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| 內容簡介： |
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本书以Stata为平台，通过实例引导的方式介绍应用Stata进行统计分析的相关知识，帮助读者系统地学习使用Stata解决实际工作中遇到的问题。全书分为三部分，共17章，第一部分详细介绍Stata的操作界面、命令基本语法、数据管理、图形绘制等操作知识；第二部分介绍描述性统计、假设检验、方差分析、相关分析、各类回归分析、聚类分析、主成分分析与因子分析等统计分析知识；第三部分介绍时间序列分析知识，包括趋势分析与平滑方法、ARIMA模型、VAR模型与VEC模型、ARCH系列模型等。本书涉及面广，涵盖了一般用户的基本需求，全书按逻辑顺序编排，自始至终结合实例进行介绍，内容完整且每章相对独立，是一本详尽实用的Stata学习用书。本书适合高等院校经济学、统计学、管理学、金融学、社会学、医学等相关专业的学生、科研人员学习使用，还适合应用Stata进行数据分析以解决实际问题的人员学习使用。
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| 關於作者： |
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李昕，毕业于北京航空航天大学，就职于中国科学院某研究所，担任数据分析工程师职务。精通Matlab、SPSS等数据分析与处理软件，擅长数学建模。发表论文多篇，主持编写了第一版《SPSS 22.0统计分析从入门到精通》一书，畅销多年。
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| 目錄：
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目 录第一部分 基础应用篇 第1章 初识Stata11.1 Stata概述11.1.1 Stata功能简介11.1.2 Stata功能汇总21.2 操作界面31.2.1 窗口介绍41.2.2 语言偏好设置51.2.3 常用快捷键61.3 命令基本语法61.3.1 命令名称（command）71.3.2 变量名称（varlist）71.3.3 按变量分类（by varlist:）81.3.4 赋值（=exp）91.3.5 条件表达式（if exp）91.3.6 限定范围（in range）101.3.7 权重（weight）111.3.8 选项（options）111.4 do文件和log文件121.4.1 do文件的编写121.4.2 运行do文件131.4.3 log文件141.5 获取帮助141.5.1 调用自带帮助151.5.2 使用PDF文档171.6 本章小结18第2章 数据管理192.1 变量192.1.1 变量命名规则192.1.2 变量类型202.1.3 变量的显示格式202.1.4 变量标签设置252.2 创建/导入数据集262.2.1 利用数据编辑器创建数据集262.2.2 通过命令输入数据272.2.3 读取已有Stata数据292.2.4 导入其他格式数据302.3 数据集基本操作命令312.3.1 browse命令与edit命令312.3.2 generate命令与replace命令322.3.3 rename命令332.3.4 save命令332.3.5 describe命令332.3.6 list命令342.3.7 codebook命令342.3.8 drop命令与keep命令352.4 数值型变量和字符串变量的转换362.4.1 字符串变量转换为数值型变量362.4.2 数值型变量转换为字符串变量372.4.3 利用real()函数实现字符串数值化382.5 运算符382.5.1 算术运算符382.5.2 关系运算符392.5.3 逻辑运算符392.5.4 运算符优先级402.6 常用函数402.6.1 常用随机数函数402.6.2 常用数学函数412.6.3 常用统计函数432.7 虚拟变量与分类变量442.7.1 虚拟变量442.7.2 分类变量462.8 数据合并与抽取502.8.1 横向合并数据502.8.2 纵向合并数据522.8.3 交叉合并数据542.8.4 抽取数据572.9 本章小结59第3章 图形绘制603.1 二维绘图命令族介绍603.2 散点图623.2.1 scatter命令语法格式623.2.2 散点显示设置633.2.3 散点标签设置673.2.4 散点连线设置683.2.5 散点振荡设置693.3 图形设置703.3.1 坐标轴尺度设置703.3.2 坐标轴刻度设置723.3.3 坐标轴标题设置753.3.4 图标题设置773.3.5 图例设置783.3.6 by()选项设置813.3.7 图形显示格式设置833.4 常见图形绘制843.4.1 曲线标绘图843.4.2 连线标绘图873.4.3 拟合图形873.4.4 直方图903.4.5 条形图923.5 图形保存与输出953.5.1 图形保存953.5.2 图形输出953.6 本章小结96 第二部分 统计分析实现篇 第4章 描述性统计974.1 描述性统计基本理论974.1.1 变量类型974.1.2 频数分布984.1.3 集中趋势984.1.4 离散趋势1004.1.5 正态分布1014.1.6 偏度和峰度1024.1.7 Z标准化得分1034.2 连续变量的描述性统计1034.2.1 变量摘要统计信息1034.2.2 数值型变量汇总统计信息1054.2.3 统计量的置信区间1064.2.4 正态性检验与数据转换1084.3 分类变量的描述性统计1144.3.1 列联表概述1144.3.2 利用table命令生成列联表1154.3.3 利用tabulate命令生成列联表1204.3.4 利用tabstat命令生成列联表1294.4 本章小结131第5章 假设检验1325.1 假设检验基础理论1325.1.1 假设检验基本步骤1325.1.2 t检验1345.1.3 检验分类1365.2 基于均值的参数检验1375.2.1 Stata中的t检验1375.2.2 单样本t检验1385.2.3 双样本t检验1395.2.4 配对样本t检验1415.2.5 直接检验法1415.3 基于标准差的参数检验1425.3.1 Stata中的标准差检验1425.3.2 单样本标准差检验1435.3.3 双样本方差（标准差）检验1445.3.4 直接检验法1445.3.5 鲁棒检验1455.4 非参数检验1465.4.1 单样本正态分布检验1465.4.2 两独立样本检验1465.4.3 两相关样本检验1475.4.4 多独立样本检验1485.4.5 游程检验1495.5 本章小结150第6章 方差分析1516.1 单因素方差分析1516.1.1 基本理论1516.1.2 Stata实现1546.1.3 分析示例1556.2 多因素方差分析1586.2.1 基本理论1596.2.2 Stata实现1636.2.3 分析示例1646.3 协方差分析1696.3.1 基本理论1696.3.2 Stata实现1706.3.3 分析示例1706.4 本章小结172第7章 相关分析1737.1 简单相关分析1737.1.1 简单相关分析基础1737.1.2 Stata实现1757.1.3 分析示例1777.2 偏相关分析1807.2.1 偏相关分析基础1807.2.2 Stata实现1817.2.3 分析示例1817.3 本章小结182第8章 经典线性回归分析1838.1 线性回归模型1838.1.1 一元线性回归模型1838.1.2 多元线性回归模型1848.1.3 回归参数的普通最小二乘估计1858.1.4 回归方程的统计检验1858.1.5 残差分析1918.1.6 经典线性回归分析假设1958.2 线性回归的Stata实现1968.2.1 回归分析命令1968.2.2 回归系数的协方差矩阵1988.2.3 计算拟合值和残差1998.2.4 对回归系数进行假设检验2018.3 约束回归分析2028.3.1 约束回归条件设置2038.3.2 约束回归命令2038.3.3 约束回归分析示例2038.4 本章小结205第9章 非经典线性回归分析2069.1 多重共线性2069.1.1 多重共线性的检验2069.1.2 多重共线性的处理2079.2 内生性2119.2.1 内生性的检验2119.2.2 内生性的处理2149.2.3 扩展回归模型2159.3 异方差2199.3.1 异方差的检验2199.3.2 异方差的处理2219.4 本章小结223第10章 高级回归分析22410.1 非线性回归分析22410.1.1 Stata实现22410.1.2 应用示例22510.2 非参数回归分析22710.2.1 Stata实现22710.2.2 应用示例22710.3 分位数回归分析22910.3.1 Stata实现22910.3.2 应用示例22910.4 断尾回归分析23110.4.1 Stata实现23110.4.2 应用示例23110.5 截取回归分析23310.5.1 Stata实现23310.5.2 应用示例23310.6 样本选择模型分析23510.6.1 Stata实现23610.6.2 应用示例23610.7 本章小结238第11章 离散回归分析23911.1 二值响应模型23911.1.1 二元Logistic回归分析23911.1.2 二元Probit回归分析24111.2 多值响应模型24211.2.1 无序响应模型24211.2.2 有序响应模型24511.3 本章小结248第12章 聚类分析24912.1 聚类分析基本理论24912.1.1 距离的定义24912.1.2 指标间的相似系数25112.1.3 类间距离及其递推公式25212.1.4 K均值聚类25312.2 划分聚类分析25412.2.1 Stata实现25512.2.2 应用示例25612.3 层次聚类分析25912.3.1 Stata实现25912.3.2 应用示例26112.4 本章小结264第13章 主成分分析与因子分析26513.1 主成分分析26513.1.1 主成分分析基本理论26513.1.2 Stata实现27013.1.3 主成分分析的其他命令27113.1.4 应用示例27813.2 因子分析28213.2.1 因子分析基本理论28213.2.2 Stata实现28813.2.3 因子分析的其他命令28813.2.4 应用示例28913.3 本章小结293 第三部分 时间序列分析篇 第14章 时间序列分析初步29414.1 基本时间序列模型29414.1.1 时间序列的构成因素29414.1.2 时间序列长期趋势分析29514.1.3 平稳性检验29714.2 数据预处理的Stata实现29814.2.1 定义时间序列29814.2.2 调整时间设置的初始值29914.2.3 时间变量为字符串格式时的处理30114.2.4 拓展时间区间30214.2.5 绘制时间序列趋势图30414.2.6 时间序列算子30514.3 趋势分析与平滑方法的Stata实现30614.3.1 移动平均法30614.3.2 指数平滑法30814.3.3 非季节性Holt-Winters平滑法31014.3.4 季节性Holt-Winters平滑法31214.4 本章小结315第15章 ARIMA模型31615.1 模型基本理论31615.1.1 自回归过程（AR模型）31615.1.2 移动平均过程（MA模型）31715.1.3 自回归移动平均过程（ARMA模型）31815.1.4 单整自回归移动平均过程（ARIMA模型）31815.2 单位根过程及其检验31915.2.1 常见的非平稳随机过程31915.2.2 单位根检验32015.2.3 协整检验32215.3 ARIMA模型的Stata实现32215.3.1 相关性检验32215.3.2 平稳性检验32415.3.3 Stata实现32815.4 本章小结333第16章 VAR模型与VEC模型3
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