Name: Stata统计分析从入门到精通
Author: 杨维忠 张甜
ISBN: 9787302604617

Stata统计分析从入门到精通

Stata是一种功能全面的统计分析软件包，具有易操作、运行速度快、功能强大的特点，主要针对经济、管理、医学、农学、教育、市场研究、社会调查等行业和领域，是大数据时代最为流行的计量软件之一。全书内容共分17章。第1、2章介绍Stata操作入门及数据处理基础知识、描述性统计与图形绘制基础。第3~5章介绍假设检验、方差分析、相关分析等基础分析方法。第6~10章通过相关案例介绍经典及放松各种假定条件的回归分析，包括基本线性回归分析、线性回归分析诊断与处理、非线性回归分析、因变量离散回归分析、因变量受限回归分析等应用。第11~16章以典型案例讲解主成分分析与因子分析、聚类分析、时间序列数据分析、面板数据分析、生存分析、多方程模型等高级分析方法。第17章介绍如何使用Stata进行高质量的综合性研究，讲解研究方案设计、调查问卷的制作、Stata数据挖掘、建模注意事项。

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Stata统计分析从入门到精通

杨维忠张甜

版权信息
内容简介
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前言
本书内容
本书特色
本书配套视频与资源
第1章 Stata基本操作及数据处理介绍
1.1 Stata概述
1.2 Stata 16.0窗口说明及基本设置
1.2.1 Stata 16.0窗口说明
1.2.2 设定偏好的界面语言
1.2.3 新建或编辑样本观测值、变量的基本操作
1.2.4 通过在命令窗口中输入命令的方式来输入数据
1.2.5 读取以前创建的Stata格式的数据文件
1.2.6 导入其他格式的数据文件
1.2.7 Stata帮助系统介绍
1.3 Stata 16.0命令的语法格式
1.3.1 command（命令名称）
1.3.2 varlist（变量名称）
1.3.3 by varlist（按变量分类）
1.3.4 =exp（赋值）
1.3.5 if exp（条件表达式）
1.3.6 in range（范围筛选）
1.3.7 weight（加权）
1.3.8 options（其他可选项）
1.4 Stata 16.0运算符与函数
1.4.1 Stata 16.0运算符
1.4.2 Stata 16.0函数
1.5 分类变量和定序变量的基本操作
1.6 常用的几种处理数据的操作
1.6.1 Stata 16.0的数据类型
1.6.2 对数据进行长短变换
1.6.3 对数据进行类型变换
1.6.4 生成随机数
1.6.5 数据压缩
1.6.6 按变量合并、拆分数据文件
1.6.7 按样本观测值合并、拆分数据文件
1.6.8 添加标签
1.6.9 对数据进行排序
1.7 本章回顾与习题
1.7.1 本章回顾
1.7.2 本章习题
第2章描述性统计与图形绘制
2.1 定距变量的描述性统计、正态性检验和数据转换
2.1.1 常用的描述性统计指标的基本概念
2.1.2 定距变量的描述性统计
2.1.3 正态性检验和数据转换
2.2 分类变量描述统计
2.2.1 单个分类变量的汇总
2.2.2 两个分类变量的列联表分析
2.2.3 多表和多维列联表分析
2.3 Stata制图简介
2.3.1 Stata制图基本操作
2.3.2 直方图
2.3.3 散点图
2.3.4 曲线标绘图
2.3.5 连线标绘图
2.3.6 箱图
2.3.7 饼图
2.3.8 条形图
2.3.9 点图
2.4 本章回顾与习题
2.4.1 本章回顾
2.4.2 本章习题
第3章假设检验
3.1 假设检验的基本概念
3.1.1 假设检验概述
3.1.2 单个总体检验和两个总体检验
3.1.3 参数检验和非参数检验
3.2 Stata参数检验
3.2.1 单一样本T检验
3.2.2 独立样本T检验
3.2.3 配对样本T检验
3.2.4 单一样本标准差的假设检验
3.2.5 双样本方差（标准差）的假设检验
3.3 Stata非参数检验
3.3.1 单样本正态分布检验
3.3.2 两独立样本检验
3.3.3 两相关样本检验
3.3.4 多独立样本检验
3.3.5 游程检验
3.4 本章回顾与习题
3.4.1 本章回顾
3.4.2 本章习题
第4章方差分析
4.1 单因素方差分析
4.1.1 单因素方差分析的功能与意义
4.1.2 单因素方差分析的Stata操作
4.1.3 单因素方差分析示例
4.2 多因素方差分析
4.2.1 多因素方差分析的功能与意义
4.2.2 多因素方差分析的Stata操作
4.2.3 多因素方差分析示例
4.3 协方差分析
4.3.1 协方差分析的功能与意义
4.3.2 协方差分析的Stata操作
4.3.3 协方差分析示例
4.4 重复测量方差分析
4.4.1 重复测量方差分析的功能与意义
4.4.2 重复测量方差分析的Stata操作
4.4.3 重复测量方差分析示例
4.5 本章回顾与习题
4.5.1 本章回顾
4.5.2 本章习题
第5章相关分析
5.1 简单相关分析
5.1.1 简单相关分析的功能与意义
5.1.2 简单相关分析的Stata操作
5.1.3 简单相关分析示例
5.2 偏相关分析
5.2.1 偏相关分析的功能与意义
5.2.2 偏相关分析的Stata操作
5.2.3 偏相关分析示例
5.3 本章回顾与习题
5.3.1 本章回顾
5.3.2 本章习题
第6章基本线性回归分析
6.1 最小二乘线性回归分析
6.1.1 最小二乘线性回归分析的功能与意义
6.1.2 最小二乘线性回归分析的Stata操作
6.1.3 最小二乘线性回归分析示例
6.2 约束条件回归分析
6.2.1 约束条件回归分析的功能与意义
6.2.2 约束条件回归分析的Stata操作
6.2.3 约束条件回归分析示例
6.3 本章回顾与习题
6.3.1 本章回顾
6.3.2 本章习题
第7章线性回归分析诊断与处理
7.1 异方差诊断与处理
7.1.1 异方差诊断与处理的功能与意义
7.1.2 异方差诊断与处理的Stata操作
7.1.3 异方差诊断与处理示例
7.2 自相关诊断与处理
7.2.1 自相关诊断与处理的功能与意义
7.2.2 自相关诊断与处理的Stata操作
7.2.3 自相关诊断与处理示例
7.3 多重共线性诊断与处理
7.3.1 多重共线性诊断与处理的功能与意义
7.3.2 多重共线性诊断与处理的Stata操作
7.3.3 多重共线性诊断与处理示例
7.4 内生性诊断与处理
7.4.1 内生性诊断与处理的功能与意义
7.4.2 内生性诊断与处理的Stata操作
7.4.3 内生性诊断与处理示例
7.5 本章回顾与习题
7.5.1 本章回顾
7.5.2 本章习题
第8章非线性回归分析
8.1 转换变量回归分析
8.1.1 转换变量回归分析概述
8.1.2 转换变量回归分析的Stata操作
8.1.3 转换变量回归分析示例
8.2 非线性回归分析
8.2.1 非线性回归分析概述
8.2.2 非线性回归分析的Stata操作
8.2.3 非线性回归分析示例
8.3 非参数回归分析
8.3.1 非参数回归分析概述
8.3.2 非参数回归分析的Stata操作
8.3.3 非参数回归分析示例
8.4 分位数回归分析
8.4.1 分位数回归分析概述
8.4.2 分位数回归分析的Stata操作
8.4.3 分位数回归分析示例
8.5 本章回顾与习题
8.5.1 本章回顾
8.5.2 本章习题
第9章因变量离散回归分析
9.1 二值选择模型
9.1.1 二值选择模型的功能与意义
9.1.2 二值选择模型的Stata操作
9.1.3 二值选择模型分析示例
9.2 多值选择模型
9.2.1 多值选择模型分析的功能与意义
9.2.2 多值选择模型的Stata操作
9.2.3 多值选择模型分析示例
9.3 有序选择模型
9.3.1 有序选择模型分析的功能与意义
9.3.2 有序选择模型的Stata操作
9.3.3 有序选择模型分析示例
9.4 本章回顾与习题
9.4.1 本章回顾
9.4.2 本章习题
第10章因变量受限回归分析
10.1 断尾回归分析
10.1.1 断尾回归分析的功能与意义
10.1.2 断尾回归分析的Stata操作
10.1.3 断尾回归分析示例
10.2 截取回归分析
10.2.1 截取回归分析的功能与意义
10.2.2 截取回归分析的Stata操作
10.2.3 截取回归分析示例
10.3 样本选择模型
10.3.1 样本选择模型分析的功能与意义
10.3.2 样本选择模型分析的Stata操作
10.3.3 样本选择模型分析示例
10.4 本章回顾与习题
10.4.1 本章回顾
10.4.2 本章习题
第11章主成分分析与因子分析
11.1 主成分分析
11.1.1 主成分分析的功能与意义
11.1.2 主成分分析的Stata操作
11.1.3 主成分分析示例
11.2 因子分析
11.2.1 因子分析的功能与意义
11.2.2 因子分析的Stata操作
11.2.3 因子分析示例
11.3 本章回顾与习题
11.3.1 本章回顾
11.3.2 本章习题
第12章聚类分析
12.1 划分聚类分析
12.1.1 划分聚类分析的功能与意义
12.1.2 划分聚类分析的Stata操作
12.1.3 划分聚类分析示例
12.2 层次聚类分析
12.2.1 层次聚类分析的功能与意义
12.2.2 层次聚类分析的Stata操作
12.2.3 层次聚类分析示例
12.3 本章回顾与习题
12.3.1 本章回顾
12.3.2 本章习题
第13章时间序列数据分析
13.1 时间序列数据的预处理
13.1.1 时间序列数据的预处理操作概述
13.1.2 时间序列数据预处理的Stata操作
13.1.3 时间序列数据预处理分析示例
13.2 移动平均滤波与指数平滑法
13.2.1 移动平均滤波与指数平滑法概述
13.2.2 移动平均滤波与指数平滑法的Stata操作
13.2.3 移动平均滤波与指数平滑法分析示例
13.3 ARIMA模型、SARIMA模型、ARIMAX模型
13.3.1 ARIMA模型、SARIMA模型、ARIMAX模型概述
13.3.2 ARIMA模型、SARIMA模型、ARIMAX模型的Stata操作
13.3.3 ARIMA模型、SARIMA模型、ARIMAX模型分析示例
13.4 单位根检验
13.4.1 单位根检验的功能与意义
13.4.2 单位根检验的Stata操作
13.4.3 单位根检验示例
13.5 向量自回归模型
13.5.1 向量自回归模型的功能与意义
13.5.2 向量自回归模型的Stata操作
13.5.3 向量自回归模型示例
13.6 协整检验与向量误差修正模型
13.6.1 协整检验与向量误差修正模型概述
13.6.2 协整检验与向量误差修正模型的Stata操作
13.6.3 协整检验与向量误差修正模型示例
13.7 ARCH系列模型
13.7.1 ARCH系列模型概述
13.7.2 ARCH系列模型的Stata操作
13.7.3 ARCH系列模型示例
13.8 本章回顾与习题
13.8.1 本章回顾
13.8.2 本章习题
第14章面板数据分析
14.1 面板数据的预处理
14.1.1 面板数据的预处理概述
14.1.2 面板数据预处理的Stata操作
14.1.3 面板数据预处理示例
14.2 短面板数据分析
14.2.1 短面板数据分析概述
14.2.2 短面板数据分析的Stata操作
14.2.3 短面板数据分析示例
14.3 长面板数据分析
14.3.1 长面板数据分析概述
14.3.2 长面板数据分析的Stata操作
14.3.3 长面板数据分析示例
14.4 本章回顾与习题
14.4.1 本章回顾
14.4.2 本章习题
第15章生存分析
15.1 生存分析的基本概念及数据类型
15.1.1 生存分析涉及的基本概念
15.1.2 生存分析的数据类型
15.2 生存分析操作讲解
15.2.1 生存分析的功能与意义
15.2.2 生存分析的Stata操作
15.2.3 生存分析示例
15.3 本章回顾与习题
15.3.1 本章回顾
15.3.2 本章习题
第16章多方程模型
16.1 多方程模型概述
16.1.1 多方程模型的基本概念
16.1.2 多方程模型的识别
16.2 多方程模型的估计
16.2.1 多方程模型估计常用方法
16.2.2 多方程模型的Stata操作
16.2.3 多方程模型分析示例
16.3 本章回顾与习题
16.3.1 本章回顾
16.3.2 本章习题
第17章如何使用Stata进行高质量的综合性研究
17.1 研究方案设计
17.2 调查问卷的制作
17.2.1 调查问卷的概念
17.2.2 调查问卷的制作步骤
17.2.3 制作调查问卷时需要注意的问题
17.2.4 将调查问卷获取的数据导入Stata
17.3 Stata数据挖掘介绍
17.4 Stata建模注意事项
17.4.1 注意事项一：建模是为了解决具体的问题
17.4.2 注意事项二：有效建模的前提是具备问题领域的专业知识
17.4.3 注意事项三：建模之前必须进行数据的准备
17.4.4 注意事项四：最终模型的生成在多数情况下并不是一步到位的
17.4.5 注意事项五：模型要能够用来预测，但预测并不仅含直接预测
17.4.6 注意事项六：对模型的评价方面要坚持结果导向和价值导向
17.4.7 注意事项七：建立的模型应该是持续动态优化完善的
17.5 Stata综合应用案例书目推荐

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