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Stata的统计功能很强,除了传统的统计分析方法外,还收集了近20年发展起来的新方法,如Cox比例风险回归,指数与Weibull回归,多类结果与有序结果的logistic回归,Poisson回归,负二项回归及广义负二项回归,随机效应模型等。本文档收入一些常见的stata命令。
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一、调整变量格式:
将 的列宽固定为 ,小数点后取三位
将 的列宽固定为 ,有效数字取三位
将 的列宽固定为 ,采用科学计数法
将 的列宽固定为 ,小数点后取三位,加入千分位分隔符
将 的列宽固定为 ,有效数字取三位,加入千分位分隔符
将 的列宽固定为 ,有效数字取三位,加入千分位分隔符,
加入“表示左对齐。
二、合并数据:
桌面 !"#
桌面$$$
将 $$$ 和 ! 的数据按照样本(%&)排列的自然顺序合并起来
桌面 !"#
桌面$$$"'
将 $$$ 和 ! 的数据按照唯一的(')变量 来合并,在合并时对 进行
排序()
建议采用第一种方法。
三、对样本进行随机筛选:
(#)
在观测案例中随机选取 )的样本,其余删除
(#)"
在观测案例中随机选取 ) 个样本,其余删除
四、查看与编辑数据:
%* +(按所列变量与条件打开数据查看器)
+(按所列变量与条件打开数据编辑器)
五、数据合并()与扩展((()
表示样本量不变,但增加了一些新变量;(( 表示样本总量增加了,但变量数
目不变。
:
数据源自 # 中的 (* 和 (*
第一步:将 (* 按 &~& 这三个编码排序,并建立临时数据库 (*
#
(*
, 的简写
&& &
&(*
第二步:对 (* 做同样的处理
#
(*
&& &

&(*
第三步:使用 (* 数据库,将其与 (* 合并:
#
(*
&& &(*
第四步:查看合并后的数据状况:
-%#- 的简写
第五步:清理临时数据库,并删除-,以免日后合并新变量时出错
(*
(*
(-
数据扩展 ((:
数据源自 # 中的 $ 和 *
#
$
((*
合并后样本量增加,但变量数不变
六、做图
茎叶图:
"#. /(做 的茎叶图,每一个十分位的树茎都被拆分成两段来显示,前半段
为 ~0,后半段为 )~$)
"*1. /(做 的茎叶图,每一个十分位的树茎都被拆分成五段来显示,每个
小树茎的组距为 )
"./(将 除以 后再做 的茎叶图)
直方图
采用 数据库
1("'2##%#../)/
( 表示变量不连续, '2 表示显示频数,# 加入正太分布曲线 ,
#%# 设定 轴, 和 ) 为极端值,./为单位)
1("
( 表示 2 轴显示小数,除了 '2 和 这两个选择之外,该命令可
替换为“(百分比,和“2密度;未加上 就表示将 ( 当作连续变
量来绘图)
1("(%2./
(按照变量“的分类,将不同类样本的“(绘制出来,两个图分左右排布)
1("%2."#.//
(按照变量“的分类,将不同类样本的“(绘制出来,两个图分上下排布)
1("(%2."#/
(按照变量“的分类,将不同类样本的“(绘制出来,同时绘出样本整体的“总”
直方图)

二变量图:
(1**2#3(*144(*1
(作出 ( 和 *1 的回归线图——“#3,然后与 ( 和 *1 的散点图相叠加)
**2(*1"#%#./
(做 ( 和 *1 的散点图,并在每个点上标注“,即厂商的取值)
**2(*144#3(*1"%2./
(按照变量 的分类,分别对不同类样本的 ( 和 *1 做散点图和回归线图
的叠加,两图呈左右分布)
**2(*144#3(*1"%2."#.//
(按照变量 的分类,分别对不同类样本的 ( 和 *1 做散点图和回归线图
的叠加,两图呈上下分布)
**2(*15*16(#7"2%#.1/
( 画 出 ( 和 *1 的 散 点 图 , “ 2%#.1/ 表 示 每 个 点 均 为 中 空 的 圆 圈 ,
5*16(#7表示每个点的大小与 (# 的取值大小成比例)
**22"2./442 "2. /
(画出 2 和 2 这两个变量的时间点线图,并将它们叠加在一个图中,左边“2./为
2 的度量,右边“2. /为 2 的)
**2#2"2./442 "2. /
(与上图基本相同,就是没有点,只显示曲线)
(1**2&&044& &044&&0
(做三个点图的叠加)
(1**2#&&044#& &044#&&0
(做三个线图的叠加)
(1**2&&044& &044&
&0
(叠加三个点线相连图)
更多变量:
(1%2
(画出一个散点图矩阵,显示各变量之间所有可能的两两相互散点图)
(1%"1#
(生成散点图矩阵,只显示下半部分的三角形区域)
用 数据集:
(1((*1#1"1#%2."##.//
(根据 变量的不同类型绘制 ( 等四个变量的散点图矩阵,要求绘出总图,并
上下排列】6具)
其他图形:
(1%2"&./2#. /
(对应 的每一个取值构建 2 的箱型图,并在 2 轴的 处划一条水平线)
(1%./2"&./
对 应 的 每 一 个 取 值 , 显 示 2 的 平 均 数 的 条 形 图 。 括 号 中 的 “ 也 可 换 成
、、、( )、(8) 等
(1% "&.%/
(对应在 % 的每一个取值,显示 和 的条形图, 和 是叠放成一根条形柱。若不
写入“,则 和 显示为两个并排的条形柱)

(1./2"&./
(画点图,沿着水平刻度,在 的每一个取值水平所对应的 2 的中位数上打点)
'
(画出一幅分位正态标绘图)
1
(画出质量控制 9 图,显示 到 的取值范围)
七、简单统计量的计算:
(计算变量 的算术平均值、几何平均值和简单调和平均值,均显示样本量和置信区间)
&5(*16& 7
(求取分组数据的平均值和标准误,& 为各组的赋值,& 为每组的频数)
,2 "#
(可以获得各个变量的百分比数、最大最小值、样本量、平均数、标准差、方差、峰度、
偏度)
:::注意:::
中 , 所计算出来的峰度 * 和偏度 有问题,与 ;;<<
和 = 有较大差异,建议不采用 的结果。
,&5*16& 7"#
(求取分组数据的统计量,& 为各组的赋值,& 为每组的频数)
%>".'&&/
(计算变量 > 的算术平均值、样本量、四分位线、最大最小值、标准差、方差和变异系
数)
概率分布的计算:
()贝努利概率分布测试:
*%'
%'66"#
(假设每次得到成功案例‘?的概率等于 ,计算在变量 ' 所显示的二项分布情况下,
各种累计概率和单个概率是多少)
%"")"#
(计算当每次成功的概率为 ) 时,十次抽样中抽到三次成功案例的概率:低于或高于三
次成功的累计概率和恰好三次成功概率)
( )泊松分布概率:
(#2(.8"!/
00$8!
(计算均值为 8,成功案例小于等于 ! 个的泊松概率)
(#2((.8"!/
0$ 8@
(计算均值为 8,成功案例恰好等于 ! 个的泊松概率)
(#2(#.8"!/
!$$ $8
(计算均值为 8,成功案例大于等于 ! 个的泊松概率)

()超几何分布概率:
(#212((.""0" /
(计算在样本总量为 ,成功案例为 的样本总体中,不重置地抽取 0 个样本,其中恰好
有 个为成功案例的概率)
(#212(.""0" /
$!!!!!!8
(计算在样本总量为 ,成功案例为 的样本总体中,不重置地抽取 0 个样本,其中有小
于或等于 个为成功案例的概率)
八、检验极端值的步骤:
常见 命令: %#、 、% 、 , 、# 、1 、(1
%、1
(用 %、,、1、(1%、(1、
看检验数据的总体情况:
%2
,2 "#
1"(正态直方图)
(1%(箱图)
(12 "1#(画出各个变量的两两 2 图)
(做 的茎叶图)
可以看出数据分布状况,尤其是最大、最小值
( 用 %#、# 细致寻找极端值
%#66极端值(作出 等于极端值时 的频数分布表, 表示
地区、年份等序列变量,这样便可找出那些地区的数值出现了错误)
#66极端值(直接列出 等于极端值时 的值,当 的错误过多时,
不建议使用该命令)
# A#(# 表示 #, 表示倒数第 个样本,该命令列出了从倒数第 个
到倒数第一个样本的各变量值)
(用 (# 命令替换极端值
(#6B66极端值
去除极端值:
(2C
(2+
对数据排序:
D
(对数据按 进行升序排列)
(对数据按 进行降序排列)
"./3
(对数据按 进行降序排列,缺失值排最前,生成反映位次的变量 )
对变量进行排序:
2
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