1、 Stata介紹作為流行的計量經濟學軟件，Stata的功能十分地全面和強大?？梢院敛豢鋸埖卣f,凡是成熟的計量經濟學方法，在Stata中都可以找到相應的命令，而這些命令都有許多選項以適應不同的環(huán)境或滿足不同的需要。即使是最詳細的Stata手冊，也難免有遺珠之憾，更何況本文僅是一個粗淺的介紹。掌握Stata最好的辦法是在實踐中學習：Stata本身提供了非常強大的幫助系統(tǒng)，并且關于Stata的書籍和網絡資源都不少。本文擬根據如下順序介紹Stata：1界面；2文件和數據；3語法和命令；4數據管理；5描述統(tǒng)計；6畫圖；7回歸和回歸分析；8常用命令。第3和第4部分是最體現Stata靈活性的地方，也是應用S

2、tata的基礎。第5和第6部分介紹如何用Stata完成基本的統(tǒng)計功能。Stata的功能很多，比如回歸，曲線擬合，生存分析，主成分分析，因子分析，聚類分析，時間序列分析等等。但回歸無疑是其中最重要的功能。第7部分介紹如何用Stata作線性回歸和Logistic回歸。本文第2和第3部分包含了作者的觀點，難免有偏頗之處。其余部分主要來自文獻的歸納和總結。限于水平有限，錯誤在所難免，敬請原諒。1界面圖1Stata界面Stata有4個窗口：StataCommand（右下）用于向Stata輸入命令；StataResults（右上）用于顯示運行結果；Review（左上）記錄使用過的命令；Variables（

3、左下）顯示當前memory中的所有變量。窗口上方是工具欄，其上的按鈕依次為（從左到右）Open,Save,PrintGraph/PrintLog,LogStart/Stop/Suspend,BringLogtoFront,BringGraphtoFront,Do-fileEditor,DataEditor,DataBrowser,Clear-more-condition,Break。其中常用的有Open,Save,Do-fileEditor,DataEditor和DataBrowser（圖1中已用圓圈標出）。它們的使用辦法將在下文介紹。工具欄上方是菜單欄。其中最常用的是Help菜單。界面左下角

4、顯示了Stata的默認路徑。Stata使用的數據文件一般存放在該路徑下。2文件和數據Stata相關的文件有三類：數據文件，do-file文件，log文件。1數據文件數據文件以后綴“.dta”表示。數據文件是Stata處理和分析的對象。數據文件具有如下的邏輯結構：variable1variable2variableK1.2.N.表1其中每一行表示一個觀測，每一列表示一個變量。每個觀測都有一個編號（表1左起第1列），是系統(tǒng)自動加上去的。Stata對數據類型的區(qū)分不是很細致，分為數據型和字符型。缺失數據用“.”表示。數據文件可以在DataEditor中生成，如圖2所示。在方格中輸入相應的變量名和數據

5、后，點擊Save按鈕即可。IntercooledStata7.0匚1回岡File園itFrefEWirL-iowHelpQS醪R100000&income=.（若income大于100000且不缺失,則新變量biginc為1，否則為0）。43對現有變量重新賦值replaceoldvar=expifexpinrangeoldvar為現有的變量。對滿足ifexp和inrange的樣本，oldvar將根據表達式exp重新賦值。比如，replaceincome=.ifincomeFF：=口|.#初d.jR=口口日工日廿RootHSE1915.31匚i0057匸i0E3E匚i043440276Total

6、3222匸1742419016.9582713a.niountr-a.tla_cons-.0002043.071138311-7460000643323982.9429741_y26124?-II.226OO2OO8OO.O.O.-0003315679688=885833-000077571024E4均60617圖4可見Stata會報告如下結果：方差分解，整體顯著性檢驗的F統(tǒng)計量及相應的p值，R2,調整后的R2,MSE的平方根（亦即對。的估計），系數估計，系數估計的標準差，t值，顯著性檢驗的p值，置信區(qū)間。回歸后可以對系數做假設檢驗。以圖4中的回歸為例，可以做如下假設檢驗對單個參數的檢驗tes

7、tamount（檢驗amount的系數是否顯著）testamount=1（檢驗amount的系數是否為1）對多個參數的檢驗testamountratio（零假設為amount和ratio的系數都不顯著）testamount=ratio（檢驗amount和ratio的系數是否相等）testamount+ratio=1（檢驗amount和ratio的系數之和是否為1）對多個參數的檢驗，一般檢驗參數是否服從某一線性約束。回歸后一般要做回歸分析，檢驗是否存在異常的觀測，以及是否有異方差，自相關，共線性。回歸分析一般依據回歸殘差進行。此時最重要的命令是predict,可以使用helppredict指令來

8、了解它。predict命令主要的功能如下：擬合值相關predictyhat（yhat是任意指定的變量名，以下皆如此）predictnew,stdp（standarderrorsofpredictedmeany）回歸殘差相關predicte,resid（e是任意指定的變量名）predicte,rstandard（標準化的殘差，e是任意指定的變量名）predicte,rstudent（學生化的殘差，e是任意指定的變量名）predictnew,stdr（回歸殘差的標準差，new是任意指定的變量名）觀測相關predictnew,cooksd(CooksDinfluencemeasures)predic

9、tnew,dfits(DFITSinfluencemeasures)predictnew,welsch(welschsdistanceinfluencemeasures)這幾個指令都給出每個觀測對回歸的影響程度。影響程度越大的觀測，越有可能是異常的。在回歸時，一般要去掉異常觀測。在得到殘差后，可以畫殘差關于某一解釋變量，擬合值，時間的圖象，以判斷有沒有異方差或自相關的存在。此時可以使用前一部分介紹的畫圖命令，但也有專門的命令可用。如果是畫殘差關于擬合值的圖象，可以使用rvfplot命令。如果要畫殘差關于某一解釋變量（設為xl）的圖象，可以使用如下指令：rvfplotx1更精細的回歸分析需要做假

10、設檢驗：異方差檢驗hettest（CookandWeisbergstestforheteroskedasticity）hettestx1（同上，但此時我們有理由懷疑異方差可寫成變量x1的函數）自相關檢驗dwstat（Durbin-Watson自相關檢驗）durbina（Durbin-Watsonh統(tǒng)計量）bgodfrey（Breusch-GodfreyLM統(tǒng)計量）共線性檢驗vif（varianceinflationfactors或方差膨脹因子。對每一個解釋變量，都可以計算其方差膨脹因子。該因子越大，相應的變量越有可能是其它變量的線性組合。）Logistic回歸命令的形式與線性回歸十分相識：lo

11、git回歸logityxlx2x3（y取0或1,是被解釋變量，x1-x3是被解釋變量）probit回歸probityx1x2x3（y取0或1,是被解釋變量，x1-x3是被解釋變量）tobityx1x2x3tobit回歸（y取值在0和1之間，是被解釋變量，x1-x3是被解釋變量）8常用命令文件和系統(tǒng)管理insheet（導入外部數據）use（使用已有的數據文件）save（保存數據文件）logusing/logclose（log文件操作）cd（改變默認路徑）setmemory（設置memory大小）clear（清空memory）help/search（查詢幫助文檔）數據管理list（展示數據）des

12、cribe（數據文件的整體描述）rename（改變變量名）generate（生成新變量）replace（對現有變量重新賦值）drop（刪除變量或觀測）keep（保留變量或觀測）sort（觀測重排）merge/append（數據文件的合并）xi（生成虛擬變量）描述統(tǒng)計summarizetabstatsktest/swilk/ladder/gladder/qladder（正態(tài)性檢驗）tabulateanova（方差分析）signrank（Wilcoxon秩檢驗）signtest（檢驗兩變量的中值是否相等）ttest（檢驗兩變量的均值是否相等）correlate（計算多個變量兩兩之間的相關系數）畫圖histogram（直方圖）graphbox（boxplot）graphpie（piecharts）kdensity（kernaldensityfunction）qnorm（QQ圖）graphtwowayscatter/line/connected（兩個變量的散點圖