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第1章 Stata軟件與Stata的資源 1

1.1 本書體例的說(shuō)明 1

1.2 一個(gè)Stata操作的例子 2

1.3 Stata的文件管理與幫助文件 6

1.4 搜尋信息 7

1.5 Stata公司 8

1.6 《Stata期刊》 9

1.7 應(yīng)用Stata的圖書 10

第2章 數(shù)據(jù)管理 13

2.1 命令示范 14

2.2 創(chuàng)建一個(gè)新的數(shù)據(jù)集 16

2.3 通過(guò)復(fù)制和粘貼創(chuàng)建新

數(shù)據(jù)集 21

2.4 定義數(shù)據(jù)的子集：in和if

選擇條件 22

2.5 創(chuàng)建和替代變量 25

2.6 缺失值編碼 28

2.7 使用函數(shù) 31

2.8 數(shù)值和字符串之間的格式

轉(zhuǎn)換 34

2.9 創(chuàng)建新的分類變量和定序

變量 37

2.10 標(biāo)注變量下標(biāo) 39

2.11 導(dǎo)入其他程序的數(shù)據(jù) 40

2.12 合并兩個(gè)或多個(gè)Stata文件 43

2.13 數(shù)據(jù)分類匯總 46

2.14 重組數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 49

2.15 使用權(quán)數(shù) 52

2.16 生成隨機(jī)數(shù)據(jù)和隨機(jī)樣本 53

2.17 編制數(shù)據(jù)管理程序 57

第3章 制圖 59

3.1 命令示范 59

3.2 直方圖 62

3.3 箱線圖 65

3.4 散點(diǎn)圖和疊并 68

3.5 曲線標(biāo)繪圖和連線標(biāo)繪圖 73

3.6 其他類型的二維標(biāo)繪圖 77

3.7 條形圖和餅圖 79

3.8 對(duì)稱圖和分位數(shù)圖 82

3.9 給圖形添加文本 84

3.10 使用do文件制圖 86

3.11 讀取與合并圖形 87

3.12 圖形編輯器 88

3.13 創(chuàng)造性制圖 91

第4章 調(diào)查數(shù)據(jù) 99

4.1 命令示范 99

4.2 定義調(diào)查數(shù)據(jù) 100

4.3 設(shè)計(jì)權(quán)數(shù) 102

4.4 事后分層權(quán)數(shù) 104

4.5 調(diào)查加權(quán)的表格和圖形 107

4.6 多重比較的條形圖 110

第5章 概要統(tǒng)計(jì)及統(tǒng)計(jì)表 115

5.1 命令示范 115

5.2 測(cè)量變量的描述性統(tǒng)計(jì) 117

5.3 探索性數(shù)據(jù)分析 119

5.4 正態(tài)性檢驗(yàn)和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換 121

5.5 頻數(shù)表和二維交互表 124

5.6 多表和多維交互表 127

5.7 均值、中位數(shù)以及其他概要

統(tǒng)計(jì)量的列表 129

5.8 使用頻數(shù)權(quán)數(shù) 131

第6章 方差分析和其他比較方法 133

6.1 示范 134

6.2 單樣本檢驗(yàn) 135

6.3 兩樣本檢驗(yàn) 138

6.4 單因素方差分析 140

6.5 雙因素和多因素方差分析 143

6.6 因素變量和協(xié)方差分析 144

6.7 預(yù)測(cè)值和誤差條形圖 147

第7章 線性回歸分析 151

7.1 命令示范 151

7.2 簡(jiǎn)單回歸 155

7.3 相關(guān) 158

7.4 多元回歸 161

7.5 假設(shè)檢驗(yàn) 165

7.6 虛擬變量 167

7.7 交互效應(yīng) 170

7.8 方差的穩(wěn)健估計(jì) 175

7.9 預(yù)測(cè)值及殘差 177

7.10 其他案例統(tǒng)計(jì)量 181

7.11 診斷多重共線性和異方差性 186

7.12 簡(jiǎn)單回歸中的置信帶 188

7.13 診斷回歸 191

第8章 高級(jí)回歸 197

8.1 命令示范 197

8.2 lowess修勻 199

8.3 穩(wěn)健回歸 204

8.4 對(duì)rreg和qreg的更多應(yīng)用 209

8.5 曲線回歸1 212

8.6 曲線回歸2 214

8.7 Box-Cox回歸 219

8.8 缺失值的多重填補(bǔ) 221

8.9 結(jié)構(gòu)方程建模 225

第9章 logistic回歸 231

9.1 命令示范 233

9.2 航天飛機(jī)數(shù)據(jù) 234

9.3 使用logistic回歸 238

9.4 邊際或條件效應(yīng)標(biāo)繪圖 241

9.5 診斷統(tǒng)計(jì)量與標(biāo)繪圖 243

9.6 對(duì)序次y的logistic回歸 247

9.7 多項(xiàng)logistic回歸 249

9.8 缺失值的多重填補(bǔ)—— logit

回歸的例子 256

第10章 生存模型與事件計(jì)數(shù)模型 259

10.1 命令示范 260

10.2 生存時(shí)間數(shù)據(jù) 262

10.3 計(jì)數(shù)時(shí)間數(shù)據(jù) 264

10.4 Kaplan-Meier存活函數(shù) 266

10.5 Cox比例風(fēng)險(xiǎn)模型 268

10.6 指數(shù)回歸與Weibull回歸 273

10.7 泊松回歸 277

10.8 一般化線性模型 280

第11章 主成分分析、因子分析

和聚類分析 285

11.1 命令示范 286

11.2 主成分分析和主成分

因子法 287

11.3 旋轉(zhuǎn) 289

11.4 因子分 292

11.5 主因子法 294

11.6 較大似然因子法 296

11.7 聚類分析-1 297

11.8 聚類分析-2 301

11.9 因子分在回歸中的使用 305

11.10 測(cè)量與結(jié)構(gòu)方程模型 312

第12章 時(shí)間序列分析 317

12.1 命令示范 317

12.2 修勻 319

12.3 時(shí)間標(biāo)繪圖的更多例子 325

12.4 最近的氣候變化 328

12.5 時(shí)滯、前導(dǎo)和差分 331

12.6 相關(guān)圖 336

12.7 ARIMA模型 339

12.8 ARMAX模型 346

第13章 多層與混合效應(yīng)建模 351

13.1 命令示范 352

13.2 含隨機(jī)截距的回歸 354

13.3 隨機(jī)截距和斜率 358

13.4 多個(gè)隨機(jī)斜率 363

13.5 多層嵌套 366

13.6 重復(fù)測(cè)量 368

13.7 截面時(shí)間序列 371

13.8 混合效應(yīng)logit回歸 376

第14章 編程入門 383

14.1 基本概念與工具 383

14.2 程序示范：multicat(畫出許多

定類變量的圖) 393

14.3 使用multicat 396

14.4 幫助文件 400

14.5 蒙特卡羅模擬 403

14.6 用Mata進(jìn)行矩陣編程 410

數(shù)據(jù)來(lái)源 415

參考文獻(xiàn) 419