stata基本命令

1. stata里面什么命令可以对面板数据按时间求均值

首先对面板数据进行声明：

前面是截面单元，后面是时间标识：

tsset company year

tsset instry year

产生新的变量：gennewvar=human*lnrd

产生滞后变量Genfiscal(2)=L2.fiscal

产生差分变量Genfiscal(D)=D.fiscal

一、描述性统计

xtdes ：对Panel Data截面个数、时间跨度的整体描述

Xtsum：分组内、组间和样本整体计算各个变量的基本统计量

xttab 采用列表的方式显示某个变量的分布

二、主要命令和方法

Stata中用于估计面板模型的主要命令：xtreg

xtreg depvar [varlist] [if exp] , model_type [level(#) ]

Model type 模型

be Between-effects estimator

fe Fixed-effects estimator

re GLSRandom-effects estimator

pa GEEpopulation-averaged estimator

mle Maximum-likelihood Random-effectsestimator

主要估计方法：

xtreg： Fixed-, between- and random-effects, and population-averaged linear models

xtregar：Fixed- andrandom-effects linear models with an AR(1) disturbance

xtpcse ：OLS orPrais-Winsten models with panel-corrected standard errors

xtrchh ：Hildreth-Houckrandom coefficients models

xtivreg ：Instrumentalvariables and two-stage least squares for panel-data models

xtabond：Arellano-Bond linear, dynamic panel data estimator

xttobit ：Random-effectstobit models

xtlogit ：Fixed-effects,random-effects, population-averaged logit models

xtprobit ：Random-effects andpopulation-averaged probit models

xtfrontier ：Stochastic frontiermodels for panel-data

xtrc gdp invest culture e sci health social admin,beta

三、xtreg命令的应用

声明面板数据类型：

*1、面板声明

use FDI.dtar, clear

xtset id year

1.固定效应模型估计：

xtreg xtreg lngdp lnfdi lnie lnex lnim lnci lngp,fe

2.随机效应模型估计：

xtreg xtreg lngdp lnfdi lnie lnex lnim lnci lngp,re

3. 最大似然估计Ml：

xtreg xtreg lngdp lnfdi lnie lnex lnim lnci lngp,mle

Hausman检验究竟选择固定效应模型还是随机效应模型：

第一步：估计固定效应模型，存储结果

xtreg xtreg lngdp lnfdi lnie lnex lnim lnci lngp,fe

est store fe

第二步：估计随机效应模型，存储结果

xtreg xtreg lngdp lnfdi lnie lnex lnim lnci lngp,re

est store re

第三步：进行hausman检验

hausman fe re

对于固定效应模型的异方差检验和序列相关检验：

xtserial xtreg lngdp lnfdi lnie lnex lnim lnci lngp

异方差检验：

xtreg xtreg lngdp lnfdi lnie lnex lnim lnci lngp,fe

xttest3 (Modified Wald statistic for groupwise heteroskedasticity in fixedeffect model)

随机效应模型的序列相关检验：

xtreg xtreg lngdp lnfdi lnie lnex lnim lnci lngp,re

xttest1

xttest1用于检验随机效应(单尾和双尾) 、一阶序列相关以及两者的联合显着

检验结果表明存在随机效应和序列相关，而且对随机效应和序列相关的联合检验也非常显着

可以使用广义线性模型xtgls对异方差和序列相关进行修正：

xtgls xtreg lngdp lnfdi lnie lnex lnim lnci lngp, panels(hetero)，修正异方差

xtgls xtreg lngdp lnfdi lnie lnex lnim lnci lngp, panels(correlated)，修正依横截面而变化的异方差

xtgls xtreg lngdp lnfdi lnie lnex lnim lnci lngp, panels(hetero) corr(ar1)，修正异方差和一阶序列相关ar(1)

2. STATA如何自学需要什么基础

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Stata视频精品视频十二讲|12 Stata作图及图形的编辑、修改与图形的输出|11 Stata实现单纯效应量、可信区间的合并|10 Stata实现单纯P值的合并|09 Stata实现单个率的meta分析|08 诊断试验meta分析中的应用及结果的解读；

3. 请问STATA里sort,tsset的指令是什么意思

sort指令是STATA数据库的维护的排序指令。tsset是定义数据是一个时间序列数据。如果想对数据文件定义year为时间变量，则输入命令：tsset year。

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。

(3)stata基本命令扩展阅读

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。

4. 如何在stata的命令窗口里写求最大值最小值平均值同时显示的命令

1、首先，安装并打开Stata软件，如下图所示。

5. 用stata处理变量所使用的命令

1.将所有变量改为英文后，直接复制粘贴，选择“将第一列数据视为变量名”即可（stata11）
2.回归分析用regress，建议在命令窗口输入help regress。
3.相关分析，用corr 或者pwcorr，建议在命令窗口输入help corr
4.若无相关命令，在命令窗口输入：ssc install 缺失的命令（比如pwcorr）
5.建议找一本基础的stata书开始看，有一个stata十八讲，你搜索一下。

6. stata 命令 preserve 是什么意思

preserve是stata命令中case选项的一个数值。

case选项有三个数值分别是preserve、lower、upper

case：添加该选项，结合选项firstrow，可以对第一行的英文变量名进行大小写转换。不添加该选项，则默认保持原样。

例如，excel中的字段名为Ab，添加选项case(preserve)后，stata中变量名为Ab，最短可缩写成case(pre)。

添加选项case(lower)后，stata中变量名为ab，最短可缩写成case(l)；添加选项case(upper)后，stata中变量名为AB，最短可缩写成case(u)。

(6)stata基本命令扩展阅读

相关术语选项：

1、sheet(sheetname)：添加该选项，导入特定的工作表，工作表名称为sheetname。不添加该选项，默认导入第一个工作表。最短可缩写成sh("sheetname")。

2、cellrange([start][:end])：添加该选项，指定导入工作表中的数据范围。

3、firstrow：添加该选项，指定excel数据中的第一行为变量名。本选项不能在import excel extvarlist using filename中使用。若通过cellrange([start][:end])指定了导入数据的范围，则加firstrow后指定数据范围的第一行为变量名。

7. stata描述性统计命令是什么

stata描述性统计命令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。它拥有很多功能，包含线性混合模型、均衡重复反复及多项式普罗比模式。用Stata绘制的统计图形相当精美。

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。

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。

Stata其统计分析能力远远超过了SPSS，在许多方面也超过了SAS！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，因此计算速度极快。

Stata也是采用命令行方式来操作，但使用上远比SAS简单。其生存数据分析、纵向数据（重复测量数据）分析等模块的功能甚至超过了SAS。用Stata绘制的统计图形相当精美，很有特色。

8. 工具变量法的Stata命令和实例

原发布者:th6572
工具变量
法的Stata命令及实例本实例使用
数据集
“grilic.dta”。先看一下数据集的统计特征：考察智商与受教育年限的
相关关系
：上表显示.智商（在一定程度上可以视为能力的代理变量）与受教育年限具有强烈的
正相关关系
（
相关系数
为0.51）。作为一个
参考系
.先进行OLS回归.并使用稳健
标准差
：其中expr,tenure,rns,smsa均为
控制变量
.而我们主要感兴趣的是变量受教育年限（s）。回归的结果显示.教育投资的年回报率为10.26%.这个似乎太高了。可能的原因是.由于遗漏变量“能力”与受教育正相关.故“能力”对工资的贡献也被纳入教育的贡献.因此高估了教育的回报率。引入智商iq作为能力的代理变量.再进行OLS回归：虽然教育的
投资回报率
有所下降.但是依然很高。由于用iq作为能力的代理变量有
测量误差
.故iq是
内生变量
.考虑使用变量（med（母亲的受教育年限）、kww（在“knowledgeoftheWorldofWork”中的成绩）、mrt（婚姻
虚拟变量
.已婚=1）age（年龄））作为iq的工具变量.进行2SLS回归.并使用稳健的标准差：在此2SLS回归中.
教育回报率
反而上升到13.73%.而iq对工资的贡献居然为
负值
。使用工具变量的前提是工具变量的有效性。为此.进行
过度识别
检验.考察是否所有的工具变量均外生.即与扰动项不相关：结果强烈拒绝所有工具变量均外生的原假设。考虑仅使用变量（med,kww）作为iq的工具变量.再次进行2SLS回归.同时显示第一阶段的回归结果：上表显示.教育的回

9. stata中predict命令是干什么用的

predict命令作用是存贮回归命令中产生的变量。

相关介绍：

回归会产生需要值，例如回归的拟合值以及回归的残差。Stata 提供了 predict 命令帮助存储这些变量。例如把拟合值定义为wagehat，残差定义为wageresid。格式则为predict wagehat、predict wageresid, re。

有时样本中的一个特别的观察值会显着地改变回归结果。异常观察可能是由于样本的特性，也可能是因为录入错误，回归后的predict命令可以发现这些异常观察。

(9)stata基本命令扩展阅读

软件相关命令：

1、gen abs(x)（取x的绝对值）

2、gen ceil(x)（取大于或等于x的最小整数）

3、gen trunc(x)（取x的整数部分）

4、gen round(x)（对x进行四舍五入）

5、gen round(x,y)（以y为单位，对x进行四舍五入）

6、gen sqrt(x)（取x的平方根）

7、gen mod(x,y)（取x/y的余数）

8、gen reldif(x,y)（取x与y的相对差异，即|x-y|/(|y|+1)）

9、predict ustd,stdr（获得残差的标准误）

10、predict std,stdp（获得y估计值的标准误）

11、predict stdf,stdf（获得y预测值的标准误）

12、predict e,e(1,12)（获得y在1到12之间的估计值）

13、predict p,pr(1，12)（获得y在1到12之间的概率）

14、predict rstu,rstudent（获得student的t值）

15、predict lerg,leverage（获得杠杆值）

16、predict ckd,cooksd（获得cooksd）

10. stata中的corr,pwcorr和spearman命令有什么意义

可用于计算矩阵。
在Stata中，命令corr用于计算一组变量间的协方差或相关系数矩阵；命令pwcorr可用于计算一组变量中两两变量的相关系数，同时还可以对相关系数的显着性进行检验； 命令pcorr 用于计算一组变量中两两变量的偏相关系数并进行显着性检验。
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。它拥有很多功能，包含线性混合模型、均衡重复反复及多项式普罗比模式。