Stata统计分析与应用（修订版）

第1章 Stata概述
1.1 Stata的历史和特点
1.2 Stata的使用界面
1.3 Stata命令——help、search命令
1.4 Stata学习资源
第2章 数据管理
2.1 变量和变量的取值
2.1.1 变量的命名
2.1.2 变量的取值类型
2.1.3 变量的显示
2.1.4 变量的标签
2.2 创建一个新的数据集
2.2.1 关于数据集操作的基本命令
2.2.2 举例应用：创建新的数据集auto.dta
2.3 导入已创建的数据集
2.3.1 一般的原则
2.3.2 读取格式为.dta的数据
2.3.3 利用Excel复制数据进入Stata系统中
2.4 Stata中的表达式
2.4.1 算术符号
2.4.2 关系符号
2.4.3 逻辑符号
2.5 Stata中的常用函数
2.6 使用in、if和by语句定义数据子集
2.6.1 in的使用
2.6.2 if的使用
2.6.3 by语句的使用
2.7 变量的相关操作
2.7.1 建立新的变量——generate
2.7.2 更改已有的变量——replace
2.7.3 egen命令
2.8 数值和字符串的转换
2.8.1 encode和decode命令
2.8.2 real函数
2.9 生成分类变量和虚拟变量
2.9.1 生成虚拟变量
2.9.2 生成分类变量
2.10 数据的整理
2.10.1 数据的横向合并
2.10.2 数据的纵向合并
2.10.3 数据的交叉合并
2.10.4 数据的抽取
2.11 Stata操作习题
第3章 图形绘制基础
3.1 Stata绘图简介
3.1.1 主要的图形类型
3.1.2 图形的组成部分与制图命令的结构
3.1.3 寻求帮助
3.2 绘制散点图
3.2.1 绘制散点图的命令和最基本的使用
3.2.2 散点显示选项（marker_options）的设定
3.2.3 散点标签选项（marker_label_options）的设定
3.2.4 连线选项（connect_options）的设定
3.2.5 振荡选项（jitter_options）的设定
3.3 二维绘图选项
3.3.1 坐标轴尺度选项组（axis_scale_options）的设定
3.3.2 坐标轴刻度选项组（axis_label_options）的设定
3.3.3 坐标轴标题选项组（axis_title_options）的设定
3.3.4 标题选项组（title_options）的设定
3.3.5 图例选项（legend_option）的设定
3.3.6 by选项的设定
3.3.7 scheme选项的设定
3.3.8 轴线选择选项（axis_choice_options）的设定
3.3.9 增加线选项（added_line_options）的设定
3.3.10 scale选项的设定
3.3.11 图形保存选项
3.3.12 图形输出选项
3.4 Stata操作习题
第4章 其他图形绘制
4.1 绘制曲线标绘图和连线标绘图
4.1.1 绘制曲线标绘图
4.1.2 绘制连线标绘图
4.2 绘制拟合图形
4.2.1 绘制一次拟合图形
4.2.2 绘制二次拟合图形
4.2.3 绘制lowess拟合图形
4.3 绘制条形图
4.3.1 关于分类变量的讲解
4.3.2 关于条形图外观的讲解
4.4 Stata操作习题
第5章 描述性统计分析
5.1 描述性统计的原理
5.1.1 定性变量
5.1.2 定量变量
5.2 描述性统计量的Stata实现
5.3 探测异常值
5.3.1 计算z得分
5.3.2 箱线图
5.4 数据的正态性检验和数据转换
5.4.1 正态性检验的原理
5.4.2 正态性检验的Stata实现
5.4.3 改变数据的分布
5.5 相关系数
5.5.1 相关系数概述
5.5.2 相关系数在Stata中的实现
5.6 Stata操作习题
第6章 列联表分析
6.1 列联表分析
6.1.1 列联表概述
6.1.2 独立性检验统计量
6.1.3 列联表中的相关测量统计量
6.2 Stata的列联表分析——table和tabulate命令
6.2.1 使用table命令生成列联表
6.2.2 使用tabulate命令进行列联表分析
6.3 利用Stata生成包含描述性统计量的列表
6.3.1 tabstat
6.3.2 tabulate， summarize
6.4 Stata操作习题
第7章 方差分析
7.1 t检验
7.1.1 单样本t检验的基本思想与理论
7.1.2 双样本t检验的基本思想与理论
7.1.3 t检验的Stata基本命令
7.2 单因素方差分析
7.2.1 单因素方差分析原理
7.2.2 单因素方差分析Stata实现
7.3 双因素和多因素方差分析
7.3.1 双因素方差分析原理
7.3.2 多因素方差分析原理
7.3.3 双因素和多因素方差分析Stata实现
7.4 协方差分析
7.4.1 协方差分析原理
7.4.2 协方差分析Stata实现
7.5 Stata操作习题
第8章 经典假设下的横截面数据单方程线性回归模型的Stata实现
8.1 线性回归分析
8.1.1 回归分析简介
8.1.2 线性回归分析简介
8.2 横截面数据
8.3 经典假设及其性质
8.3.1 经典假设
8.3.2 经典假设下线性模型的基本性质
8.4 Stata的回归分析——regress、predict、test命令
8.4.1 使用regress命令——因变量对自变量的回归
8.4.2 使用predict命令——计算拟合值和残差
8.4.3 使用test命令——进行读者指定的检验
8.5 sw regress基本命令及其选项——逐步回归
8.6 对解释变量和被解释变量做变换——更好地拟合数据
8.7 习题
第9章 非经典假设、线性方程组、面板数据估计的Stata实现
9.1 非经典假设下的回归分析的Stata实现
9.1.1 多重共线性的检验和处理
9.1.2 内生性的检验与处理
9.1.3 异方差的检验与处理
9.2 线性方程组的回归分析——Stata实现
9.2.1 似不相关模型
9.2.2 联立方程组模型
9.3 面板数据的Stata处理
9.3.1 固定效应的面板数据Stata实现
9.3.2 随机效应的面板数据Stata实现
9.4 练习题
第10章 非线性回归分析及回归诊断基础
10.1 非线性回归分析
10.1.1 非线性回归的Stata实现——nl命令
10.2 二值响应模型——使用probit、logit；dprobit、logistic命令
10.2.1 probit、dprobit命令的使用方法
10.2.2 logit、logistic命令的使用方法
10.3 多值响应模型——使用mlogit、ologit命令
10.3.1 无序响应模型——mlogit命令
10.3.2 有序响应模型——ologit命令
10.4 角点解模型——Tobit命令的使用方法
10.5 样本选择模型——heckman命令的使用方法
10.6 回归诊断
10.7 练习题
第11章 时间序列分析
11.1 基本时间序列模型的估计
11.1.1 趋势分析与指数平衡
11.1.2 平稳性检验
11.1.3 趋势分析与指数平滑的Stata实现
11.2 ARIMA模型的估计、单位根与协整
11.2.1 ARIMA模型的估计
11.2.2 单位根过程及其检验
11.2.3 协整检验
11.2.4 ARIMA模型的Stata实现
11.3 VAR与VEC的估计及解释
11.3.1 普通VAR模型的估计
11.3.2 Granger因果分析、IRF与方差分解
11.3.3 Johansen协整检验和VEC模型的估计
11.3.4 VAR模型的Stata实现
11.4 ARCH与GARCH的估计及解释
11.4.1 ARCH模型
11.4.2 GARCH模型
11.4.3 ARCH模型的Stata实现
11.5 Stata操作习题
第12章 聚类分析
12.1 聚类分析的基本思想与理论
12.1.1 聚类分析的基本思想
12.1.2 聚类分析的相似性测度
12.1.3 聚类分析的典型方法
12.1.4 聚类分析的步骤
12.2 聚类分析的基本命令
12.3 Stata操作习题
第13章 主成分分析和因子分析
13.1 主成分分析
13.1.1 主成分分析的基本思想与理论
13.1.2 主成分分析基本命令
13.1.3 Stata操作案例
13.2 因子分析
13.2.1 因子分析的基本思想与理论
13.2.2 因子分析基本命令
13.2.3 Stata操作案例
13.3 Stata操作习题
第14章 Stata编程基础
14.1 do文件和Log文件
14.1.1 do文件的编写
14.1.2 运行do文件
14.1.3 log文件
14.2 局部宏与全局宏
14.2.1 局部宏
14.2.2 全局宏
14.2.3 一些扩展函数以及列表函数
14.3 标量简介
14.4 循环结构
14.4.1 forvalues语句
14.4.2 foreach语句
14.5 矩阵简介
14.6 使用Stata命令的结果
14.6.1 r类命令
14.6.2 e类命令
14.7 Stata操作习题
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