stata命令取对数

‘壹’ stata命令汇总是什么

stata命令汇总如下：

1、input: 输入数据

例：inpurt x y

2、by: 按照某一变量的取值来进行分析

例：by group，sort: regress Y x1 x2 //按照不同的组，对Y做回归分析

3、weight: 加权或者频数

例：fw=频数变量 //多用在四格表资料中或者原资料未给出所有值，只给出了值和对应的频数

4、if: 用条件语句指定条件

例：drop if group==1|group==2 //把group变量值为1或者2的记录删除掉

5、in:指定观察值的范围，对在范围内的观察值做分析处理

例：replace x1="123" in 100/200 //把第100-200条记录中的X1变量值改为123

6、for: 用来指定变量

例：for y1-y10 z1-z5: regress @x1-x22

//把y1-y10,z1-z5分别于x1-x22做回归，一次性代表15次回归，其中@是替换符，代表y1-y10, z1-z5

7、函数

abs(x) 绝对值

exp(x) 指数函数

log(x) 自然对数

log10(x) 常用对数

sqrt(x) 平方根

uniform(x) 生成（0,1）内均匀分布的伪随机数

length(x) 计算长度

substr(s,n1,n2) 获得从S的n1个字符开始的n2个字符组成的字符串

real(x) 将字符串s转换为数值函数

trim(x) 去除字符串前面和后面的空格

int(x) 去掉x的小数部分，得到整数

sum(X) 求和

max(x) min(x) 最大值最小值

_n 当前观察值的位置

_N 观察值的总个数

8、ren: 重命名

例：ren var1 var123 ，把var1重新命名为var123

9、des:描述数据库的基本情况

10、label: 为变量添加一些说明，以示说明

11、sort: 按照某一变量从小到大排序

gsort +/-：按照某一变量从大到小或者从小到大排序

sort var1 var2:按照var1大小排序，相同的var1按照var2大小排序

Stata常用功能：

1、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。

2、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（two way），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。

3、程序设计

Stata是一个统计分析软件，但它也具有很强的程序语言功能，这给用户提供了一个广阔的开发应用的天地，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。事实上，Stata的ado文件（高级统计部分）都是用Stata自己的语言编写的。

‘贰’ stata什么时候取对数

序列分析中，常常还有会序列相关的问题，这样直接进行参数估计，估计量是无效的，取对数可以有效的改善自相关的问题，
有时候用来降幂，把非线性的变换为线性、
还有就是做宏观经济分析，参数过大，取对数，把值变小，提高显着水平。
取对数是一种常用方法，宏观经济分析中做时间序列的主要是出于第一种和第三种问题。可以说是一种万金油的方法，对自相关、异方等常见问题都有效，但不是绝对的解决

‘叁’ stata取对数要两边同时取吗

同时，当某个自变量取其平方项后，因变量和该自变量同样显着，说明因变量和该自变量间存在着某种非线性的关系（U型或倒U型关系），直接纳入模型即可。在做模型性统计分析的时候，纳入原始变量就好，可不用纳入平方项，只在模型建构时纳入，并将相关结果交代在回归分析结果表中。至于U型或倒U型关系的拐点，即临界点一般是变量一次方对应系数/(2*平方项系数绝对值)。这在刚给你推荐的两本书中都有讨论。论坛有这两本书的电子版，可找来看看。祝好运。

‘肆’ stata命令有哪些

1、format x1 %10.3f ——将x1的列宽固定为10，小数点后取三位；

2、format x1 %10.3g ——将x1的列宽固定为10，有效数字取三位；

3、format x1 %10.3e ——将x1的列宽固定为10，采用科学计数法；

4、format x1 %10.3fc ——将x1的列宽固定为10，小数点后取三位，加入千分位分隔符；

5、format x1 %10.3gc ——将x1的列宽固定为10，有效数字取三位，加入千分位分隔符；

6、format x1 %-10.3gc ——将x1的列宽固定为10，有效数字取三位，加入千分位分隔符，加入“-”表示左对齐；

7、generate——生成新变量的命令，注意：变量名称只能用英文和数字，且若名称中同时有英文和数字，必须以英文开头。

8、drop——去除变量的命令，如果想把变量z给去掉，那么可以输入命令：drop z；

9、twoway (scatter y x)(lfit y x)——画出拟合线，注意：这个命令最开始的字母twoway也可以简写为tw。

10、scatter y x——画散点图，注意：在Stata的许多命令中，因变量一般都放在自变量前面。

‘伍’ stata中怎样将多元线性回归进行对数转化

操作方法如下：
1、缩小数据的绝对数值，方便计算。例如，每个数据项的值都很大，许多这样的值进行计算可能对超过常用数据类型的取值范围，这时取对数，就把数值缩小了；在实证模型中，缩小值之后相关系数数值会更大一些（原值可能需要四到五位有效数字）。
2、取对数后，可以将乘法计算转换称加法计算。
3、某些情况下，在数据的整个值域中的在不同区间的差异带来的影响不同。从log函数的图像可以看到，自变量x的值越小，函数值y的变化越快，还是前面的例子，同样是相差了300，但log500-log200>log800-log500，因为前面一对的比后面一对更小。也就是说，对数值小的部分差异的敏感程度比数值大的部分的差异敏感程度更高。这也是符合生活常识的，例如对于价格，买个家电，如果价格相差几百元能够很大程度影响你决策，但是你买汽车时相差几百元你会忽略不计了。
4、取对数之后不会改变数据的性质和相关关系，但压缩了变量的尺度。例如800/200=4，但log800/log200=1、2616，数据更加平稳，也消弱了模型的共线性、异方差性等。
5、且所得到的数据易消除异方差问题。

‘陆’ stata中上市公司年龄需要取对数

上市年限是指从上市距离到现在多久，直接现在减去上市年份就可，必要的时候可以取个对数。

‘柒’ 在stata上做回归时，模型里要对数据取对数，但是数据很多为负，应该怎么处理呢

如果数值接近零，将变量加1然后取对数；如果负数值太大则要分析具体的情况

‘捌’ stata中多大的数据适合取对数

序列分析中，常常还有会序列相关的问题，这样直接进行参数估计，估计量是无效的，取对数可以有效的改善自相关的问题，有时候用来降幂，把非线性的变换为线性、还有就是做宏观经济分析，参数过大，取对数，把值变小，提高显着水平。取对数是一种常用方法，宏观经济分析中做时间序列的主要是出于第一种和第三种问题。可以说是一种万金油的方法，对自相关、异方等常见问题都有效，但不是绝对的解决。
Stata是一款十分出色的统计学软件，Stata中文版界面友好，功能丰富，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。包含线性混合模型、均衡重复反复及多项式普罗比模式等。

‘玖’ stata所有变量都取对数求助

foreach var of varlist x1-x100{
gen log`var'=log(`var')
}

‘拾’ 如何用stata求股指的对数收益率

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tsset id
gen r=d.lnp