计量经济学stata上机教程(3)

? 对变量和观测值的操作

sort gsort order aorder move generate replace egen drop keep _n _N scalar scalar list scalar drop display

按一个或多个变量的数据由小到大排序

按一个或多个变量的数据由大到小或由小到大排序 移动一个或多个变量的位置

移动一个或多个变量的位置并按它们的名称排序 移动一个变量的位置 生成新变量 取代旧变量 用某些函数生成变量 删除变量或者观察值 保留变量或观察值 样本序号变量 样本容量 生成新标量

显示当前存储的所有标量的内容 删除当前存储的标量 显示标量内容

bysort varlist1 [(varlist2)] [, rc0] : stata_cmd

将样本按照类别变量由小到大排序，根据该类别变量将样本分组，再执行stata指令。 by varlist1 [(varlist2)] [, sort rc0]: stata_cmd

样本以按照类别变量由小到大排序，现根据该类别变量将样本分组，再执行stata指令。 例子:

use Canada, clear generate gap=flife-mlife

label variable gap “female-male gap life expectancy” list place flife mlife gap format gap %4.1f list

replace pop=pop*1000 generate type=1

replace type=2 if place==”Yukon”|place==”Northwest Territories” replace type=3 if place==”Canada” list

label variable type ”Province, territory or nation” label values type typelbl

label define typelbl 1 ”Province” 2 ”Territory” 3 ”Nation” list

egen mgap=mean(gap)

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egen rmgap=rmean(gap) list mgap rmgap drop mgap rmgap

generate gpop=(pop-pop[_n-1])/pop[_n-1] list gpop

generate lpop=(pop[_n]-pop[_N])/pop[_N] list lpop

? 设定数据的子集

command in range 例子:

list in 10 (any command may be substituted for list) list in 1/20 list in 20/l

(lowercase el at end of range)

list in f/10 (f means the same as 1) list in -4/l (lowercase el at end of range) command if exp Comparison operators

> >= == < <= != Logical operators

& (且) ! (否) | (或) ~ (否) 例子:

list if unemp>15 drop in 6 drop in 10/12

drop if place==”canada”|pop<100 keep place pop unemp save canada0

（等于） （不等于）

逻辑运算符 比较运算符

5. 统计描述、制图与输出结果

? 描述统计

? describe：描述数据文件的基本结构。 ? list：列出每个观察值

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? summarize：概括了观测值个数、平均值、标准差、最大值和最小值五个指标。如

果设定detail选项，则还给出方差、偏度、峰度和各个分位数等指标。

use canada,clear list describe summarize format pop %6.2f sum pop, format sum pop unemp, detail

? codebook：计算变量的基本统计量。当一个变量中的非重复值小于9个时，Stata

便会视此变量为类别变量，并列表统计。

sysuse auto, clear codebook price weight codebook rep78

? inspec：计算变量的基本统计量。进一步绘制出直方图，以便对样本的分布有更直

观的了解。

inspect price weight length

? tabstat：表格形式的统计描述，其选项包括：

by(varname)：对变量varname的所有类别分别进行描述统计；

statistics(statname)：设定需要的统计量，statname包括mean、median、count（观测值个数）、sum、max、min等；

columns(variables|statistics)：variables表示列按变量排序，statistics表示列按统计量排序；

casewise：表示根据共同的样本区间计算统计指标。

例1：利用世界各国2004年的GDP、教育等数据，计算各国及低、中、高收入国家的GDP和教育的均值、中位数、标准差、偏度和峰度。

use hdi, clear

tabstat Educ GDP, statistics(mean median sd skewness kurtosis) ///

by(LMH_income) format(.2f)

tabstat Educ GDP, statistics(mean median sd skewness kurtosis) ///

by(LMH_income) format(.2f) col(s)

例2：根据某工厂前3个月5次采购原材料的数量和单价，计算其平均价格。 use wmean, clear

tabstat price [fweight=quant], stats(mean)

? tabulate：分类变量的统计描述。分类变量只代表观测值所属的类别，不代表其他

含义。因此，对分类变量的描述统计是观察其不同类别的频数或百分数。

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? 单个分类变量的汇总：

use hdi, clear

tabulate LMH_income, plot

? 两个分类变量的列联表：列联表是考察两个分类变量相关关系的方法，给

出了从属于两个分类变量不同类别的观测值频数以及相关测度指标。设两个分类变量分别有r、c个类别，则列联表共有r×c个单元格。 tabulate LMH_income LMH_hdi

tabulate LMH_income LMH_hdi, summarize(GDP) means

table LMH_income LMH_hdi, contents(mean GDP) // 自行查阅table

? cumul：经验分布函数是对变量累积分布函数的估计。

cumul GDP, generate(cdf_gdp) scatter cdf_gdp GDP

? 制图

在Stata中，用户几乎可以任意控制图形的形式、大小、颜色等各个方面，绘制的图形可以非常精细。与此同时，用户需要设定非常多的选项，因此会感觉有些烦琐。为此，我们此处介绍画图的一些基本指令，同时可以在简单生成的图形上进行修改和调整以达到更好的效果。大家应该在应用中摸索总结更精美的制图方案。

? 基本结构

[gragh] [twoway] plot [if] [in] [, twoway_options]

其中，plot可以有以下形式

(plottype1 varlist1 spec1 [, option1]) (plottype2 varlist2 spec2 [, option2]) …

或者

plottype1 varlist1 spec1 [, option1] || plottype2 varlist2 spec2 [, option2] || …

可见，一个总图中可以包含多个单元图，总图具有自己的选项，适用于所有单元图；各个单元图也有自己的选项，适用于该单元图。

例子：

use frontier, clear gen lny=ln(valueadd)

twoway (scatter lny lnk) (lfit lny lnk), /// title(\图1：产出与资本关系图\ /// xtitle(\资本\ /// ytitle(\产出\ /// ylabel(3 (3) 9) ymtick(##5) /// legend(label(1 \散点\拟合值\ /// note(\资料来源：Greene教材，frontier.dta\ ///

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caption(\说明：讲义例子\ ///

saving(mypig.gph, replace)

生成图形之后，从File下拉菜单中选择Start Gragh Editior或者直接点击图形编辑器的图标

，图形便呈现如下的可编辑状态。用户可以通过所提示的有关图形大 …… 此处隐藏：2396字，全部文档内容请下载后查看。喜欢就下载吧 ……