Stata命令Word下载.docx
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2.tabx1,gen(x1)
产生x1的虚拟变量。
gen
fsize1=fize==1
产生虚拟变量,如果
gendate(或任一新变量名)=date(‘原变量名’,‘YMD’/'
DMY'
/..)
formdate
%td
12.删掉重复记录duplicatesdrop
13.独立样本均值差异检验
ttest
Stata语句2
*IntroductiontoStata
logusingstata_fall.txt,textreplace
*使用日志(log)。
它可以帮助我们记录stata的运行结果
clearall
setmoreoff
*关闭more选项。
如果打开该选项,那么结果分屏输出,即一次只输出一屏结果。
你按空格键后再输出下一屏,直到全部输完。
如果关闭则中间不停,一次全部输出
*cdD:
/undergraECMT/data
*进入数据所在的盘符和文件夹
logusing(文件名).log,replace
*打开日志文件,并更新。
日志文件将记录下所有文件运行后给出的结果,如果你修改了文件内容,replace选项可以将其更新为最近运行的结果
usehttp:
//www.ats.ucla.edu/stat/data/hs0,clear
*打开数据文件
*
*insheetusingintro_hs0.csv,clear
*useintro_hs0,clear
*Summarizingthedata
describe
*可以告诉我们每一个变量的含义
*具体了解每一个变量的特征,我们可以用tabstat命令。
例如我们可以计算wage的均值,方差,中位数,范围,具体可以用helptabstata查询。
tabstatwage,stats(mean)
tabstatwage,stats(sdmedianrange)
*算wage的均值,方差,中位数,范围
tabstatwage,by(educ)stats(mean)
*不同教育水平的工资的均值
summarize
*总计全体,Summarize(Sum)将汇报数据的均值和方差等信息。
summarizewage
*有关工资的均值与方差
*如果需要更详尽的信息,可以进一步使用后缀detail
histogramwage
*画柱状图
scatterwageeduc
*画出两个变量之间的分布关系
graphtwowayscatterwageeduc
*直观的看到教育水平变化时工资的变化,可以用“scatter”命令或者“graphtwowayscatter”命令
graphtwowaylinewageeduc
*“graphtwoway”命令可以带别的后缀,例如“graphtwowayline”则画的是线状图。
graphmatrixwageeduc
*了解更多的变量之间的关系
graphmatrixwageeducexper
graphbar(mean)wage,over(educ)
*了解y的平均值关于x分布的柱状图。
listgender-readin1/15
*取1到15列数据列表
summarizereadmathsciencewrite
*readmathsciencewrite的均值方差啊等信息
summarizeifread>
=60
*所有read大于60的均值方差
summarizeifprgtype=="
academic"
*所有prgty1pe=="
的均值,方差
summarizeread,detail
*有关read的均值和方差,以及具体分布
*Summarizingthedatabygroup
tabprgtype
*鎬荤粨prgtype鍐呭悇缁勬儏鍐?
bysortprgtype:
summarizereadwrite
*涓嶆噦...
tabstatreadwritemath,by(prgtype)stat(nmeansd)
*Correlations
correlatewritereadscience
*modifyingthedata
orderidgender
labelvariableschtyp"
typeofschool"
*插入标签
renamegenderfemale
*重命名
genscore=read+write+math
*在分析的过程中,有些变量并没有在数据中提供,需要我们用原始数据或者回归的结果构造。
genscore2=score^2
genpass=1ifscore>
=150
*生成pass=1,当成绩过150时
*egen命令相对复杂一些,它能生成一些“gen”命令无法生成的变量。
egenwagesum=sum(wage)
*生成wagesum为每个人的工资和
egenwagemedian=median(wage)
*生成wagemedian为工资的中位数(median)
egenwagemax=max(wage)
*生成wagemax为工资的最大值
egenwagemaxeduc=max(wage),by(educ)
*产生一个变量“wagemax”为相同教育水平里的最高工资
*replace
*我们需要替换某一变量,我们可以用的命令是“replace”
genwagehigh=1ifwage>
=10
replacewagehigh=0ifwagehigh==.
*有时候我们在生成变量时可以加上一定条件,例如如果一个样本工资超过3,我们就定义它的变量wagehigh的取值为1,否则为0。
*注意是两个等号
dropifread<
40
dropschtyp
*drop命令去掉过程中的暂用的变量,以方便我们浏览数据和重新定义变量
countifwage<
100
10
*我们可以用“keep”或“drop”命令来删除一些样本,在删除之前,我们需要了解删除带来的影响,则可以用“count”命令来了解样本取值的情况。
*Creatingdummyvariables
*可以用“sort”和“list”命令来了解数据分布的细节
sortprgtype
*排序
xi,prefix()i.prgtype
sortwage
listwagein50/70
*工资值从小到大排列在第50到70的样本的工资值。
keepifwage<
dropifwage>
=100
*想保留工资小于100的样本,可以有上面两种命令
*Generatingvariables
egenavgscore=mean(score)
*生成avgscore为成绩的均值
egenavggroupscore=mean(score),by(prgtype)
*生成一个avggroupscore为在相同prgtype水平下的均值
ttesty1=y2
*检验变量y1和y2的平均值是否相等
signtesty1=y2
*秩检验,检验变量y1和y2的中值是否相等。
检验y1的中值是否为5可用如下命令
ttestwrite,by(female)
correlatewageeducexpertenure
*报告变量之间的相关系数
*Regression
regwritereadfemale
*进行OLS回归
*表格中最后两行报告回归的斜率和截距的系数,相应的标准差、t值和P值,同时给出95%的置信区间。
*在表格左上方,报告了回归的总变异、解释变异和残差变异。
*表格右上方报告回归的R方和调整后的R方。
*其中F是自变量所有的系数都为0(即自变量完全没有解释力)这样一个零假设对应的F分布值。
*regressionwithdummyvariables
xi:
regwritereadfemalei.prgtype
regwritereadfemalIPTY1IPTY2
*Definingglobalvariables
globalylistwrite
globalxlistreadfemale
*usingglobalvariables
reg$ylist$xlist
*usingoutreg2
eststorem1
outreg2[m1]usingtest.doc,replace
*生成word,文件名为test.doc
displaysqrt(5)*sin(0.5)
*Stata可以充当计算器用,使用“display”命令
sscinstalloutreg2
*从命令库下载命令,此处为下载outreg2
*usinglogout
logout,save(test2)wordreplace:
sum
*将所有数据保存到word里
logclose
*关闭日志文件
exit,clear
*退出并清空内存中的数据
*补充1
*describe命令可以描述数据文件的整体,包括观测总数,变量总数,生成日期,每个变量的存储类型(storagetype),标签(label)等
summarize[varlist][weight][ifexp][inrange][,detail]
*summarize可以提供varlist指定变量(可以不止一个)的如下统计量:
Percentiles(分位数),四大最大的数和四个最小的数,Variance(方差),Std.Dev.(标准差),Skewness(偏度),Kurtosis(斜度)
tabstatvarlist[weight][ifexp][inrange][,stats(statname[...])]
*tabstat提供[,stats(statname[...])]指定的统计量,
*可供选择的有mean(均值),count(非缺失观测值个数),sum(总和),max(最大值)
*range(最大值-最小值),sd(标准差),var(方差),