stata代码解读

在stata代码第二行的（有铅笔在纸上写字）的图标打开代码文件 在打开的DO-file中open-file,点击.do结尾的文件（demo.do） 红色：路径 绿色：注释 蓝色：代码

1-8行：相当于表头

11-14行，是每一个stata代码中都有的

clear all——清空STATA所有文件中的数据，重新开始

cap log close——关闭之前打开的log文件（后面会说是什么）

set more off——跑一个特别长的回归，STATA会显示一个more，要一直点才会不断出现，如果一开始就这么写的话就不会出现这个情况

cd \课件/17秋计量/Stata_0923\——固定stata的工作目录，打开数据、存储数据、打开log、存储log文件、输出表格的操作就都不用输这个路径了，直接输文件的名字就好！ 把STATA的工作目录调到一个工作路径上，打开数据时，要找到数据所在路径并复制粘贴到这个部分就行， .dta前面的部分

选定所想运行的代码，点do_file里最上面的第二行小图标里面的Do就可以了 然后返回输出界面看，如果有红色字体就是报错

Log文件：

Log就是日志的意思

相当于就将所有操作过程、代码、执行情况都记录在一个.tx

一、门限面板模型概览

如果你不愿意看下面一堆堆的文字，更不想看计量模型的估计和检验原理，那就去《数量经济技术经济研究》上，找一篇标题带有“双门槛（或者双门限）”的文章，浏览一遍，看看文章计量部分列示的统计量和检验结果。这样，在软件操作时，你就知道每一步得到的结果有什么意义，怎么解释了，起码心里会有点印象。

一般情况下，一个研究生花费在研究上的时间越多，他的成果越丰富，也就是说，研究成果和研究时间存在某种正向关联。但是，这种关联是线性的吗？在最初阶段，他可能看了两三年的文献，也没有写出一篇优秀的文章，但是一旦过了这个基础期，他的能量和成果将如火山爆发一样喷涌出来，此时，他投入少量的时间，就能产出大量优质文章。再过几年，他可能会进入另外一种境界，虽然比以前有了极大提高，但是研究进入新的瓶颈期，文章发表的数量减少。由此可以看出，研究成果与研究年限存在一种阶段性的线性关系。这个基础期的结点、瓶颈期的起点就像“门槛”一样把研究阶段分成三个部分，在不同部分，成果和时间的线性关系都不同。这个效应被称为门槛效应或门限效应。 门限效应，是指当一个经济参数达到特定的数值后，引起另外一个经济参数发生突然转向其它发展形式的现象。作为原因

一、门限面板模型概览

如果你不愿意看下面一堆堆的文字，更不想看计量模型的估计和检验原理，那就去《数量经济技术经济研究》上，找一篇标题带有“双门槛（或者双门限）”的文章，浏览一遍，看看文章计量部分列示的统计量和检验结果。这样，在软件操作时，你就知道每一步得到的结果有什么意义，怎么解释了，起码心里会有点印象。

一般情况下，一个研究生花费在研究上的时间越多，他的成果越丰富，也就是说，研究成果和研究时间存在某种正向关联。但是，这种关联是线性的吗？在最初阶段，他可能看了两三年的文献，也没有写出一篇优秀的文章，但是一旦过了这个基础期，他的能量和成果将如火山爆发一样喷涌出来，此时，他投入少量的时间，就能产出大量优质文章。再过几年，他可能会进入另外一种境界，虽然比以前有了极大提高，但是研究进入新的瓶颈期，文章发表的数量减少。由此可以看出，研究成果与研究年限存在一种阶段性的线性关系。这个基础期的结点、瓶颈期的起点就像“门槛”一样把研究阶段分成三个部分，在不同部分，成果和时间的线性关系都不同。这个效应被称为门槛效应或门限效应。 门限效应，是指当一个经济参数达到特定的数值后，引起另外一个经济参数发生突然转向其它发展形式的现象。作为原因

一、门限面板模型概览

如果你不愿意看下面一堆堆的文字，更不想看计量模型的估计和检验原理，那就去《数量经济技术经济研究》上，找一篇标题带有“双门槛（或者双门限）”的文章，浏览一遍，看看文章计量部分列示的统计量和检验结果。这样，在软件操作时，你就知道每一步得到的结果有什么意义，怎么解释了，起码心里会有点印象。

一般情况下，一个研究生花费在研究上的时间越多，他的成果越丰富，也就是说，研究成果和研究时间存在某种正向关联。但是，这种关联是线性的吗？在最初阶段，他可能看了两三年的文献，也没有写出一篇优秀的文章，但是一旦过了这个基础期，他的能量和成果将如火山爆发一样喷涌出来，此时，他投入少量的时间，就能产出大量优质文章。再过几年，他可能会进入另外一种境界，虽然比以前有了极大提高，但是研究进入新的瓶颈期，文章发表的数量减少。由此可以看出，研究成果与研究年限存在一种阶段性的线性关系。这个基础期的结点、瓶颈期的起点就像“门槛”一样把研究阶段分成三个部分，在不同部分，成果和时间的线性关系都不同。这个效应被称为门槛效应或门限效应。 门限效应，是指当一个经济参数达到特定的数值后，引起另外一个经济参数发生突然转向其它发展形式的现象。作为原因

WORD 格式

专业资料整理

范文范例 值得参考

一、门限面板模型概览

如果你不愿意看下面一堆堆的文字， 更不想看计量模型的估计和检验原理， 那就去《数量经济技术经济研究》上，找一篇标题带有“双门槛（或者双门限）”的文章，浏览一遍，

看看文章计量部分列示的统计量和检验结果。 这样，在软件操作时， 你就知道每一步得到的结果有什么意义，怎么解释了，起码心里会有点印象。

一般情况下，一个研究生花费在研究上的时间越多， 他的成果越丰富， 也就是说， 研

究

成果和研究时间存在某种正向关

联。 但是， 这种关联是线性的吗？在最初阶段， 他可能看了

两三年的文献， 也没有写出一篇优秀的文章， 但是一旦过了这个基础

期， 他的能量和成果将 如火山爆发一样喷涌出来，此时，他投入少量的时间，就能产出大量优质文章。再过几

年，

他可能会进入另外一种境界， 虽然比以前有了极大提高， 但是研究进入新的瓶颈

期， 文章发 表的数量减少。 由此可以看出， 研究成果与研究年限存在一种阶段性的线性关

系。

这个基础 期的结点、 瓶颈期的起点就像“门槛”一样把研究阶段分成三个部分， 在不同部分， 成果

和 时间的线性关系都不同。这个效应被称为门槛效应或门限效

应。

门限效应， 是指当一个经济参数达到特定的数

1. FreeModbus协议分析

协议必须首先调用初始化功能eMBinit()函数。后调用eMBEnable()，最后，在循环体或者单独一个任务中调用eMBPoll()函数。

2. 应用层协议 2.1. 系统的启动

2.1.1. eMBInit()函数的源码分析

以RTU方式为例，首先，检查调用的地址是否合法。如不合法，返回错误。如果合法则继续执行，

首先，针对RTU方式还是ASCII方式，选择不同的编译模块。

对需要调用的函数指针进行复制。如果移植需要改变其他用途，则要修改相应的指针，包括如下赋值：

pvMBFrameStartCur = eMBRTUStart; pvMBFrameStopCur = eMBRTUStop; peMBFrameSendCur = eMBRTUSend; peMBFrameReceiveCur = eMBRTUReceive;

pvMBFrameCloseCur = MB_PORT_HAS_CLOSE ? vMBPortClose :NULL; pxMBFrameC

数据的描述

（一） 频数分布 tabulate a

tabulate a,missing(或者m) 将缺失值与其它数值同样对待，即显示缺失值的频数分布 tabulate a,nofreq 不输出频数

tabulate a,nolabel 不展示变量标签

tabulate a,plot 生成变量a的频数分布，同时生成一个简单的分布图形 by urban,sort:tabulate girl

tabulate age,nolabel missing plot

tab 后面最多两个变量

tab1 可接多个变量，但只能分别生成单个变量的频数分布 tab2 a b c 生成a与b，b与c，a和c的交叉频数表

tab girl enroll,chi2 column row miss nokey 两个变量的卡方（验证是否关联）；列变量百分比，行变量百分比，缺失变量百分比，压缩单元格内容的提示

（二） 变量的中央趋势与离散趋势 sum

sum age,detail

sort urban

by urban:sum height

（三） 其他方法

1. 使用table命令描述数据

Table urban,contents(mean height

Stata语句1 1.reg y x1 x2 predict xxx predict newvar, stdp predict aaa，re predict newvar, stdr predict newvar, xb 量的预测值。

predict newvar, residual test x1

值为回归报告中t值平方。test x1=x2 test x1*a=x2*b 系。

2.tab x1,gen(x1) gen fsize1=fize==1 则为零。下同。 gen fsize2=fsize==2 gen fsize3=fsize==3 gen fsize4=fsize==4 gen fsize5=fsize>=5 3.reg y x1 x2 x3,level(99) 返回先前回归中因变量的拟合值，xxx随意变量名。 预测拟合值的标准差

返回先前回归中因变量的残差， aaa为随意变量名。 预测残差的标准差

产生一个新变量其值为由上面回归方程计算的被解释变

产生一个新变量其值为由上面回归方程计算出的残差 检验

第一章 Stata 概貌

§1.1 Stata的功能、特点和背景

Stata是一个用于分析和管理数据的功能强大又小巧玲珑的实用统计分析软件，由美国计算机资源中心（Computer Resource Center）研制。从1985至1998的十四年时间里，已连续推出1.1，1.2，1.3，1.4，1.5，??及2.0，2.1，3.0，3.1，4.0，5.0，6.0等多个版本，通过不断更新和扩充，内容日趋完善。它同时具有数据管理软件、统计分析软件、绘图软件、矩阵计算软件和程序语言的特点，又在许多方面别具一格。Stata融汇了上述程序的优点，克服了各自的缺点，使其功能更加强大，操作更加灵活、简单，易学易用，越来越受到人们的重视和欢迎。

Stata的突出特点是只占用很少的磁盘空间，输出结果简洁，所选方法先进，内容较齐全，制作的图形十分精美，可直接被图形处理软件或字处理软件如WORD等直接调用。 一、 Stata的数据管理能力

1. Stata的数据管理空间受计算机的操作系统和计算机扩展内存的影响。对640k内存的微机，3.1

版本的Stata可以管理2400个记录×99个变量，并随计算机扩展内存的增加而增加；对4.0的WINDOWS版本，Stata可以

1.一般检验

假设系数为0， t比较大则拒绝假设，认为系数不为0. 假设系数为0，P比较小则拒绝假设，认为系数不为0. 假设方程不显著，F比较大则拒绝假设，认为方程显著。 2.小样本运用OLS进行估计的前提条件为：

（1）线性假定。即解释变量与被解释变量之间为线性关系。这一前提可以通过将非线性转换为线性方程来解决。

（2）严格外生性。即随机扰动项独立于所有解释变量：与解释变量之间所有时候都是正交关系，随机扰动项期望为0。(工具变量法解决)

（3）不存在严格的多重共线性。一般在现实数据中不会出现，但是设置过多的虚拟变量时，可能会出现这种现象。Stata可以自动剔除。

（4）扰动项为球型扰动项，即随即扰动项同方差，无自相关性。

3.大样本估计时，一般要求数据在30个以上就可以称为大样本了。大样本的前提是 （1）线性假定

（2）渐进独立的平稳过程

（3）前定解释变量，即解释变量与同期的扰动项正交。 （4）E（XiXit）为非退化矩阵。

（5）gt为鞅差分序列，且其协方差矩阵为非退化矩阵。

与小样本相比，其不需要严格的外生性和正太随机扰动项的要求。

4.命令

稳健标准差回归：reg y x1 x2 x3, rob