stata replace命令讲解

第六周课 多元统计分析

Manova检验

H0：各个总体的均值相同

均类分析 （平均法）

. clusteraveragelinkage price mpg weight length cluster name: _clus_1 . edit - preserve

. cluster list _clus_1

_clus_1 (type: hierarchical, method: average, dissimilarity: L2) vars: _clus_1_id (id variable)

_clus_1_ord (order variable) _clus_1_hgt (height variable)

other: cmd: cluster averagelinkage price mpg weight length varlist: price mpg weight length range: 0 .

. list _clus_1_id _clus_1_ord _clus_1_hgt 用分析谱系图（不超过50个样本）来分析 clusterdendrogram

第六周课 多元统计分析

Manova检验

H0：各个总体的均值相同

均类分析 （平均法）

. clusteraveragelinkage price mpg weight length cluster name: _clus_1 . edit - preserve

. cluster list _clus_1

_clus_1 (type: hierarchical, method: average, dissimilarity: L2) vars: _clus_1_id (id variable)

_clus_1_ord (order variable) _clus_1_hgt (height variable)

other: cmd: cluster averagelinkage price mpg weight length varlist: price mpg weight length range: 0 .

. list _clus_1_id _clus_1_ord _clus_1_hgt 用分析谱系图（不超过50个样本）来分析 clusterdendrogram

STATA 面板数据模型估计命令一览表

一、静态面板数据的STATA处理命令

y???xitiit???it 固定效应模型

y?xitit???it

itit?????it 随机效应模型

（一）数据处理

输入数据

●tsset code year 该命令是将数据定义为“面板”形式 ●xtdes 该命令是了解面板数据结构

●summarize sq cpi unem g se5 ln 各变量的描述性统计（统计分析）

●gen lag_y=L.y /////// 产生一个滞后一期的新变量

gen F_y=F.y /////// 产生一个超前项的新变量 gen D_y=D.y /////// 产生一个一阶差分的新变量 gen D2_y=D2.y /////// 产生一个二阶差分的新变量

（二）模型的筛选和检验

●1、检验个体效应（混合效应还是固定效应）（原假设：使用OLS混合模型） ●xtreg sq cpi unem g se5 ln,fe

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

Stata 命令合集

一、简单操作 ①

Cd bak 定义根目录

Set memory 50m 设置软件使用内存

②编辑复制数据

Data——Data Editor——Data Editor（Edit） 一般选择第2个： Treat first row as variable names encode province,gen(id) 把字符转化成数值 ③打开已经保存的文件 clear

use mg mg表示文件名

④xtset 定义面板数据 （tsset定义时间序列数据） xtset province year

⑤统计量信息（原始数据的统计性描述） Sum ⑥取对数

单个变量：gen lnc=ln(c) gen lny=ln(y) gen lnmg=ln(mg) 所有变量：foreach v of varlist c-mg {

gen ln`v’=ln(`v’) 注意不是左边的`不是单引号 } c-mg为所有变量 ⑦单位根检验 xtunitroot llc lnc

(lnc为变量名称，llc为单位根检验方法) 一阶差分：gen dlnc=d.lnc ⑧相关系

Stata 命令语句格式：

[byvarlist:] command [varlist] [=exp] [if exp] [in range] [weight] [, options] 1、[by varlist:]

*如果需要分别知道国产车和进口车的价格和重量，可以采用分类操作来求得， sort foreign //按国产车和进口车排序 . by foreign: sum price weight

*更简略的方式是把两个命令用一个组合命令来写。 . byforeign, sort: sum price weight

如果不想从小到大排序，而是从大到小排序，其命令为gsort。 . sort - price //按价格从高到低排序

. sort foreign -price /*先把国产车都排在前，进口车排在后面，然后在国产车内再按价格从大小到排序，在进口车内部，也按从大到小排序*/ 2、[=exp]赋值运算

. gen nprice=price+10 //生成新变量nprice，其值为 price+10

/*上面的命令 generate(略写为 gen) 生成一个新的变量，新变量的变量名为 nprice,新的价格在原价格的基础上均增加了 1

Stata 命令语句格式：

[byvarlist:] command [varlist] [=exp] [if exp] [in range] [weight] [, options] 1、[by varlist:]

*如果需要分别知道国产车和进口车的价格和重量，可以采用分类操作来求得， sort foreign //按国产车和进口车排序 . by foreign: sum price weight

*更简略的方式是把两个命令用一个组合命令来写。 . byforeign, sort: sum price weight

如果不想从小到大排序，而是从大到小排序，其命令为gsort。 . sort - price //按价格从高到低排序

. sort foreign -price /*先把国产车都排在前，进口车排在后面，然后在国产车内再按价格从大小到排序，在进口车内部，也按从大到小排序*/ 2、[=exp]赋值运算

. gen nprice=price+10 //生成新变量nprice，其值为 price+10

/*上面的命令 generate(略写为 gen) 生成一个新的变量，新变量的变量名为 nprice,新的价格在原价格的基础上均增加了 1

Tips 44:#delimit 进行命令分行 (2012-02-04 17:33:23)转载▼ 标签： 多行命令 delimit stata 财经 分类： 命令 【问题】

Stata的Do-file里面命令逐行运行，一般也经常边写边调试。 当命令很长时候，写到一行较麻烦，也不好看。 尤其，画图命令经常很长，这时候便需要换行。 【方法】

这时候，#delimit 便很有用处。 #delimit ;

这时候，便开启见到分号（;）才算一条命令。 delimit cr 关闭多行回归模式。

当然，如果只是一条命令比较长，便没有必要利用 #delimit， 直接行尾加“///”，便认为下行和上行是一段命令。 【例子】 use auto,clear #delimit ;

summarize weight price displ headroom rep78 length turn gear_ratio if substr(make,1,4)==\substr(make,1,2)==\

gen byte ford = substr(make,1,4)==\#delimit cr

gen byte gm = substr(make,1,2)==\

*等价于

us

[重点实用参考文档资料]

GGGGGGGGG面板数据计量分析与软件实现GGGGGGGGG

说明：以下do文件相当一部分内容来自于中山大学连玉君STATA教程，感谢他的贡献。本人做了一定的修改与筛选。 G----------面板数据模型 G1.静态面板模型：FE和RE

G2.模型选择：FEvsPOLS,REvsPOLS,FEvsRE（pols混合最小二乘估计） G3.异方差、序列相关和截面相关检验 G4.动态面板模型（DID-GMM,SYS-GMM） G5.面板随机前沿模型

G6.面板协整分析（FMOLS,DOLS）

GGG说明：1-5均用STATA软件实现，6用GAUSS软件实现。

G生产效率分析（尤其指TFP）：数据包络分析（DEA）与随机前沿分析（SFA） GGG说明：DEA由DEAP2.1软件实现，SFA由Frontier4.1实现，尤其后者，侧重于比较C-D与Translog生产函数，一步法与两步法的区别。常应用于地区经济差异、FDI溢出效应（SpilloversEffect）、工业行业效率状况等。 G空间计量分析：SLM模型与SEM模型

G说明：STATA与Matlab结合使用。常应用于空间溢出效应（R&D）、财政分权、地方政府公共