stata入门教程

Stata 快速入门

1、Stata的窗口

?在最上方有一排菜单，即“File Edit Data Graphics Statistics User Window Help”。?左上“Review”（历史窗口）：此窗口记录着自启动Stata以来执行过的命令。?右上“Variables”（变量窗口）：此窗口记录着目前Stata内存中的所有变量。?正上方“Results”（结果窗口）：此窗口显示执行Stata命令后的输出结果。

?正下方“Command”（命令窗口）：在此窗口输入想要执行的Stata命令。

2、将数据导入Stata

?打开Stata软件后，点击Data Editor(Edit)图标（也可以点击菜单“Window”→“Data Editor”），即可打开一个类似Excel的空白表格。

?用Excel打开文件“nerlove.xls”，复制文件中的所有数据，并粘贴到Data Editor 中。

?导入数据的另一方法是，点击菜单“File”→“Import”，然后导入各种格式的数据。但这种方法有时不如直接从Excel表中粘贴数据来得方便直观。

3、变量窗口

?关闭Data Editor后，即会看到右上方的“Variables”窗口出现了5个变量：?分别为tc（total cost，总成本），q（total output, 总产量），pl（price of labor，小时工资率），pf（price of fuel，燃料价格），与pk（user cost of capital，资本的租赁价格。

4、存为dta数据文件

?此时，可以点击Save图标（也可以点击菜单“File”→“Save”），将数据存为Stata格式的文件（扩展名为dta），比如nerlove.dta。

?以后就可以用Stata直接打开这个数据集了（不需要再从Excel表中粘贴过来）。

5、打开dta数据文件

打开的方式有三种：

1.点击Open图标（也可以点击菜单“File”→“Open”），然后寻找要打开的dta 文件的位置。

2.直接双击想要打开的dta文件

3.在命令窗口输入以下命令（假设文件在E盘的根目录）并回车（按Enter键）

?use E:\nerlove.dta, clear

其中，选择项“clear”表示可以替代内存中的已有数据。

?如果要关闭一个数据集（如果对数据集进行了改动，别忘了先存盘Save），以便使用另外一个数据集，可以在命令窗口输入

?clear

?这样，内存中所有的当前数据都被清空，然后可以再打开另外一个数据集。6、变量的标签

?在变量窗口，每个变量的“名字”（Name）旁边显示了其“标签”（label）。但目前的标签过于简略，缺乏变量的解释信息。

?如果想将变量“tc”的标签改为“total cost”，可进行如下操作。点击进入“变量管理器”（Variables Manager）图标（在Data Editor右侧）。

?Stata中字母的大小写是严格区分的（case sensitive），因此Stata建议对于变量名一律使用小写字母。

7、审视数据

?一个数据集可能很大，而我们常希望看到数据的概貌。想看数据集中的变量名单、标签等，可以在命令窗口输入，

?describe

?其中，“describe”中的下划线表示，可以将该命令简写为“d”而得到同样的效果。

8、罗列数据

?如果想看变量tc与q的具体数据，可使用命令，

?list tc q

9、旧命令的调用

?把光标放在命令窗口，并按键盘上的“Page Up”键即可调用上一个命令（反之，使用“Page Down”键可调用下一个命令）。

?另一种简便的方法是，在左上角的历史窗口点击任何曾用过的命令：如果用鼠标单击旧命令，则会把旧命令重新调入命令窗口，按回车后即执行，或将旧命令进行编辑后再执行；如果用鼠标双击旧命令，则将马上自动执行。

10、定义子集

?有时我们想对数据集的一部分执行命令，比如只想看变量tc与q的前5个数据，则可输入命令：

?list tc q in 1/5

11、逻辑关系

?也可以通过逻辑关系来定义数据集的子集。如果要列出所有满足条件“”的变量tc与q的数据，则可以使用以下命令，

?list tc q if q>=10000

12、只对子集进行运算

?如果想删除满足“q>=10000”条件的观测值，则可使用命令，

?drop if q>=10000

?反之，如果只想保留满足“q>=10000”条件的观测值，而删去所有其他观测值，?keep if q>=10000

13、考察变量的统计特征

?如果想看变量q的统计特征，可输入命令，

?summarize q

?如果不指明变量，则将显示数据集中所有变量的统计指标。

?su

?如想看更多的统计指标，可使用命令

?su q,detail

14、经验累积分布函数

?如果要显示变量pl的经验累积分布函数（empirical cumulative distribution function），可使用命令，

?tabulate pl

15、相关系数

?如果要显示内存中5个变量之间的相关系数，可输入命令，

?correlate tc q pl pf pk

?pwcorrpl pfpk,sigstar(.05)

?“pw”表示pairwise。

?选择项“sig”表示显示相关系数的显著性水平(即p值，列在相关系数的下方)，?选择项“star(.05)”表示给所有显著性水平小于或等于5%的相关系数打上星号。?如pwcorr之后没有指定变量，显示所有变量的相关系数

16、直方图

?如果想看变量q 的直方图（假定组宽为1000），可输入以下命令（也可通过菜单来输入此命令）：

?histogram q, width(1000) frequency

17、散点图

?如果要画tc与q之间的散点图，则可输入以下命令：

?scatter tc q

18、在散点图上标注观测值

?在散点图中，无法知道每个点分别对应哪个观测值

?为此，首先定义一个新变量“n”来表示第n个观测值。

?gen n=_n

?其中，“_n”即表示第n个观测值。

?scatter tc q,mlabel(n) mlabpos(6)

?选择项“mlabel(n)”表示以变量“n”作为“mark label”(标签)；“mlabpos(6)”(mark label position)表示将此标签放在散点正下方(6点钟的位置)，默认位置为散点的右边(3点钟)。

19、在散点图上画回归直线

?twoway(scatter tc q)(lfit tcq)

?其中，“lfit”表示“linear fit”(线性拟合)

?graph save scatter1

20、在散点图上画二次回归曲线

?twoway(scatter tc q)(qfit tc q)

?其中，“qfit”表示“quadratic fit”(二次拟合)。

?graph save scatter2

21、将两图合并

?graph combine scatter1.gph scatter2.gph

22、案例操作

（1）

（2）生成新变量

?可使用命令“generate”来生成新变量。

?g lntc=log(tc)

?g lnq=log(q)

?g lnpl=log(pl)

?g lnpf=log(pf)

?g lnpk=log(pk)

?如果需要q的非线性平方项，可使用命令：

?g q2=q^2

?如果要生成lnpl与lnpk的互动项（interaction term），则可以使用命令，?g lnplpk=lnpl*lnpk

（3）生成虚拟变量

?假设希望定义“q>=10000”为大企业，并使用“虚拟变量”（dummy variable）large来表示，则可使用命令：

?g large=(q>=10000)

?其中，括弧“( )”表示对括弧中的表达式“q>=10000”进行逻辑评估：如果为真，则取值为1；如果为假，则取值为0。

（4）Stata的计算器功能

?Stata也可以作为计算器来使用。只要输入命令“display expression”即可。

?比如，“display log(2)”将计算ln2。

?“di normal(1.96)”将计算标准正态累积分布函数在1.96的取值（即小于1.96的概率）。

（5）线性回归

?regress lntc lnq lnpl lnpk lnpf

（6）稳健标准误

?此表达式在异方差情况下也成立，故称为“异方差稳健的标准误”，简称“稳健标准误”(robust standard errors)。在同方差的假定下，稳健标准误还原为普通(非稳健)标准误。

标准误vs稳健标准误

?标准误只在同方差情况下成立

?稳健标准误在同方差或异方差情况下都成立

?处理异方差的当代流行方法是，不调整OLS估计系数，使用稳健标准误即可。?即使存在异方差，OLS依然一致、渐近正态。只要使用稳健标准误，即可照常进行统计推断。

?reg lntc lnq lnpl lnpk lnpf,robust

（7）省略常数项

?在进行回归时，如果不要常数项，可以加上选择项“noconstant”，

?reg lntc lnq lnpl lnpk lnpf,r noc

（8）对子样本进行回归

?reg lntc lnq lnpl lnpk lnpf if q>=1000,r

（9）计算拟合值

?如果要计算被解释变量的拟合值，并将其记为lntchat，可输入命令：?quietly reg lntc lnq lnpl lnpk lnpf,r

?其中，“quietly”表示不显示命令运行结果。

?predict lntchat

?(option xb assumed; fitted values)

（9）计算残差

?如果要计算“残差”（residual），并将其记为e1，可输入命令：

?predict e1, residual

?其中，选择项“residual”表示预测残差。如果没有任何选择项，则默认值（default）为计算拟合值。

（10）计算规模报酬

?由于lnq的系数为1/r，即规模报酬的倒数，故可以估计规模报酬为，?display 1/_b[lnq]

?其中，“_b[lnq]”表示lnq的OLS系数估计值。

（11）规模报酬是否不变？

?为检验规模报酬不变的原假设，输入命令：

?test lnq=1

（12）联合检验

?回归方程还显示，变量lnpl, lnpk与lnpf的系数之和应该等于1。为此，可以检验以下联合假设：

?test (lnq=1)(lnpl+lnpk+lnpf=1)

?由于lnpl与lnpk均不显著，我们希望对其显著性进行联合检验：

?test lnpl lnpk

（13）自助标准误

?有时估计量的标准误没有解析表达式，可使用“自助标准误”(bootstrap standard error)。

?自助法是一种有放回的再抽样(resampling)，保持样本容量不变。

?使用自助法得到原始样本的B个自助样本（比如B=1000），对每个样本进行估计，得到1000个估计值，并计算这1000个估计值的标准差。

?reg lntc lnq lnpl lnpk lnpf,vce(bootstrap)

?reg lntc lnq lnpl lnpk lnpf, vce(boot,reps(1000) seed(10101) nodots)

?选择项“reps(1000)”表示抽取1000个自助样本（Stata默认50个，太少了）?选择项“seed(10101)”表示随机数的种子为10101（为了以后能复制此结果）?选择项“nodots”表示不显示抽样过程的点（一个点表示一个自助样本）

23、案例说明

（1）时间变量与时间趋势图

?use icecream.dta,clear

?tsset time （宣布时间变量）

?graph twoway connect consumption temp100 time,msymbol(circle) msymbol(triangle)

?其中，变量temp100为temp/100，选择项“msymbol(circle) msymbol(triangle)”表示“图标”(marker symbol)分别为圆圈与三角形。

（2）OLS回归

?reg consumption temp price income

（3）自相关检验

?estat bgodfrey

（4）Newey-West回归

?如果扰动项存在自相关（常见于时间序列数据），仍可用OLS来估计回归系数，但应使用“异方差自相关稳健的标准误”(Heteroskedasticity and Autocorrelation Consistent Standard Error，简记HAC)，即在存在异方差与自相关的情况下也成立的稳健标准误。

HAC标准误

?HAC标准误的核心是估计各阶自相关系数，并以此校正标准误（表达式较复杂）。

?如果样本容量为n，则(n-1)阶自相关系数只有一个观测值，无法准确估计。?解决方法：确定截断参数(truncation parameter) p=n1/4或p=0.75n1/3，再取整数。

?“Newey-West估计法”(Newey and West, 1987)，它只改变标准误的估计值，并不改变回归系数的估计值。也称“Newey-West标准误”。

?由于扰动项存在自相关，故应使用异方差自相关稳健的标准误。由于n^(1/4)=30^(1/4)=2.34，故取截断参数为p= 3：

?newey consumption temp price income,lag(3)

STATA面板数据模型操作命令要点

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 εαβit ++=x y it i it 固定效应模型 μβit +=x y it it ε αμit +=it 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 对于固定效应模型而言，回归结果中最后一行汇报的F统计量便在于检验所有的个体效应整体上显著。在我们这个例子中发现F统计量的概率为0.0000，检验结果表明固定效应模型优于混合OLS模型。 ●2、检验时间效应（混合效应还是随机效应）（检验方法：LM统计量） （原假设：使用OLS混合模型） ●qui xtreg sq cpi unem g se5 ln,re (加上“qui”之后第一幅图将不会呈现) xttest0

可以看出，LM检验得到的P值为0.0000，表明随机效应非常显著。可见，随机效应模型也优于混合OLS模型。 ●3、检验固定效应模型or随机效应模型（检验方法：Hausman检验） 原假设：使用随机效应模型（个体效应与解释变量无关） 通过上面分析，可以发现当模型加入了个体效应的时候，将显著优于截距项为常数假设条件下的混合OLS模型。但是无法明确区分FE or RE的优劣，这需要进行接下来的检验，如下： Step1：估计固定效应模型，存储估计结果 Step2：估计随机效应模型，存储估计结果 Step3：进行Hausman检验 ●qui xtreg sq cpi unem g se5 ln,fe est store fe qui xtreg sq cpi unem g se5 ln,re est store re hausman fe (或者更优的是hausman fe,sigmamore/ sigmaless) 可以看出，hausman检验的P值为0.0000，拒绝了原假设，认为随机效应模型的基本假设得不到满足。此时，需要采用工具变量法和是使用固定效应模型。

Stata12软件的基本设定(设置)

Stata12 软件的基本设定 如果你已经安装了stata12，请直接跳到（6）。 （ 1）将StataSE12.1绿色版.7z解压到D盘根目录，即D:\stata12（注意：是D:\stata12，而 非D:\stata12 \stata12，另外， stata12 是小写）。 （下载地址： https://www.wendangku.net/doc/7b5802151.html,/share/link?shareid=2683949182&uk=3523563089） （2）打开stata12：双击图1中带有蓝色阴影的图标即可。1 图 1stata12 放置界面 （3）关于更新 A 、首次打开 stata12，会弹出对话框，询问你是否需要更新。如果不需要更新，请按下 图进行设定： 图 2首次打开stata12 时的更新设定B（、为了节省时间，这一步可以跳过，对于一般用户而言，更新与否不会影响你的使 用效果）如需把stata12 更新到最新版本，请在command窗口中输入updateal l命令。更新过程大概需要几分钟到几十分钟不等。特别注意的是，更新完毕后，你一定要输入如下 命令，才算是真正完成了stata 的更新： updateswap。这个命令的作用是用新下载的文件覆盖 旧文件。忘记这一步，往往会导致你的stata 丢失变量或出现一些奇怪的现象。 1 你也可以右击这个图标，然后选择“附加到开始菜单”。这样 stata12 的 logo 就会出现在开始 菜单中，每次启动 stata12 就只需从“开始”菜单中单击这个 logo 即可。

（4）关于profile.do文件。每次启动stata12 时，它会自动执行D:\stata12 文件夹下的 profile.do文件，该文件中包含了一系列命令，用于设定stata所占用的内存，各种 文件路径的位置等信息。如果你是按照上述要求放置stata12 文件的，那么启动 stata12 后，屏幕上应该显示如下信息（否则你要检查文件名的拼写是否正确）：running stata12 profi le .do... （ 5）如果你的计算机分区中没有 D 盘，你也可以把stata12 放置于其他盘符下，但需要做一些微小的调整。这里以 F 盘为例，也可以是C， H， K 等其他盘 ①.将 stata12 解压后放置于 F 盘下，即F:\stata12 。注意： stata 是小写。 ②.修改 profile.do 文件，具体方法为 : Step1: 输入 doedit F:\stata12 \prof il e. do命令，打开 profile.do 文件； Step2:将第六行 中的 localD"D" 命令修改为 l ocal D"F"； Step3:保存 profile.do文件，退出stata12，然后重启即可。 ③.若上述设定无误，则在重新打开stata12 后，屏幕第一行会显示如下信息： running stata12profi le .d o... 同时，输入sysdir命令，屏幕上会呈现如下信息( 此时你才能正确使用外部命令)： .sy sdir STATA: F stata12 UPDATES: F stata12 \ado\updat BASE: F stata12 \ado\bas SIT E: F stata12 \ado\s it PLUS: F stata12 \ado\p PERSONAL: F stata12 \ado\personal PartII ：课件的使用方法 Q1. 如何打开课堂上使用的do 文档？ A：请将PX_aufe.rar压缩包解压到D:\stata12\ado\personal 文件夹中，即 D:\stata12\ado\personal\PX_aufe 。若希望练习第一讲中的相关操作，可依次执行如下命令：Step1：在STATA命令窗口中输入cdD:\stata12\ado\personal\PX_aufe命令，定义当前工作 路径（会显示在 STATA 屏幕左下角）； Step2：输入doedit xB01_Panel_Data命令，即可打开第一讲的讲义 xB01_Panel_Data.do 文件。当然，我们也可以通过点击菜单的方式完成 上述操作，步骤如下： Step1：在 STATA 主菜单中点击 “ Newdo-fileEditor ”图标； Step2：在第一步中弹出的“ Do-fileEditor”窗口中点击“O pen”图标，然后到D:\stata12\ado\personal\PX_aufe文件夹下，双击“ xB01_Panel_Data”文件即可打开之。 B：在练习之前，请先执行如下命令，以便进入第一讲所在目录，本讲中使用的所有数 据文件和相关文档都存放于该目录下。请选中下图中第 34-37 行的命令，点击菜单条中第二行中 带有蓝色阴影的按钮（ ExecuteSelection(do) ，快捷键为 Ctrl+D ）。

最新Stata软件基本操作和数据分析入门

Stata软件基本操作和数据分析入门 第一讲Stata操作入门 张文彤赵耐青 第一节概况 Stata最初由美国计算机资源中心（Computer Resource Center）研制，现在为Stata公司的产品，其最新版本为7.0版。它操作灵活、简单、易学易用，是一个非常有特色的统计分析软件，现在已越来越受到人们的重视和欢迎，并且和SAS、SPSS一起，被称为新的三大权威统计软件。 Stata最为突出的特点是短小精悍、功能强大，其最新的7.0版整个系统只有10M左右，但已经包含了全部的统计分析、数据管理和绘图等功能，尤其是他的统计分析功能极为全面，比起1G以上大小的SAS系统也毫不逊色。另外，由于Stata在分析时是将数据全部读入内存，在计算全部完成后才和磁盘交换数据，因此运算速度极快。 由于Stata的用户群始终定位于专业统计分析人员，因此他的操作方式也别具一格，在Windows席卷天下的时代，他一直坚持使用命令行／程序操作方式，拒不推出菜单操作系统。但是，Stata的命令语句极为简洁明快，而且在统计分析命令的设置上又非常有条理，它将相同类型的统计模型均归在同一个命令族下，而不同命令族又可以使用相同功能的选项，这使得用户学习时极易上手。更为令人叹服的是，Stata语句在简洁的同时又拥有着极高的灵活性，用户可以充分发挥自己的聪明才智，熟练应用各种技巧，真正做到随心所欲。

除了操作方式简洁外，Stata的用户接口在其他方面也做得非常简洁，数据格式简单，分析结果输出简洁明快，易于阅读，这一切都使得Stata成为非常适合于进行统计教学的统计软件。 Stata的另一个特点是他的许多高级统计模块均是编程人员用其宏语言写成的程序文件（ADO文件），这些文件可以自行修改、添加和下载。用户可随时到Stata网站寻找并下载最新的升级文件。事实上，Stata的这一特点使得他始终处于统计分析方法发展的最前沿，用户几乎总是能很快找到最新统计算法的Stata程序版本，而这也使得Stata自身成了几大统计软件中升级最多、最频繁的一个。 由于以上特点，Stata已经在科研、教育领域得到了广泛应用，WHO的研究人员现在也把Stata作为主要的统计分析工作软件。 第二节Stata操作入门 一、Stata的界面 图1即为Stata 7.0启动后的界面，除了Windows版本的软件都有的菜单栏、工具栏，状态栏等外，Stata的界面主要是由四个窗口构成，分述如下： 1．结果窗口：位于界面右上部，软件运行中的所有信息，如所执行的命令、执行结果和出错信息等均在这里列出。窗口中会使用不同的颜色区分不同的文本，如白色表示命令，红色表示错误信息。 2．命令窗口：位于结果窗口下方，相当于DOS软件中的命令行，此处用于键入需要执行的命令，回车后即开始执行，相应的结果则会在结果窗口中显示出来。

stata命令大全(全)

*********面板数据计量分析与软件实现********* 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。 *----------面板数据模型 * 1.静态面板模型：FE 和RE * 2.模型选择：FE vs POLS, RE vs POLS, FE vs RE （pols混合最小二乘估计） * 3.异方差、序列相关和截面相关检验 * 4.动态面板模型（DID-GMM,SYS-GMM） * 5.面板随机前沿模型 * 6.面板协整分析（FMOLS,DOLS） *** 说明：1-5均用STATA软件实现， 6用GAUSS软件实现。 * 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） *** 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（Spillovers Effect）、工业行业效率状况等。 * 空间计量分析：SLM模型与SEM模型 *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、地方政府公共行为等。 * --------------------------------- * --------一、常用的数据处理与作图----------- * --------------------------------- * 指定面板格式 xtset id year （id为截面名称，year为时间名称） xtdes /*数据特征*/ xtsum logy h /*数据统计特征*/ sum logy h /*数据统计特征*/ *添加标签或更改变量名 label var h "人力资本" rename h hum *排序 sort id year /*是以STATA面板数据格式出现*/ sort year id /*是以DEA格式出现*/ *删除个别年份或省份 drop if year<1992 drop if id==2 /*注意用==*/ *如何得到连续year或id编号（当完成上述操作时，year或id就不连续，为形成panel格式，需要用egen命令） egen year_new=group(year) xtset id year_new **保留变量或保留观测值 keep inv /*删除变量*/ **或 keep if year==2000 **排序 sort id year /*是以STATA面板数据格式出现 sort year id /*是以DEA格式出现 **长数据和宽数据的转换 *长>>>宽数据 reshape wide logy,i(id) j(year)

[推荐] stata基本操作汇总常用命令

[推荐] Stata基本操作汇总——常用命令 help和search都是查找帮助文件的命令，它们之间的 区别在于help用于查找精确的命令名，而search是模糊查找。 如果你知道某个命令的名字，并且想知道它的具体使用方法，只须在stata的命令行窗口中输入help空格加上这个名字。回车后结果屏幕上就会显示出这个命令的帮助文件的全部 内容。如果你想知道在stata下做某个估计或某种计算，而 不知道具体该如何实现，就需要用search命令了。使用的 方法和help类似，只须把准确的命令名改成某个关键词。回车后结果窗口会给出所有和这个关键词相关的帮助文件名 和链接列表。在列表中寻找最相关的内容，点击后在弹出的查看窗口中会给出相关的帮助文件。耐心寻找，反复实验，通常可以较快地找到你需要的内容.下面该正式处理数据了。我的处理数据经验是最好能用stata的do文件编辑器记下你做过的工作。因为很少有一项实证研究能够一次完成，所以，当你下次继续工作时。能够重复前面的工作是非常重要的。有时因为一些细小的不同，你会发现无法复制原先的结果了。这时如果有记录下以往工作的do文件将把你从地狱带到天堂。因为你不必一遍又一遍地试图重现做过的工作。在stata 窗口上部的工具栏中有个孤立的小按钮，把鼠标放上去会出

现“bring do-file editor to front”，点击它就会出现do文件编 辑器。 为了使do文件能够顺利工作，一般需要编辑do文件的“头”和“尾”。这里给出我使用的“头”和“尾”。capture clear （清空内存中的数据）capture log close （关闭所有 打开的日志文件）set more off （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。）set matsize 4000 （设置矩阵的最大阶数。我用的是不是太大了？）cd D: （进入数据所在的盘符和文件夹。和dos的命令行很相似。）log using （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。）use （文件名）,clear （打开数据文件。）（文件内容）log close （关闭日志文件。）exit,clear （退出并清空内存中的数据。） 实证工作中往往接触的是原始数据。这些数据没有经过整理，有一些错漏和不统一的地方。比如，对某个变量的缺失观察值，有时会用点，有时会用-9，-99等来表示。回归时如果 使用这些观察，往往得出非常错误的结果。还有，在不同的数据文件中，相同变量有时使用的变量名不同，会给合并数

STATA实用教程

文档收集于互联网，已重新整理排版.word版本可编辑,有帮助欢迎下载支持. 第一章接触STATA 小而功能强大；数据存储在内存中，运算速度快；语法简单，结果易读；可编程?cd [direction] /*调整默认目录，当路径中存在空格时要加引号*/ ?set memory [number]/*内存设定，默认单位为KB，可自定MB*/ ?exit /*退出*/ 第二章STATA命令 [prefix:]command[varlist] [=exp.] [if exp.] [using filename] [in range] [weigh:] [, options] 命令前缀命令变量串表达式条件式使用文件个案范围权重选项?var | var#-var## | var* /*表示单变量、多变量、以var开头的变量*/ ?in # | in -# | in #/## /*表示第#个、倒数第#个、从第#到第##个变量*/ ?help commandname/*帮助*/ 第三章使用STATA数据文件 一、读取数据 ?use filename [, clear] /*读取全部数据，选项clear表示清空内存*/ ?use var1 var#using filename /*将数据部分变量读进内存*/ ?use in #/## using filename /*将数据部分个案读进内存*/ ?use if var==# using filename /*将数据特定个案读进内存*/ ?use filename if var==# /*同上*/ 二、数据的标签与注释 ?label data “text”/*标签用于对数据整体的说明,这是贴标签的命令*/ 1文档来源为:从网络收集整理.word版本可编辑.

5分钟速学stata面板数据回归(初学者超实用!)

5分钟速学stata面板数据回归（超实用！） 第一步：编辑数据。 面板数据的回归，比如该回归模型为：Y it=β0+β1X1it+β2X2it+β3X3it+εt，在stata中进行回归，需要先将各个变量的数据逐个编辑好，该模型中共有Y X1 X2 X3三个变量，那么先从Y的数据开始编辑，将变量Y的面板数据编辑到stata软件中，较方便的做法是，将excel的数据直接复制到stata软件的数据编辑框中，而excel中的数据需要如下图编辑： 从数据的第二行开始选中20个样本数据，如图：

直接复制粘贴至stata中的data editor中，如图: 第二步：格式调整。 首先，请将代表样本的var1Y变量数据是选20个省份5年的数据为样本，那么口令为rename var1 province 。例如：本例中的Y变量数据编辑接下来需要输入口令为reshape long var,i(province) 其中，var代表的是所有的年份（var2,var3,var4,var5,var6），转化后格式如图： 转化成功后，继续重命名，其中_j这里代表原始表中的年份，var代表该变量的名称

例如，我们编辑的是Y变量的数据，所以口令3和口令4的输入如下： 口令3：rename _j year 口令4：rename var taxi （注：taxi就是Y变量，我们用taxi表示Y） 命名完，数据编辑框如下图所示。 第三步：排序。 例如，本例中的Y变量（taxi），是20个省份和5年的面板数据， 那么口令4为sort province year （虽意思是将province按升序排列，然后再根据排好的province数列排year这一列升序排列。然很多时候在执行sort之前，数据已经符合排序要求了，但为以防万一，请务必执行此操作） 第三步：保存。

stata 中文教程

Stata介绍 作为流行的计量经济学软件，Stata的功能十分地全面和强大。可以毫不夸张地说，凡是成熟的计量经济学方法，在Stata中都可以找到相应的命令，而这些命令都有许多选项以适应不同的环境或满足不同的需要。即使是最详细的Stata手册，也难免有遗珠之憾，更何况本文仅是一个粗浅的介绍。掌握Stata最好的办法是在实践中学习：Stata 本身提供了非常强大的帮助系统，并且关于Stata的书籍和网络资源都不少。 本文拟根据如下顺序介绍Stata： 1．界面； 2．文件和数据； 3．语法和命令； 4．数据管理； 5．描述统计； 6．画图； 7．回归和回归分析； 8．常用命令。 第3和第4部分是最体现Stata灵活性的地方，也是应用Stata的基础。第5和第6部分介绍如何用Stata完成基本的统计功能。Stata的功能很多，比如回归，曲线拟合，生存分析，主成分分析，因子分析，聚类分析，时间序列分析等等。但回归无疑是其中最重要的功能。第7部分介绍如何用Stata作线性回归和Logistic回归。本文第2和第3部分包含了作者的观点，难免有偏颇之处。其余部分主要来自文献的归纳和总结。限于水平有限，错误在所难免，敬请原谅。

1．界面 图1 Stata界面 Stata有4个窗口： 1． Stata Command（右下）用于向Stata输入命令； 2． Stata Results（右上）用于显示运行结果； 3． Review（左上）记录使用过的命令； 4． Variables（左下）显示当前memory中的所有变量。 窗口上方是工具栏，其上的按钮依次为（从左到右）Open, Save, Print Graph/Print Log, Log Start/Stop/Suspend, Bring Log to Front, Bring Graph to Front, Do-file Editor, Data Editor, Data Browser, Clear –more- condition, Break。其中常用的有Open, Save, Do-file Editor, Data Editor和Data Browser（图1中已用圆圈标出）。它们的使用办法将在下文介绍。 工具栏上方是菜单栏。其中最常用的是Help菜单。 界面左下角显示了Stata的默认路径。Stata使用的数据文件一般存放在该路径下。

Stata操作入门(中文)

第一讲Stata操作入门 第一节概况 Stata最初由美国计算机资源中心（Computer Resource Center）研制，现在为Stata公司的产品，其最新版本为7.0版。它操作灵活、简单、易学易用，是一个非常有特色的统计分析软件，现在已越来 越受到人们的重视和欢迎，并且和SAS、SPSS一起，被称为新的三大权威统计软件。 Stata最为突出的特点是短小精悍、功能强大，其最新的7.0版整个系统只有10M左右，但已经包含了全部的统计分析、数据管理和绘图等功能，尤其是他的统计分析功能极为全面，比起1G以上大小的SAS系统也毫不逊色。另外，由于Stata在分析时是将数据全部读入内存，在计算全部完成后才 和磁盘交换数据，因此运算速度极快。 由于Stata的用户群始终定位于专业统计分析人员，因此他的操作方式也别具一格，在Windows席卷天下的时代，他一直坚持使用命令行／程序操作方式，拒不推出菜单操作系统。但是，Stata的命令语句极为简洁明快，而且在统计分析命令的设置上又非常有条理，它将相同类型的统计模型均归在同 一个命令族下，而不同命令族又可以使用相同功能的选项，这使得用户学习时极易上手。更为令人叹 服的是，Stata语句在简洁的同时又拥有着极高的灵活性，用户可以充分发挥自己的聪明才智，熟练应用各种技巧，真正做到随心所欲。 除了操作方式简洁外，Stata的用户接口在其他方面也做得非常简洁，数据格式简单，分析结果输出简洁明快，易于阅读，这一切都使得Stata成为非常适合于进行统计教学的统计软件。 Stata的另一个特点是他的许多高级统计模块均是编程人员用其宏语言写成的程序文件（ADO文件），这些文件可以自行修改、添加和下载。用户可随时到Stata网站寻找并下载最新的升级文件。 事实上，Stata的这一特点使得他始终处于统计分析方法发展的最前沿，用户几乎总是能很快找到最新统计算法的Stata程序版本，而这也使得Stata自身成了几大统计软件中升级最多、最频繁的一个。 由于以上特点，Stata已经在科研、教育领域得到了广泛应用，WHO的研究人员现在也把Stata作为主要的统计分析工作软件。 第二节Stata操作入门 一、Stata的界面 图1即为Stata 7.0启动后的界面，除了Windows版本的软件都有的菜单栏、工具栏，状态栏等外，Stata的界面主要是由四个窗口构成，分述如下： 1．结果窗口 位于界面右上部，软件运行中的所有信息，如所执行的命令、执行结果和出错信息等均在这里列出。窗口中会使用不同的颜色区分不同的文本，如白色表示命令，红色表示错误信息。

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第一章 Stata 概貌 §1.1 Stata的功能、特点和背景 Stata是一个用于分析和管理数据的功能强大又小巧玲珑的实用统计分析软件，由美国计算机资源中心（Computer Resource Center）研制。从1985至1998的十四年时间里，已连续推出1.1，1.2，1.3，1.4，1.5，……及2.0，2.1，3.0，3.1，4.0，5.0，6.0等多个版本，通过不断更新和扩充，内容日趋完善。它同时具有数据管理软件、统计分析软件、绘图软件、矩阵计算软件和程序语言的特点，又在许多方面别具一格。Stata融汇了上述程序的优点，克服了各自的缺点，使其功能更加强大，操作更加灵活、简单，易学易用，越来越受到人们的重视和欢迎。 Stata的突出特点是只占用很少的磁盘空间，输出结果简洁，所选方法先进，内容较齐全，制作的图形十分精美，可直接被图形处理软件或字处理软件如WORD等直接调用。 一、 Stata的数据管理能力 1.Stata的数据管理空间受计算机的操作系统和计算机扩展内存的影响。对640k内存的微机，3.1 版本的Stata可以管理2400个记录×99个变量，并随计算机扩展内存的增加而增加；对4.0的WINDOWS版本，Stata可以管理4800个记录×99个变量；对WINDOWS 95下的5.0版本，可根据计算机的配置情况设置变量数和记录数，如32M扩展内存的计算机，可处理2千万个数据。变量数和记录数可以互相交易（trade），即减少记录数可以增加变量数，减少变量数可以增加记录数。 2.可以将分组变量转换成指示变量(哑变量)，将字符串变量映射成数字代码。 3.可以对数据文件进行横向和纵向链接，可以将行数据转为列数据，或反之。 4.可以恢复、修改执行过的命令。 5.可以利用数值函数或字符串函数产生新变量。 6.可以从键盘或磁盘读入数据。 二、 Stata的统计功能 Stata的统计功能很强，除了传统的统计分析方法外，还收集了近20年发展起来的新方法，如Cox比例风险回归，指数与Weibull回归，多类结果与有序结果的logistic回归，Poisson回归、负二项回归及广义负二项回归，随机效应模型等。具体说，Stata具有如下统计分析能力： 1.数值变量资料的一般分析：参数估计，ｔ检验，单因素和多因素的方差分析，协方差分析，交互 效应模型，平衡和非平衡设计，嵌套设计，随机效应，多个均数的两两比较，缺项数据的处理，方差齐性检验，正态性检验，变量变换等。 2.分类资料的一般分析：参数估计，列联表分析2检验，列联系数，确切概率)，流行病学表格分 析等。 3.等级资料的一般分析：秩变换，秩和检验，秩相关等。 4.相关与回归分析：简单相关，偏相关，典型相关，以及多达数十种的回归分析方法，如多元线性 回归，逐步回归，加权回归，稳键回归，二阶段回归，百分位数(中位数)回归，残差分析、强影响点分析，曲线拟合，随机效应的线性回归模型，等。 5.危险度分析：条件和非条件的logistic回归，多类结果与有序结果的logistic回归，Probit回 归，及其他广义线性模型，随机效应的logistic回归，随机效应的Poisson回归，等。 6.生存分析：基线生存曲线的估计、相对危险度的估计，Kaplan-Meier生存曲线、寿命表分析，对 数秩检验，Mantel-Haenszel检验，Wilcoxon-Gehan检验，Cox比例风险模型，正态截尾及Tobit 回归，指数回归和Weibull回归，等。 7.其它方法：质量控制，整群抽样的设计效率，诊断试验评价，kappa，等。 三、 Stata的作图功能 Stata的作图模块，主要提供如下八种基本图形的制作: 直方图(histogram)，条形图(bar), 百分条图(oneway)，百分圆图(pie)，散点图(twoway)，散点图矩阵(matrix)，星形图(star)，分位数图。这些图

STATA实用教程

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第一章接触STATA 小而功能强大；数据存储在内存中，运算速度快；语法简单，结果易读；可编程cd [direction] /*调整默认目录，当路径中存在空格时要加引号*/ set memory [number] /*内存设定，默认单位为KB，可自定MB*/ exit /*退出*/ 第二章 STATA命令 [prefix:]command[varlist] [=exp.] [if exp.] [using filename] [in range] [weigh:] [, options]命令前缀命令变量串表达式条件式使用文件个案范围权重选项var | var#-var## | var* /*表示单变量、多变量、以var开头的变量*/ in # | in -# | in #/## /*表示第#个、倒数第#个、从第#到第##个变量*/ help commandname/*帮助*/ 第三章使用STATA数据文件 一、读取数据 use filename [, clear] /*读取全部数据，选项clear表示清空内存*/ use var1 var# using filename /*将数据部分变量读进内存*/ use in #/## using filename /*将数据部分个案读进内存*/ use if var==# using filename /*将数据特定个案读进内存*/ use filename if var==# /*同上*/ 二、数据的标签与注释 label data “text” /*标签用于对数据整体的说明,这是贴标签的命令*/ notes：“text” /*注释用于记录操作过程，这是写注释的命令*/

5分钟搞定Stata面板数据分析小教程

5分钟搞定Stata面板数据分析 简易教程 步骤一：导入数据 口令：insheet u sing 文件路径 例如：insheet u sing C:\STUDY\paper\taxi.csv 其中csv格式可用excel的“另存为”导出 数据请以时间（1999，2000，2001 ）为横轴，样本名（1，2，3 ）为纵轴 请注意：表中不能有中文字符，否则会出现错误。面板数据中不能有空值，没有数据的位置请以0代替。 如图： 也可直接将数据复制粘贴到stata的data e ditor中 如图：

步骤二：调整格式 首先请将代表样本的var1重命名 口令：rename v ar1 样本名 例如：rename v ar1 p rovince

也可直接在var1处双击，在弹出的窗口中修 改: 接下来将数据转化为面板数据的格式 口令：reshape l ong v ar, i(样本名) 例如：reshape l ong v ar, i(province) 其中var代表的是所有的年份（var2,var3,var4 ） 转化后的格式如图：

转化成功后继续重命名，其中_j 这里代表原始表中的年份，var代表该变量的名称 口令例如： rename _j y ear rename v ar t axi 也可直接在需要修改的名称处双击，在弹出的窗口中修改 如图：

步骤三：排序 口令：sort 变量名 例如：sort p rovince y ear 意思为将province按升序排列，然后再根据排好的province数列排year这一列 如图：

1 STATA入门

1 STATA入门 Stata统计软件包是目前世界上最著名的统计软件之一，与SAS、SPSS一起被并称为三大权威软件。它广泛的应用于经济、教育、人口、政治学、社会学、医学、药学、工矿、农林等学科领域，同时具有数据管理软件、统计分析软件、绘图软件、矩阵计算软件和程序语言的特点，几乎可以完成全部复杂的统计分析工作。其功能非常强大且操作简单、使用灵活、运行速度极快，在许多方面别具一格，而且操作灵活简单，易学易用。 Stata的命令语句极为简洁明快，而且在统计分析命令的设置上又非常有条理，它将相同类型的统计模型均归在同一个命令族下，而不同命令族又可以使用相同功能的选项，这使得用户学习时极易上手。Stata语句在简洁的同时又拥有着极高的灵活性，用户可以充分发挥自己的聪明才智，熟练应用各种技巧，真正做到随心所欲。尽管它也提供了窗口菜单式的操作方式，但强烈建议大家坚持使用命令行／程序操作方式，很快你就会体会到使用程序和命令方式所带来的那种随心所欲自由地处理和分析数据的快感。 Stata的另一个特点是他的许多高级统计模块均是编程人员用其宏语言写成的程序文件（ADO文件），这些文件可以自行修改、添加和下载。用户可随时到Stata网站寻找并下载最新的升级文件。这一特点使得STATA始终处于统计分析方法发展的最前沿，用户几乎总是能很快找到最新统计算法的Stata程序版本，而这也使得Stata自身成了几大统计软件中升级最多、最频繁的一个。 STATA由美国计算机资源中心（Computer Resource Center）研制，现为STATA 公司的产品。从1985至2007的二十多年时间里，已连续推出1.1，1.2，…,7.0，8.0，9.0，10.0等多个版本。我们将要学习的是9.0版本。 1安装 (1) https://www.wendangku.net/doc/7b5802151.html,/bbs/dispbbs.asp?boardID=67&ID=97705&page=2 上有stata9.rar下载，但是做正式的论文或工作还是应该尽量用正版软件。 (2)将其解压到D:/stata9。 (3)点击setup安装>>改变安装路径到D:/stata8>>选择Stata/SE版本。 1.2启用和退出 (1) 程序→Stata，即可进入Stata，启动后出现文件对话框，要求输入注册单位和密码等。

stata入门教程

Stata 快速入门 1、Stata的窗口 ?在最上方有一排菜单，即“File Edit Data Graphics Statistics User Window Help”。?左上“Review”（历史窗口）：此窗口记录着自启动Stata以来执行过的命令。?右上“Variables”（变量窗口）：此窗口记录着目前Stata内存中的所有变量。?正上方“Results”（结果窗口）：此窗口显示执行Stata命令后的输出结果。 ?正下方“Command”（命令窗口）：在此窗口输入想要执行的Stata命令。 2、将数据导入Stata ?打开Stata软件后，点击Data Editor(Edit)图标（也可以点击菜单“Window”→“Data Editor”），即可打开一个类似Excel的空白表格。 ?用Excel打开文件“nerlove.xls”，复制文件中的所有数据，并粘贴到Data Editor 中。 ?导入数据的另一方法是，点击菜单“File”→“Import”，然后导入各种格式的数据。但这种方法有时不如直接从Excel表中粘贴数据来得方便直观。 3、变量窗口 ?关闭Data Editor后，即会看到右上方的“Variables”窗口出现了5个变量：?分别为tc（total cost，总成本），q（total output, 总产量），pl（price of labor，小时工资率），pf（price of fuel，燃料价格），与pk（user cost of capital，资本的租赁价格。 4、存为dta数据文件 ?此时，可以点击Save图标（也可以点击菜单“File”→“Save”），将数据存为Stata格式的文件（扩展名为dta），比如nerlove.dta。 ?以后就可以用Stata直接打开这个数据集了（不需要再从Excel表中粘贴过来）。 5、打开dta数据文件 打开的方式有三种： 1.点击Open图标（也可以点击菜单“File”→“Open”），然后寻找要打开的dta 文件的位置。 2.直接双击想要打开的dta文件 3.在命令窗口输入以下命令（假设文件在E盘的根目录）并回车（按Enter键）

计量经济学stata操作指南

计量经济学stata操作（实验课） 第一章stata基本知识 1、stata窗口介绍 2、基本操作 （1）窗口锁定：Edit-preferences-general preferences-windowing-lock splitter （2）数据导入 （3）打开文件：use E:\example.dta,clear （4）日期数据导入： gen newvar=date(varname, “ymd”) format newvar %td 年度数据 gen newvar=monthly(varname, “ym”) format newvar %tm 月度数据 gen newvar=quarterly(varname, “yq”) format newvar %tq 季度数据 （5）变量标签 Label variable tc ` “total output” ’ （6）审视数据 describe list x1 x2 list x1 x2 in 1/5 list x1 x2 if q>=1000 drop if q>=1000 keep if q>=1000 （6）考察变量的统计特征 summarize x1 su x1 if q>=10000 su q,detail su tabulate x1 correlate x1 x2 x3 x4 x5 x6 （7）画图 histogram x1, width(1000) frequency kdensity x1 scatter x1 x2 twoway (scatter x1 x2) (lfit x1 x2) twoway (scatter x1 x2) (qfit x1 x2) （8）生成新变量 gen lnx1=log(x1) gen q2=q^2 gen lnx1lnx2=lnx1*lnx2 gen larg=(x1>=10000) rename larg large

STATA 学习入门必须知道的基础

STATA 学习入门必须知道的基础 作者：量化研究方法 关于Stata软件，我经常会被人问道：“你知道它到底能做什么吗？”那我们今天就带大家来了解一下这门当下热门的软件究竟的用处是什么？ 1 关于Stata，这些基础的东西你必须要知道 很长一段时间里，我一直把“Stata”读为“Stay-ta”。有一次和一个从日本回来的朋友聊天，她把Stata读为“Star-ta”，让我甚感不适。经查阅，方才发现，原来“Stata”并非数个单词的缩写（因此其正确拼写为Stata 而非STATA），而是由“statistics”和“data”合成的一个新词。从这个小小的趣闻中，可以看出Stata 在问世之初（1985年）的主要功能在于统计分析和数据处理。经历了三十余年的发展，Stata 已经升级到第15版，在不断强化上述功能的同时，Stata在矩阵运算、绘图、编程等方面的功能也在不断加强。Stata 擅长数据处理、面板数据分析、时间序列分析、生存分析，以及调查数据分析，但其它方面的功能也并不逊色。（表1） 2为何选择Stata？ 这是个不太容易回答的问题。Stata网站列举了数条可能的原因。Edwards(2005)曾经非常细致地对比了Stata,SPSS和SAS的优劣。Princeton大学的Torres-Reyna博士则将四种常用软件的特征总结为表2。整体而言，Stata具有较强的优势。 3 弱水三千，我为何钟情于Stata？ 就我个人的经历而言，如下几个原因使我自2003年以来一直钟情于Stata。 Stata的数据处理功能很强大。由于将数据导入内存后进行运算，其速度非常快。在多个数据文件的合并和追加，以及文字资料、时序资料，以及调查资料的处理方面，Stata 总能以极为简洁的命令完成分析。

STATA初级视频教程说明书(连玉君)

STATA初级视频教程（2010版） 使用说明 连玉君 （中山大学 岭南学院 金融系） arlionn@https://www.wendangku.net/doc/7b5802151.html, 目 录 1 课程简介 (1) 2 课程特色 (2) 3 课程配套资料 (2) 4 配套资料的使用方法 (2) 5 讨论和建议 (4) 6 讲师介绍 (4) 7 报名咨询 (4) 8 培训优惠 (4) 附录A：STATA初级视频目录（时间节点） (5) 第一讲STATA简介 (5) 第二讲数据处理 (9) 第三讲Stata绘图 (13) 第四讲矩阵操作 (16) 第五讲STATA 编程初步 (18) 附录B：STATA高级视频教程简介 (20)

工欲善其事，必先利其器。无论是经济学、管理学还是社会科学的其他学科，定量分析都变得越来越重要了。作为一个较为年轻的计量软件，STATA自1985年问世以来，以其在数据处理、绘图、回归分析等方面的出色表现，赢得了越来越多的青睐。然而，相比于SPSS、Eviews等以菜单操作为主的软件，以命令操作见长的STATA软件门槛相对较高。由于进入国内的时间较短，相关的参考资料甚为有限，而STATA公司提供的近10000页的全英文使用手册更是令多数初学者望而生畏。这也成为阻碍多数国内同仁学习这款功能强大的计量软件的主要障碍。 鉴于上述情况，我们分别于2007年11月和2008年10月推出了“STATA初级视频教程”和“STATA高级视频教程”，内容涉及STATA的基本操作、数据处理、绘图、编程、常用计量模型的估计，以及Bootstrap和Monte Carlo模拟等内容。视频教学的直观性，加之课程的实用性导向，使这两套教程获得了广泛的好评。承蒙广大STATA视频教程学员的积极参与和反馈，我在过去两年多的时间里收集到了100余条修改建议，历经半年多的制作，最终得以为大家呈现这套新版STATA初级视频——“STATA初级视频教程（2010版）”。 STATA初级视频教程（2010版）共5讲，包含36个视频文件，总计40余个学时。内容涉及：STATA入门、数据处理、绘图、矩阵以及编程。内容简介如下（详细目录见附录A）：第1讲从整体上介绍了STATA的基本架构，以便使学员在最短的时间内掌握STATA的精髓，包括：数据的导入导出、执行命令、修改和查验资料、log文件和do文件的使用、STATA与Word（Excel、LaTeX）等软件的完美结合，以及STATA常用设定等内容。 第2讲通过大量的实例，介绍了各种数据处理技巧，是本课程最为核心、最有特色的内容。主要包括：复杂变量的创建；分位数；重复样本值、缺漏值和离群值的处理；资料的合并、追加和重新组合；文字变量、类别变量的处理；时间序列和面板资料的处理；以及数据的查验和对比等内容。这些内容的学习将大幅提高学员的数据处理能力。 第3讲介绍STATA绘图。为了达到举一反三的效果，我先从整体上介绍STATA绘图的基本知识，进而将绘图命令拆解成8类选项和5类元素，并最终通过40余个实例全面介绍了15类常用图形的绘制方法。 第4讲介绍STATA矩阵操作，包括矩阵的定义和管理、矩阵运算、矩阵解析等四个主题，为后续学习STATA编程知识奠定了扎实的基础。 第5讲介绍STATA编程的基本知识，包括：程序的定义和调用、单值、暂时性物件（暂元、暂时性变量、暂时性文件、暂时性矩阵等）、循环语句、条件语句，以及STATA返回值的引用等内容。通过本讲的学习，学员将能够通过独立编写STATA程序来提高数据处理和模型估计的效率，为后续学习STATA高级程序奠定基础。 以上各讲都以专题的形式进行讲解，其中不但包含了STATA官方提供的常用命令，还包含了大量外部命令（520多个），为学员提供了强有力的实证分析工具。