于对显示界面的操作，主要包 括对Review、Results、Variables、Command四大窗 口的操作。
1.2 Stata窗口及基本操作
（2）结果窗口（Results），主要是用来显示命令执
行结果的窗口。若是命令执行的结果过长，则会在命 令窗口的底端出现“more”这一字样，这时只需要按 下空格键或者回车键，就可以浏览下面的内容；如果 想停止浏览，只需要按“q”键或者工具栏中的 图 标，就可停止。 （3）变量窗口（Variables），主要是用来显示变量名 称和类型的窗口。点击某个变量名称，其就可以显示 在右方的命令窗口中。如果想要删除某个变量，则只 需要在命令窗口中输入drop命令，然后鼠标左键单击 相应的变量名称，然后点击回车键即可完成删除操作。 （4）命令输入窗口（Command），是用户进行交互 式程序操作的主要实现场所，只要用户将相关命令输 入，然后点击回车键即可。
（3）Stata具有强大的数据分析功能。
（4）Stata具有强大的图形制作功能。
1.2 Stata窗口及基本操作
1.2.1Stata窗口说明
运行Stata后，将会看到如图1.1所示的操作界面。
1.2 Stata窗口及基本操作
从图1.1中可以看出，Stata与其他操作软件一样，具有
正常的标题栏、菜单栏、工具栏和状态栏，在这里着 重介绍一下菜单栏，因为它是用户进行菜单操作的主 要媒介和工具。菜单栏主要包括File、Edit、Data、 Graphics、Statistics、User、Window、Help这八个子 菜单。由于Stata主要是通过命令进行操作，所以这里 只是简要介绍一下各个菜单的功能。 （1）File的下拉菜单包括打开、保存、查看文件，导 入、导出数据以及打印等等功能。 （2）Edit的下拉菜单包括数据的复制、粘贴等有关数 据管理和设置的功能。