STATA入门5函数与运算符Word文件下载.docx
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，<
=,>
＝,＝=，&
｜
当不确定优先序的时候，最好用括号将优先序直接表达出来。
5．１.1代数运算
包括加（+）、减（-）、乘（*）、除（/）,幂（^）和负数（－），当遇到缺失值或者运算不可行时（比如除数为零）均会得到缺失值。
例:
求正式的值，若ｘ=４,y=2,显然经过心算,应该为:
-1
.dｉ–（4＋2^（4-2））/（2＊4）/／di是dｉｓｐlay命令的略写，表示显示结果
.dｉ4－2 //输出2
．di 3*5//输出15
．ｄi8／2 ／/8除以2,输出4
.dｉ2^３ //2的立方，输出８
.di –（2＋3^（2－3））/ｓqｒt（2＊３）／/括号运算优先,想一想,结果应为多少?
实际上,更多的情形是两个或多个变量的直接运算。
比如，将进口车的价格都增加100元（可能是关税），而国产车不变。
．sysuseauｔo,clｅar
.gennprｉｃe=prｉce+forｅign*100
.lｉst ｎpricｅｐrｉceforeiｇｎ
5.1．2字符运算
加（+）号同样可用于字符运算，当加号出现在两个字符之间时,两个字符将被连成一个字符。
比如把”我爱”“STＡTA”合并在一起，命令为：
.ｓcalara=”我爱”＋“STATA” //要特别注意，引号必须是半角和英文模式
．ｓcａlaｒlｉst a //sｃalａr命令将两个字符运算后的结果赋于ａ，然后显示a
.scalａr a=2+“3” ／／注意到：
字符与数值不能直接相加,显示类型不匹配
typemｉsmatch
ｒ（109）;
５.1.3关系运算
关系运算包括大于、小于、等于;
不等于、不小于、不大于等多种比较关系。
特别要注意到STATA中的等于符号为“=＝”，是两个等号连写在一起，不同于赋值时用的单个等号“=”。
.ｄi3＜5 //输出结果为1，意味着3小于5为真
．di3＞5//输出的结果为0,意味着３大于5为假。
当数据中含有缺失值的时候需要特别小心,因为系统缺失值大于任何一个数据,利用这一点,我们可以使用条件语句排除缺失值。
任务：
将年龄分组为６５岁以下和65岁及以上两组，缺失值显然不能包括在任何一组中。
agｅ
38
.
65
42
18
８０
.clｅar
.ediｔ
将上述数据复制到STＡTA中,然后退出数据编辑器。
．genaｇegrｐ１=（age>
=65）
生成的数据中,将缺失值视为6５岁以上分在了高龄组，这是错误的
. gen ａgegrｐ２=（ａge>
=6５）ifagｅ<
生成的数据中，将缺失值排除在外,正确！
这一命令常被用于生成虚拟变量。
.genagegｒp3=（age==65）iｆaｇe＜. /／仅判断是否恰好为65岁
.ｌist //比较ageｇｒp1、agｅgrp2和ａgｅgrp3的差异,体会ｉｆａge<
.的作用。
ａge
Aｇegrp1
Agegrｐ2
Agegrｐ3
０
．
１
６5
1
１8
80
5．１.4逻辑运算
逻辑运算包括非（!
），和（＆）、或（|）三种,主要用于条件语句中。
列示出价格大于10000元的任何车,或者小于4０0０元的国产车。
.sysuseauto,ｃleaｒ
.list prｉcefｏreiｇnif price>
1000０| pｒice<
40０0 &
forei＝=0
在STAＴA中,和（&
）优先于或（|）,因此上述命令与下面的命令等价:
.liｓt priceforeｉgｎifｐrice>
1０0０0｜ （price<
400０&
forｅｉ＝=0）
试一试下面的命令,这里列示的是国产车中价格高于１000０元或者低于40０0元的车。
.lisｔ ｐriceforeｉgｎiｆ（ｐricｅ>
1０0０0|prｉcｅ<
4000）&
forei==0
5.2函数概览function
函数只不过是一些编号的小程序，它会按一定的规则进行处理,之后报告结果。
实际上，谁也记不住这么多函数,因此,首先要学会查找函数的帮助，当记不住的时候,随时去查寻帮助。
记住下面的命令才是最关键的。
．heｌpfunction
Typeofｆｕncｔｉoｎ Seehelp
------------------－---－----------－----+－--－-－－------－-－---－－----
Maｔhematicａlｆuncｔions maｔhfunctions
Proｂａbilitydistｒibｕｔiｏｎsand
ｄｅnsity fｕnｃｔiｏns densiｔyfｕｎｃｔions
Ｒanｄom-numberｆunｃtionｓ random-numｂｅr functions
Stringfuｎctioｎｓｓtrｉｎg functiｏnｓ
Pｒogrａmmｉngｆｕnctions progrａmminｇ ｆunctiｏns
Ｄatｅfunctioｎs dateｆｕnctions
Timｅ-ｓｅrｉeｓｆuｎctioｎs tｉmｅ－ｓｅriesｆｕnｃｔions
Maｔriｘｆunｃtionｓ ｍatrｉx ｆunctioｎs
弹出来的对话框告诉我们,STAＴA包括八类函数，分别是数学函数,分布函数,随机数函数,字符函数,程序函数,日期函数,时间序列函数和矩阵函数。
本章主要介绍数学函数和字符函数，其他函数将在后面相应的章节介绍。
常用函数一览表
函数
含义
举例
数值型函数
aｂs（x）
绝对值
aｂs（-９）=9
cｏmb（ｎ,ｋ）
从n中取k个的组合
ｃｏmb（10,2）=45
exｐ（x）
ｅｘｐ（０）＝１
filｌ（）
自动填充数据
iｎt（x）
取整
int（5.6）=5, int（－5.2）＝ -5．
ln（x）
对数
ｌn
（1）=０
lｏg10（x）
以10为底的对数
lｏｇ10（１００0）=３
ｍｏｄ（x,y）
=x-y*inｔ（x/y）
mod（9,２）=1
rｏund（ｘ）
四舍五入
roｕｎｄ（5.6）=6
sqrt（x）
sqrt（16）=4
sum（ｘ）
求和
随机函数
uniｆoｒm（）
均匀分布随机数
第10讲将介绍
iｎvnｏｒｍal（uniform（））
标准正态分布随机数
第11讲将介绍
字符函数
ｒeａl（s）
字符型转化为数值型
striｎg（n）
数值型转化为字符型
ｓｕbstr（s,n1,n2）
从Ｓ的第n1个字符开始,截取n2个字符
Subsｔr（“ｔhｉs”,2,2）＝iｓ
word（s,n）
返回s的第ｎ个字符
Work（“thｉｓ”,3）=i
系统变量
_n
当前观察值的序号
_N
共有多少观察值
＿ｐｉ
π
５.3数学函数ｍatｈfunctｉons
5.3．１三角函数,指数和对数函数
数学函数可以直接对数据进行运算,也可以对变量进行运算。
.disｑrt（４） //开方,输出２
.diｓqrｔ（6+3） //先相加,再开方,输出３
.dｉabs（－1０0） //求绝对值,输出１00
．diｅxp
（1） //表示e１，输出2．718２８18
.di lｎ（ｅxp
（2）） //先求e2,再取对数，得到２
． di _ｐi //_pi为圆周率，得到３.141５92７
.dicｏs（＿pi） //_ｐi的余弦值，得到-1
数学函数可以直接对数据进行运算，也可以对变量进行运算。
对变量的操作：
ｃlear
ｓeｔ ｏbｓ ５
gｅnｘ=＿n ／/生成新变量x,取值为1，２，３，4，５
geny1=ｅxp（x） ／/取指数
gｅny２=lｎ（x） //取对数
geny3=sｉn（eｘｐ（ｘ） ）＋ｃos（ｌｎ（x））//取对数
l
5.3．2取整和四舍五入
.di iｎt（3.49） //inｔ（）取整，不论后面的小数是什么,只取小数点前的数值
. ｄi int（3.５１） //输出3
． di inｔ（－３．49） //输出－3
．ｄiｉnt（－3.5１） //输出-3
． diround（３.49） ／/roｕｎd（）取整，四舍五入，结果为３
.ｄiround（３．51） /／四舍五入,结果为４
.ｄiround（-3.4９） //四舍五入，结果为-3
.dｉ rｏund（-3.５1） ／/四舍五入到个位数，结果为-4
.di round（3.３４5,.1） //四舍五入到十分位,结果为3.3
.dirouｎd（３.３51,.１） //四舍五入到十分位,结果为３.４
．di rｏunｄ（3.3４5,.0１）/／四舍五入到百分位,结果为３.3５
.di round（3．35１，．０１） //四舍五入到百分位,结果为3.３５
.diｒoｕnd（335．１，１０） ／/四舍五入到十位,结果为3３0
对变量的操作
.sysuseaｕto，ｃlear
.ｇennｐriｃe=price/10000／／将价格变到以万为单位
.gennpｒice２=ｒouｎｄ（nｐｒice,0.01） /／四舍五入到百分位
.liｓｔnpriｃe＊ //比较结果
5.３.3求和及求均值geｎ和egen
clear
ｓｅtｏbs５
geｎx=_ｎ /／生成新变量ｘ,x的取值从1到5
gｅny=sum（x） //求列累积和
ｅｇｅnz=sum（ｘ）//求列总和
eｇｅnr=ｒｓum（xyｚ） //求x+y+ｚ总和
egenhsum=ｒowtotａl（x y z） /／求hsum=ａ＋b＋c
egenｈavg= ｒowmeａn（ｘ yz）/／求havg＝（a+b＋ｃ）/3
eｇenhsd=rowsｄ（xyz） //求a、ｂ和ｃ的方差
ｅgen rmin=rowmiｎ（xｙz） //求xyz）三个变量的最小值
ｅｇenrｍax=rｏwｍax（xｙｚ）//求ｘ yz）三个变量的最大值
ｌisｔ ／／注意比较y和z的不同。
ｅgeｎａvgx=ｍeaｎ（ｘ） ／/求列均值
egenmｅdx=median（x） /／求列中值
ｅgｅn stdx=std（x）//求列标准差
rｅｐｌacey=3in３
eｇｅn byteｄxy=diff（ｘy）//当x与y相等时，ｄifｆer取0,若不相等为１
更多关于egen命令的用法将参考帮助:
help egen
5.3．４其他
sysuｓeａｕto, cleaｒ
eｇen rmpｇ= ｒank（ｍpg） /／求mpg的次序
sortrｍpg
liｓtmｐgrank //列示结果
ｅｇeｎｈighrep７８=anyｖalue（ｒep78），v（３／5） /*若rｅｐ78不为3、4或5,
则为缺失值*/
listreｐ78ｈighｒｅp7８
ｃｌｅar
inpuｔaﻩb
10
0０
1ﻩ1
0ﻩ1
00
１ﻩ.
.ﻩ0
ｅｎｄ
ｅgeｎ ab=grｏup（ａｂ）
egenａb2＝grｏup（ab），ｍissiｎg
ｌ
ﻩa b ａbab2
ﻩ------－-－---------
1．ﻩ10 33
2.001 1
3.ﻩ1 1 4 4
4.０１ 2 2
5．ﻩ0 0 1 1
ﻩ-------－-----－－－--
6.1 ． ． 5
７..0 ．6
５．4字符函数ｓtｒing funｃtiｏns
将美国汽车数据中汽车商标变量值简化为取前三个字母,得到一个新的变量make3
ｓyｓuse auto，clear
gｅn str3 make3＝suｂstr（ｍake,1,3）
liｓｔ make*
下表的数据是一个多选题，请把这道多选题转化为四个单选题
ａﻭ
２
2、1、3
1、2、4
４、2、1
1、2
2
１、2
ｇeｎnａ1＝ｓtｒpos（a, "
１＂）！
=0 //ｓtropｓ（s1,s2）返回字符s２在ｓ1中的位置
gｅｎ nａ2＝strpos（ａ,＂２"
）!
=0
geｎna3=sｔrpoｓ（a,"
3"
＝0
geｎna4=ｓtｒｐos（a,"
4"
）！
=０
list
ａﻩﻩna1ｎa２na3ｎa4
1.2ﻩﻩ 0 1 00
２.ﻩ2 ﻩ0 1０ 0
3.ﻩ1、2、3 1 １ 1０
4.ﻩ1、２、4 1 １ 0１
5.1、２、4 １ 1 ０ 1
６.ﻩ１、2 １ 1 0 0
７.ﻩ2 0 1 0 0
8.1、2 1 １ 0０
ｗeｂuｓｅgeｎxmpl2,cｌｅar
gｅnname２=ｗｏrd（ｎame,2）//新变量namｅ2，取值为naｍe的第二个字母
lｉst n*
５.5分类操作bｙ
ｃlear
eｄit
*将下表复制粘贴到ＳTATA数据编辑器中,注意粘贴时把光标停在第一格。
x
y
1.1
1．2
1.3
2.1
2.２
gｅｎn＝_n//生成一个新变量n＝1,2，3，4，5
geｎN=_N //生成一个新变量Ｎ=5,5，5，5，５
genｚ=y[1]/／生成一个新变量ｚ＝y的第一个观察值
l
xynN ｚ
ﻩ－-－-－-－－--－------------
1.１ 1．１ 151.1
2.ﻩ11.2 2 51.1
3．ﻩ1 1.３ 3 5 1.１
4．2 2.１4５１．1
5.2 2.2 55 1.1
by x,sｏrｔ：
ｇen n１=＿n/／注意到n1与n的不同，ｎ１按x分类进行操作
bｙx,sort:
genN1=＿N
bｙx, sorｔ:
gｅnｚ1=y[１]
ｌｉｓt
ﻩx yｎＮ zn1 N1 z1
１.1 1.１ １５ 1.1 １ ３ 1.1
2．1１.2 251.12 3１.1
3.ﻩ1 1.３ 3 5 １．1 3３ 1.1
4.2 2.1 451.1 １２２.1
5.2 2.2 55 １．１ ２ 2 ２.1
下列数据为家庭成员数据faｍily.dta,其中hhｉｄ为家庭编码,aｇe为家庭成员的年龄。
将下表数据复制到ＳTＡＴA,然后另存为ｆａmｉlｙ.dta
hｈid
86
3６
57
2８
５
40
要求:
（１）生成一个新变量hhｓize,该变量表示共有多少个家庭成员。
（2）给每个家庭成员一个编码id。
如第一个家庭的第一个成员编码为11;
（3）按家庭生成一个全家成员平均年龄值mage。
（4）对每个家庭，分别按年龄大小排序,然后生成一个家庭成员代码，即家庭内年龄最小的成员代码为１，年龄最大的家庭成员，代码为nid。
最后需要生成的数据集如下：
hhid
age
ｈhsｉze
ｉd
magｅ
nid
5
１5
49.8
36
13
４9.８
4２
12
3
5７
１4
49.８
4
11
22
29
2３
2１
请自己先思考，再参考如下操作:
将上表数据复制粘贴到STＡＴＡ数据编辑器,然后执行下面的命令
ｕsｅ fａｍiｌｙ，cｌear
byhhｉｄ,sｏrｔ：
gｅnhｈsiｚｅ=_N//得到家庭规模ｈｈsize
bｙhhid,ｓoｒt：
ｇeｎid=＿n+hhiｄ*1０//为家庭成员编码
ｂyhhid,sort：
ｅgenmage=mｅａn（ａｇe） ／／求平均年龄
ｓｏrthhｉd aｇe /／按户排序，在每个户内按年龄大小排序
by hhid：
gｅnnid=_ｎ//在户内按年龄大小为家庭成员编码
＋--－----－－---－-------－-－-－---－－--－－-－-－-＋
｜ hhiｄagｅ hhsｉzeiｄ maｇe nｉd|
|--－-－--－-－-－-－-－--－－－--－-－--－－－--------|
1． |１2８ ５1１49.8 1 ｜
2.| 1 36 ５ 1２ 49.８ 2|
3. |1 4２5１3 49.8 3｜
4.|157 5 １4 49.8 4|
5.|1 86 5 １5 49.8 ５ |
|－---－-－--－-------－----------－－-－-------|
６. ｜２５ ３ ２129 1|
７.｜ 240 3２2 29 2 |
8. ｜ ２42 3 ２3 2９ ３ |
另一个例子:
usefamily,cｌeaｒ
bｙｓort hｈid（ａｇe）：
gennid１=_n //括号中的变量aｇe只排序,不参于分组。
bｙsoｒthhｉd age:
gen nｉd2=_n /／hhid 和ａge都既用来参与排序也分组
liｓt //比较上面两个命令得到的不同结果
ｈhiｄ ａｇe ｎid１nid2
ﻩ－－-－-－－----－-－－－----------
1.ﻩ1 28 １ 1
2.1 ３6 2 1
3．1 4２ 3 1
4．ﻩ157 4 1
5.186 5 1
－－-----－-------－---－------
６.２ 5 1 1
７．2 402 1
8.2 42 3 1
webuｓe staｎ2, clear
ｅxpanｄ ２ｉf tｒaｎsｐlant /／将transplaｎt=＝1的观察值再复制一个
sｏｒt ｉd
byｉd：
generateｂyteｐosttran＝ （＿n＝＝2） /*生成一个新变量postｔrａn,使得
对同一个人，第一个观察值取0,第
二个观察值取1*/
byｉd:
geneｒaｔet１ = ｓtime ｉｆ _n==_N/*生成新变量t１，使得在同一个id下，
对第二期取值为sｔime,否则为“．”
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