stata模糊综合评价法
stata模糊综合评价法
一、概述
模糊综合评价是一种基于模糊数学理论的综合评价方法，适用于多指标、多层次、多目标的决策问题。stata是一种统计分析软件，可以进行数据处理和分析。本文将介绍如何使用stata进行模糊综合评价分析。
二、模糊综合评价法的基本原理
模糊综合评价法是基于模糊数学理论的一种评价方法，其基本原理如下： 1. 模糊数：模糊数是介于0和1之间的实数，表示了事物的隶属度或可信度。模糊数可以用来描述模糊概念或难以精确描述的信息。 2. 隶属函数：隶属函数描述了模糊数在不同取值下的隶属度。常用的隶属函数包括三角隶属函数、梯形隶属函数等。 3. 模糊关系：模糊关系是一种模糊数的集合，用于描述事物之间的模糊联系。 4. 模糊综合评价：模糊综合评价是根据模糊关系和隶属函数，对多个指标进行综合评价的方法。通过设定权重和隶属度函数，将各指标的模糊数进行综合，得到最终的评价结果。
三、stata中的模糊综合评价方法
在stata中，可以使用fuzzy命令进行模糊综合评价分析。具体步骤如下：
1. 数据准备
首先，需要准备好评价指标的数据。假设有n个指标，m个评价对象，可以将数据组织为一个n行m列的矩阵。
2. 设定权重和隶属度函数
根据评价对象和指标的特点，设定各指标的权重和隶属度函数。权重表示了各指标对最终评价结果的重要程度，隶属度函数描述了各指标在不同取值下的隶属度。
3. 进行模糊综合评价
使用fuzzy命令进行模糊综合评价分析。具体命令格式如下：
fuzzy [varlist] [if] [in] [weightlist] [membershiplist] [options]
其中，varlist表示需要评价的指标变量，weightlist表示各指标的权重，membershiplist表示各指标的隶属度函数。
4. 分析结果
模糊综合评价分析完成后，可以得到各评价对象的综合评价结果。可以根据评价结果进行排序，得到最终的评价顺序。
四、模糊综合评价法的应用案例
模糊综合评价法可以应用于各种决策问题，例如企业绩效评价、产品质量评价等。下面以企业绩效评价为例，介绍模糊综合评价法的应用。
1. 数据准备
假设有一家公司，需要对不同部门的绩效进行评价。评价指标包括销售额、利润率、客户满意度等，共有3个指标。
2. 设定权重和隶属度函数
根据实际情况，设定各指标的权重和隶属度函数。假设销售额的权重为0.4，利润
率的权重为0.3，客户满意度的权重为0.3。隶属度函数可以根据实际数据进行设定。
3. 进行模糊综合评价
使用fuzzy命令进行模糊综合评价分析。具体命令如下：
fuzzy sales profit satisfaction, weight(0.4 0.3 0.3) membership(triangle trian gle trapezoid)
4. 分析结果
根据评价结果，可以对各部门的绩效进行排序，得到最终的评价顺序。根据实际情况，可以采取相应的措施来改进绩效较差的部门。
五、总结
模糊综合评价法是一种多指标综合评价方法，可以应用于各种决策问题。在stata 中，可以使用fuzzy命令进行模糊综合评价分析。通过设定权重和隶属度函数，可以得到最终的评价结果。模糊综合评价法在实际应用中具有一定的局限性，需要根据具体情况进行合理的设定和分析。
stata模糊综合评价法
stata模糊综合评价法 一、概述 模糊综合评价是一种基于模糊数学理论的综合评价方法，适用于多指标、多层次、多目标的决策问题。stata是一种统计分析软件，可以进行数据处理和分析。本文将介绍如何使用stata进行模糊综合评价分析。 二、模糊综合评价法的基本原理 模糊综合评价法是基于模糊数学理论的一种评价方法，其基本原理如下： 1. 模糊数：模糊数是介于0和1之间的实数，表示了事物的隶属度或可信度。模糊数可以用来描述模糊概念或难以精确描述的信息。 2. 隶属函数：隶属函数描述了模糊数在不同取值下的隶属度。常用的隶属函数包括三角隶属函数、梯形隶属函数等。 3. 模糊关系：模糊关系是一种模糊数的集合，用于描述事物之间的模糊联系。 4. 模糊综合评价：模糊综合评价是根据模糊关系和隶属函数，对多个指标进行综合评价的方法。通过设定权重和隶属度函数，将各指标的模糊数进行综合，得到最终的评价结果。 三、stata中的模糊综合评价方法 在stata中，可以使用fuzzy命令进行模糊综合评价分析。具体步骤如下： 1. 数据准备 首先，需要准备好评价指标的数据。假设有n个指标，m个评价对象，可以将数据组织为一个n行m列的矩阵。 2. 设定权重和隶属度函数 根据评价对象和指标的特点，设定各指标的权重和隶属度函数。权重表示了各指标对最终评价结果的重要程度，隶属度函数描述了各指标在不同取值下的隶属度。 3. 进行模糊综合评价 使用fuzzy命令进行模糊综合评价分析。具体命令格式如下： fuzzy [varlist] [if] [in] [weightlist] [membershiplist] [options] 其中，varlist表示需要评价的指标变量，weightlist表示各指标的权重，membershiplist表示各指标的隶属度函数。
stata事件研究法 -回复
stata事件研究法-回复 “stata事件研究法”的全名是“Stata event study method”，它是一种经济学和金融学领域常用的研究方法。通过分析特定事件对市场和企业的影响，事件研究法可以揭示出事件对市场的冲击，分析投资者对事件的反应，并评估事件对企业价值的影响。本文将从定义、步骤、应用以及优缺点等方面对“stata事件研究法”进行详细阐述。 首先，我们来解释一下“stata事件研究法”的定义。Stata是一种统计分析软件，事件研究法则是指研究特定事件对市场和企业的影响的方法。通过比较事件发生前后市场价格和企业价值的变化，来检验该事件对市场的冲击程度和企业的价值影响。“stata事件研究法”则是运用Stata软件进行事件研究分析的具体方法。 接下来，我们将详述“stata事件研究法”的步骤。通常，使用“stata事件研究法”主要包括三个步骤：事件定义、收集数据和分析数据。 第一步是事件定义。选定的事件必须具备清晰的起始时间和结束时间。事件可以是各种类型，例如公司管理层变动、重大投资决策、并购重组等。事件的选择应该基于研究问题和假设，确保事件对市场和企业的影响有较强的可测性。 第二步是收集数据。涉及的主要数据包括事件期间内的股票价格、市场指
数以及与事件相关的企业财务数据。股票价格和市场指数可以从金融数据供应商或财经网站获取，而企业财务数据则可以从公开的财报中获得。数据的收集需要严格遵循研究设计的要求，确保数据的准确性和完整性。 第三步是分析数据。在Stata软件中进行数据分析，可以通过一系列的计量经济学模型来评估事件对市场和企业的影响。常用的模型包括事件窗口分析、市场模型和累积超额收益模型等。通过这些模型，可以计算事件窗口内的平均超额收益率、累积超额收益率等指标，进而分析事件对市场和企业的冲击程度和价值影响。 接下来，我们将探讨一下“stata事件研究法”的应用领域。这种方法广泛应用于金融学和经济学的研究领域，主要用于评估特定事件对市场和企业的影响。比如，可以应用于公司治理研究，研究公司高管变动对公司价值的影响；也可以应用于金融市场研究，分析市场信息披露对股票价格的影响。此外，事件研究法也可以用于评估政策变化、产品发布等对市场和企业的影响。 最后，我们来讨论一下“stata事件研究法”的优缺点。首先，它能够针对具体事件进行深入研究，揭示出事件对市场和企业的影响，具有较高的准确性和可解释性。其次，使用Stata软件进行数据分析，可以高效地处理大规模的金融数据，提高研究效率。但是，“stata事件研究法”也存在一些局限性，如事件的选择和定义受限于研究者的主观判断；同时，研究
stata 数值的模糊匹配
Stata 数值的模糊匹配 引言 在数据分析领域，模糊匹配是一种常见且重要的技术。在实际应用中，往往需要根据某些特定的规则或条件对数据进行匹配、筛选或分类。本文将介绍如何利用 Stata 进行数值的模糊匹配，从而更好地应对现实中的数据分析问题。 什么是数值的模糊匹配？ 数值的模糊匹配是指在进行数据处理或分析时，根据一定的模糊逻辑或规则，对目标数值进行匹配、筛选或分类的过程。常用的模糊匹配方法包括近似匹配、模糊查找和模糊分类等。这些方法能够在一定程度上消除数据中的误差和差异，提高数据处理和分析的准确性和可靠性。 Stata 中的模糊匹配方法 Stata 提供了多种方法来实现数值的模糊匹配。下面将介绍其中的几种常用方法。方法一：模糊匹配函数mindex() Stata 中的模糊匹配函数mindex()可以根据数值的相似程度对数据进行匹配。该 函数使用了编辑距离的概念，即两个字符串之间转换所需的最小操作次数。通过调整阈值参数，可以控制匹配的严格程度。 使用mindex()函数的步骤如下： 1. 将目标数值和待匹配的数值按照一定的规则 转化为字符串形式。 2. 使用mindex()函数计算两个字符串之间的编辑距离。 3. 设定阈值，根据编辑距离判断两个字符串是否匹配。 方法二：使用正则表达式进行模糊匹配 Stata 中的正则表达式是一种强大的模式匹配工具，可以实现更灵活的模糊匹配。正则表达式使用一种特定的语法来描述字符串的模式，通过与待匹配的字符串进行比对，可以实现更精确的模糊匹配。 使用正则表达式进行模糊匹配的步骤如下： 1. 根据模糊逻辑或规则，构建正则表达式模式。 2. 使用 Stata 的正则表达式函数（如regexm()）对待匹配的数值进 行模糊匹配。 3. 根据匹配的结果，进行数据处理或分析。
stata中robust的作用
stata中robust的作用Stata是一种常用的统计分析软件，拥有丰富的数据处理和分析工具。其中一个非常重要的功能就是robust，它可以在回归分析中应用，提高模型的鲁棒性和稳健性。本文将介绍Stata中robust的作用及其使用方法。 一、什么是robust 在进行回归分析时，通常采用普通最小二乘法（OLS）进行参数估计。这种方法非常敏感，容易受到极端值（outlier）和异方差（heteroskedasticity）等因素的影响。当样本数据包含这些问题时，OLS估计结果可能会偏离真实值，导致模型效果不佳。 为了解决这些问题，Stata提供了robust方法。Robust方法是指在OLS估计的基础上，对误差项的影响进行一系列的修正，从而提高模型鲁棒性和稳健性。具体的修正方法包括了： 1. 岭回归（Ridge regression） 2. Lasso回归（Least absolute shrinkage and selection operator regression） 3. 各种更robust估计量 4. White-corrected标准误 5. Huber-White鲁棒标准误
这些方法都可以增强回归分析的鲁棒性、对异常值、异方差等问题具有更好的兼容性。 二、如何使用robust 在Stata中，使用robust方法进行回归分析非常简单。只需要在regress命令中添加一个选项即可。 例如，我们要对y和x进行回归分析，使用robust方法，只需要在regress命令后面加上选项“robust”，如下所示： regress y x, robust 然后Stata会自动计算使用robust的回归结果，并在输出窗口中给出。 同时，Stata还提供了其他一些选项和命令，可以更精细地控制使用robust的效果。例如： • cluster选项：用于数据簇（cluster）的回归估计； • vce选项：用于选择使用哪种鲁棒标准误； • adjust选项：用于控制回归系数的置信区间调整。 下面，我们将详细介绍一下其中的几个常用选项。 1. cluster选项 在某些情况下，回归数据可能存在聚类效应。例如，我们要对全国各个省份的GDP和城镇化率进行回归分析。如果我们采用省份为单元进行回归，那么不同省份之间的
stata中 op、lp、acf法的区别
stata中 op、lp、acf法的区别 op法、lp法和acf法是Stata中常用的三种方法，用于估计时间序列模型中的参数。它们在计算方法和理论基础上有所不同，下面将分别介绍它们的特点和应用。 1. OP法（OLS法） OP法全称为Ordinary Least Squares，即普通最小二乘法。它是一种经典的参数估计方法，常用于估计线性回归模型中的参数。OP法的基本思想是通过最小化残差平方和来估计模型参数，使得观测值与拟合值的差异最小化。 在Stata中使用OP法估计参数的命令是regress。该命令输入因变量和自变量，然后计算出模型的拟合结果。OP法的优点是计算简单，易于理解和实现，但它的前提是模型满足一些假设条件，比如线性关系、正态分布和同方差性等。 2. LP法（Lagrange Multiplier法） LP法是一种条件极大似然估计方法，用于估计时间序列模型中的参数。它是基于最大似然估计的思想，通过最大化似然函数来估计模型参数。LP法的特点是可以处理非线性模型，并且对参数的估计具有一致性和渐近正态性。 在Stata中使用LP法估计参数的命令是xtqreg。该命令可以处理面板数据和时间序列数据，并且可以估计具有异方差和相关性的模
型。LP法的优点是能够处理比OP法更复杂的模型，但它的计算量和理论基础相对较复杂，需要一定的统计知识和经验。 3. ACF法（AutoCorrelation Function法） ACF法是一种用于检验时间序列数据是否存在自相关性的方法，也被称为自相关函数法。它通过计算时间序列数据的自相关系数来判断数据的相关性。ACF法的基本思想是计算各个滞后阶数下的自相关系数，并与置信区间进行比较，从而判断数据是否存在自相关性。在Stata中使用ACF法进行自相关性检验的命令是acf。该命令会计算出时间序列数据在不同滞后阶数下的自相关系数，并绘制出自相关函数图。ACF法的优点是直观易懂，能够帮助我们了解时间序列数据的相关性，但它只能判断是否存在相关性，不能给出具体的模型参数估计。 总结来说，OP法、LP法和ACF法是Stata中常用的三种方法，用于估计时间序列模型中的参数和检验数据的相关性。它们在计算方法和理论基础上有所不同，分别适用于不同类型的模型和问题。熟练掌握这些方法的使用和原理，对于时间序列分析和建模是非常重要的。
熵值法stata代码
熵值法stata代码 一、熵值法的概念 熵值法是一种信息论中常用的方法，它衡量的是信息的不确定性。事件发生的可能性越高，其熵值就越大。熵值法是一种数据分析方法，它使用熵值来评估变量间的关联，从而作出决策。 熵值法也可以帮助我们理解数据之间的相关性度量，以及在某种情况下哪些变量更重要，哪些变量更不重要。因此，熵值法也可以用于特征选择，即将一组变量中最重要的变量筛选出来，以便进一步分析和推断。 二、Stata代码 1. 加载数据 在使用Stata进行熵值法分析之前，首先要加载数据。用户可以使用命令“use”加载文本文件或者Stata数据文件，比如： use "D:data.dta" 2. 运行熵值法 使用熵值法之前，我们可以对数据进行描述性统计分析。 比如我们可以使用Stata中的describe命令来统计变量的描述性统计信息，比如：
describe 要运行熵值法，我们可以使用Stata中的entropy命令，比如： entropy var1 var2, entropy_var(outcome) 该命令的参数中，var1和var2表示被观察的变量，outcome表示熵值的输出变量。 3. 显示结果 当熵值法分析完成后，我们可以使用Stata的list命令来显示熵值的结果，比如： list outcome 该命令将输出熵值的结果，比如： outcome ------------- 0.534 0.435 0.423 以上就是Stata中熵值法的代码，也就是说，使用Stata进行熵值法分析需要加载数据、使用entropy命令运行熵值法，然后使用list命令输出结果。
critic权重法stata代码
critic权重法stata代码 critic权重法是一种基于专家意见的方法，用于确定不同指标在总体评价中的权重。在此方法中，专家被邀请参与，根据其知识和经验，按照一定的规则分配权重。这意味着不同的指标将被分配不同的权重，并根据其重要性确定其在总体评价中的影响。 Stata是一种常用的数据分析软件，提供了方便的工具来实施critic权重法，这里将给出一些代码示例。 第一步是导入数据，假设我们有三个指标A、B、C，每个指标有四个子指标a1、a2、a3、a4、b1、b2、b3、b4、c1、c2、c3、c4。我们可以使用以下代码导入数据： input A a1 a2 a3 a4 B b1 b2 b3 b4 C c1 c2 c3 c4 1 6 7 8 9 2 3 4 5 2 3 4 5 2 8 9 7 6 4 6 3 2 4 5 4 6 3 7 9 8 6 5 3 4 3 4 5 2 1 4 9 8 7 6 3 2 4 5 4 3 2 1
接下来，我们可以计算每个子指标的平均值，以便进行后续计算。这可以通过以下代码完成： gen avga = (a1+a2+a3+a4)/4 gen avgb = (b1+b2+b3+b4)/4 gen avgc = (c1+c2+c3+c4)/4 然后，我们可以使用critic权重法来确定指标的权重。在这里，我们假设有两个专家，其意见如下： Expert 1: A 40%, B 30%, C 30% Expert 2: A 50%, B 20%, C 30% 代码如下： * 定义指标名称与权重 local criteria "A B C"
stata 数值的模糊匹配
stata 数值的模糊匹配 在统计分析中，有时候需要进行数值的模糊匹配。比如，我们有两个数据集，一个是有精确数值的，另一个是有近似数值的，我们需要将这两个数据集进行匹配。在Stata中，有几种方法可以实现模糊匹配。 方法一：利用inrange函数 inrange函数可以判断一个数是否在一个给定的范围内。我们可以利用这个函数，将近似数值的数据集中的每个数与精确数值的数据集中的每个数进行比较，如果匹配成功，则将近似数值的数据集中的这个数替换为精确数值的数据集中的这个数。 例如，我们有两个数据集，一个是精确数值的，一个是近似数值的： 精确数值数据集： 1.0 2.0 3.0 4.0 5.0 近似数值数据集： 0.9 1.9 2.9 3.9 4.9 我们可以用以下代码进行匹配： foreach i of numlist 1/5 { replace value2 = value1[`i'] if inrange(value2, value1[`i']-0.1, value1[`i']+0.1) } 其中，value1是精确数值数据集中的变量名，value2是近似数
值数据集中的变量名。 方法二：利用fuzzyjoin命令 fuzzyjoin命令可以进行模糊匹配。我们可以用以下代码进行匹配： fuzzyjoin value2 using value1, cols(1) match(1) toler(0.1) gen(match) 其中，value1是精确数值数据集中的变量名，value2是近似数值数据集中的变量名，match是匹配成功后生成的一个变量，表示近似数值数据集中的每个数所匹配的精确数值数据集中的数。 toler参数表示容忍度，即允许近似数值数据集中的每个数与精确数值数据集中的每个数的差值小于等于0.1。match参数表示只匹配第一个变量。 方法三：利用userwritten命令 有些复杂的模糊匹配需要用到一些自定义的函数或命令，Stata 中可以用userwritten命令来实现。用户可以根据自己的需求编写相关的命令或函数，以实现更灵活的模糊匹配。
stata 数值的模糊匹配
stata 数值的模糊匹配 Stata是一个非常强大的数据分析工具，它可以用来进行数据的模糊匹配。模糊匹配是用来查找两个字符串之间的相似度的一项技术，它可 以用来处理许多实际问题，比如在进行数据清洗时，可能会出现一些 数据录入错误导致相同的数据被多次录入，这时候就需要进行模糊匹 配来查找相似的数据并进行去重。 在Stata中，可以使用fuzzy命令来进行数据的模糊匹配。fuzzy命令的基本语法如下所示： fuzzy string1 string2 其中，string1是要进行匹配的字符串，string2是要与之匹配的字符串。fuzzy命令会返回一个0到1之间的值，表示两个字符串的相似 程度。值越接近1，表示两个字符串越相似。 另外，fuzzy命令还有一些可选参数，可以用来调整匹配的方式。比如，可以使用maxdist参数来限制匹配过程中，两个字符串最多能有多少 个不同的字符。如果设置了maxdist参数，那么相似度得分会对不同 数量进行惩罚，从而鼓励更接近的匹配。
除了fuzzy命令之外，Stata还提供了一些其他的命令，可以用来进行数据的模糊匹配。比如，可以使用jw命令来计算Jaro-Winkler距离，这是一种经典的模糊匹配算法，它考虑了两个字符串的长度和公共前缀。Jaro-Winkler距离也会返回一个0到1之间的值，用来表示两个字符串的相似度。 在使用Stata进行数据的模糊匹配时，有几点需要注意。首先，模糊 匹配并不是完美的，有时候会出现误匹配或漏匹配的情况。因此，在 进行模糊匹配时，需要使用多种不同的算法和参数，来得到最佳的匹 配结果。其次，数据量过大时，模糊匹配的计算速度会很慢，因此需 要选用高效的算法和硬件设备，来提高计算速度。 综上所述，Stata提供了多种不同的命令和算法，可以用来进行数据的模糊匹配。正确地使用这些命令和算法，可以帮助解决数据清洗和数 据分析中的实际问题，提高数据处理的效率和准确度。
stata数据标准化处理方法
stata数据标准化处理方法 数据标准化是数据分析中非常重要的一步，它能够将不同尺度的数据转换成一个统一的尺度和范围，使得不同数据之间的比较更加容易。在stata中，有多种方法可以进行数据标准化处理。本文将介绍其中几种常用的方法，帮助您更好地理解和应用数据标准化。 一、描述性统计方法 描述性统计方法是通过对数据的集中趋势和离散程度进行计算和分析，来对数据进行标准化处理。具体来说，可以通过求取数据的平均值和标准差，将原始数据转换为一个标准化的数值。这种方法简单易行，但是它忽略了数据的分布情况，可能会对一些异常值产生影响。 在stata中，可以使用“describe”命令来计算数据的描述性统计量，例如使用“mean”命令求取数据的平均值，“stdev”命令求取数据的标准差。在完成描述性统计量的计算后，可以使用“scale”命令将原始数据转换为标准化的数值。 二、Z分数方法 Z分数方法是一种常用的数据标准化方法，它能够将原始数据转换为一个标准正态分布下的数值。具体来说，可以将原始数据减去平均值，再除以标准差，得到Z分数。这种方法能够使得Z分数服从标准正态分布，从而方便地进行统计推断和比较。 在stata中，可以使用“score”命令来对数据进行Z分数转换。该命令会自动计算数据的平均值和标准差，并将原始数据转换为Z分数。用户还可以使用“predict”命令将Z分数导出到变量中，以便后续分析和使用。 三、主成分分析方法 主成分分析是一种常用的数据降维方法，它能够将多个变量通过线性变换转化为较少的几个综合指标（主成分），这些综合指标能够反映原始变量的绝大部分信息，且彼此之间不相关。在进行主成分分析时，可以将原始数据标准化，以确保每个变量具有相同的权重。
两个系数相等的假设检验的stata命令
一、概述 假设检验是统计学中一种常用的方法，用于判断统计数据是否支持某 一假设。在实际应用中，我们经常会遇到需要判断两个系数是否相等 的情况。在本文中，我们将探讨如何使用stata软件进行两个系数相等的假设检验，并介绍具体的stata命令。 二、背景知识 在统计学中，两个系数相等的假设检验通常使用t检验或者F检验进行。t检验适用于两组独立样本，用于判断两组样本均值是否相等；F 检验适用于多组样本，用于判断多组样本均值是否相等。在stata软件中，我们可以使用特定的命令来进行这些假设检验。 三、使用stata进行两个系数相等的假设检验 在stata中，我们可以使用test命令来进行两个系数相等的假设检验。具体步骤如下： 1. 加载数据：我们需要加载我们要进行假设检验的数据集。 2. 进行回归分析：使用regress命令进行回归分析，得到我们要比较 的系数的估计值和标准误差。 3. 使用test命令进行假设检验：在回归分析的结果中，使用test命令进行两个系数相等的假设检验。具体命令为：
test coef1 = coef2 其中，coef1和coef2分别为我们要比较的两个系数。执行该命令后，stata将给出相应的假设检验结果，包括t统计量、p值等。 四、示例 为了更好地理解如何使用stata进行两个系数相等的假设检验，以下给出一个简单的示例： 假设我们有一组数据，其中y为因变量，x1和x2为自变量。我们想 比较x1和x2对y的影响是否相等。具体步骤如下： 1. 加载数据：我们需要加载我们的数据集，假设为mydata。 2. 进行回归分析：使用regress命令进行回归分析，得到x1和x2对 y的系数估计值和标准误差。 3. 使用test命令进行假设检验：在回归分析结果中，使用test命令进行两个系数相等的假设检验。具体命令为： test _b[x1] = _b[x2] 其中，_b[x1]和_b[x2]分别为x1和x2的系数估计值。执行该命令后，stata将给出假设检验结果，我们可以根据p值判断x1和x2对y的
Stata数据分析
Stata是一套提供其使用者数据分析、数据管理以及绘制专业图表的完整及整合性统计软件。它提供许许多多功能，包含线性混合模型、均衡重复反复及多项式普罗比模式。新版本的STATA采用最具亲和力的窗口接口， 使用者自行建立程序时，软件能提供具有直接命令式的语法。Stata提供完 整的使用手册，包含统计样本建立、解释、模型与语法、文献等超过一万余页的出版品。 [1] 除了之外，Stata软件可以透过网络实时更新每天的最新功能，更可以得知世界各地的使用者对于STATA公司提出的问题与解决之道。使用者也 可以透过StataJournal获得许许多多的相关讯息以及书籍介绍等。另外 一个获取庞大资源的管道就是Statalist,它是一个独立的listserver, 每月交替提供使用者超过1000个讯息以及50个程序。参见“"、“[2]”、 “网”、”等。 编辑本段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：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。 分类资料的一般分析：参数估计，列联表分析(列联系数，确切概 率)，流行病学表格分析等。 等级资料的一般分析：秩变换，秩和检验，秩相关等 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。 其他方法：质量控制，整群抽样的设计效率，诊断试验评价，kappa等。 编辑本段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。这些图形的巧妙应用，可以满足绝大多数用户的统计作图要求。在有些非绘图命令中，也提供了专门绘制某种图形的功能，如在生存分析中，提供了绘制生存曲线图，回归分析中提供了残差图等。 Stata的矩阵运算功能 矩阵代数是多元统计分析的重要工具，Stata提供了多元统计分析中
stata学习笔记
经济数据的特点与类型。 1、横截面数据：多个经济个体的变量在同一时间点上的取值，如2012年中国各省的GDP 2、时间数列数据：指的是某个经济个体的变量在不同时点上的取值，如1978-2012年山东 省每年的GDP 3、面板数据：多个经济个体的变量在不同时点上的取值，如1978-2012年中国各省的GDP 小样本OLS（最小二乘法）：单一方程线性回归最常见方法 条件：解释变量与扰动项正交、扰动项无自相关、同方差。 拟合优度：衡量线性回归模型对样本数据的拟合程度（R2），越高说明模型拟合程度越好。单系数T检验：对回归方程扰动项的具体概率进行假设 显著性水平进行检验 F检验：整个回归方程是否显著 STATA操作简介： 如果数据中包含1949-10-01或1949/10/01的时间变量，导入stata后可能会被视为字符串，因此对于日度数据，可以使用命令gen newvar=date(varname,YMD),将其转换为整数日期变量，其中YMD说明原始数据的格式为年月日，如果原始数据的格式为月日年则使用MDY；对于月度数据则gen newvar=monthly(varname,YM)。 .describe：数据的概貌.drop keep：删除和保留 .su：统计特征Pwcorr：变量之间相关系数 Star（.05）：5%显著性水平gen:产生 g intc=log（tc）：取自然对数. reg：OLS回归 .Vce：协方差矩阵reg。。。，noc表示在进行回归时不要常数项 大样本OLS：只要求解释变量与同期的扰动项正交即可Robust：稳健标准误，如果存在异方差，则应使用稳健标准误