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1、-Stata常用命令大学期间觉得学的最有用的软件之一就是stata了，对stata基本是在血和泪的尝试中爬过，到了最后基本属于只要stata不出现红字错误命令就开心得不得了。顺便整理一下常用的stata命令如下，应该对付计量方向第一学期的入门问题不大（求stata大神不虐.），所以就只写了一部分常用的，有时间后面再补充吧。主要就是分为基本操作和回归统计两部分：1、基本操作import/use/insheet/merge：基本常用的导入文件就是这四个了，建议直接从stata的menu菜单中导入，导入xlsx和csv这种常见的格式时还有一些备用选项可以自己体验一下（比如string和把第一行视为变
2、量名之类）。merge需要单独说一下，因为是将两个数据库合并为一个，原理也比较简单，两个数据库中根据一些相同的变量把其他数据“加”到原来的数据库中，也是建议直接菜单操作，不要用命令。在Data的Combine datasets的merge two datasets中，分为1:1、m:1、1:m各种形式，基本用两次就差不多能搞懂。help：一定第一个学的是这个！啥不会就help一下，不知道函数了就help function，不知道回归细节就help regress，多读help文件！gen/egen:最常用的建立函数的命令，这两个不同之处在于gen一般是初等函数，egen的函数会复杂一些。常用的
3、函数包括数学函数和其他函数，比如count/tag之类，建议直接到菜单里Data下Create data的create new variable或create new variable(extended)直接生成函数，会方便的多。mean/abs/sqrt/max/min/sum/sd：常用数学函数，分别是求均值、绝对值、方根、最大最小、求和、方差用的。keep if/drop if：这两个也是最常用的，在数据需要进行筛选的时候，两个命令的区别也很明显，keep是留下哪些，drop是去掉哪些。一般在if后面都会跟一些等式或不等式条件，比如drop if days3 （按所列变量与条件打开数据查
4、看器）edit x1 x2 if x33 （按所列变量与条件打开数据编辑器）数据合并（merge）与扩展（append）merge表示样本量不变，但增加了一些新变量；append表示样本总量增加了，但变量数目不变。one-to-one merge：数据源自stata tutorial中的exampw1和exampw2第一步：将exampw1按v001v003这三个编码排序，并建立临时数据库tempw1clearuse t:statatutexampw1.dtasu summarize的简写sort v001 v002 v003save tempw1第二步：对exampw2做同样的处理clear
5、use t:statatutexampw2.dtasusort v001 v002 v003save tempw2第三步：使用tempw1数据库，将其与tempw2合并：clearuse tempw1merge v001 v002 v003 using tempw2第四步：查看合并后的数据状况：ta _merge tabulate _merge的简写su第五步：清理临时数据库，并删除_merge，以免日后合并新变量时出错erase tempw1.dtaerase tempw2.dtadrop _merge数据扩展append：数据源自stata tutorial中的fac19和newfaccl
6、earuse t:statatutfac19.dtata regionappend using t:statatutnewfacta region合并后样本量增加，但变量数不变茎叶图：stem x1,line(2) （做x1的茎叶图，每一个十分位的树茎都被拆分成两段来显示，前半段为04，后半段为59）stem x1,width(2) （做x1的茎叶图，每一个十分位的树茎都被拆分成五段来显示，每个小树茎的组距为2）stem x1,round(100) （将x1除以100后再做x1的茎叶图）直方图采用auto数据库histogram mpg, discrete frequency normal x
7、label(1(1)5)（discrete表示变量不连续，frequency表示显示频数，normal加入正太分布曲线，xlabel设定x轴，1和5为极端值，(1)为单位）histogram price, fraction norm（fraction表示y轴显示小数，除了frequency和fraction这两个选择之外，该命令可替换为“percent”百分比，和“density”密度；未加上discrete就表示将price当作连续变量来绘图）histogram price, percent by(foreign)（按照变量“foreign”的分类，将不同类样本的“price”绘制出来，两个
8、图分左右排布）histogram mpg, discrete by(foreign, col(1)（按照变量“foreign”的分类，将不同类样本的“mpg”绘制出来，两个图分上下排布）histogram mpg, discrete percent by(foreign, total) norm（按照变量“foreign”的分类，将不同类样本的“mpg”绘制出来，同时绘出样本整体的“总”直方图）二变量图：graph twoway lfit price weight | scatter price weight（作出price和weight的回归线图“lfit”，然后与price和weight的
9、散点图相叠加）twoway scatter price weight,mlabel(make)（做price和weight的散点图，并在每个点上标注“make”，即厂商的取值）twoway scatter price weight | lfit price weight,by(foreign)（按照变量foreign的分类，分别对不同类样本的price和weight做散点图和回归线图的叠加，两图呈左右分布）twoway scatter price weight | lfit price weight,by(foreign,col(1)（按照变量foreign的分类，分别对不同类样本的price
10、和weight做散点图和回归线图的叠加，两图呈上下分布）twoway scatter price weight fweight= displacement,msymbol(oh)（画出price和weight的散点图，“msybol(oh)”表示每个点均为中空的圆圈，fweight= displacement表示每个点的大小与displacement的取值大小成比例）twoway connected y1 time,yaxis(1) | y2 time,yaxis(2)（画出y1和y2这两个变量的时间点线图，并将它们叠加在一个图中，左边“yaxis(1)”为y1的度量，右边“yaxis(2)”
11、为y2的）twoway line y1 time,yaxis(1) | y2 time,yaxis(2)（与上图基本相同，就是没有点，只显示曲线）graph twoway scatter var1 var4 | scatter var2 var4 | scatter var3 var4（做三个点图的叠加）graph twoway line var1 var4 | line var2 var4 | line var3 var4（做三个线图的叠加）graph twoway connected var1 var4 | connected var2 var4 | connected var3 var4
12、（叠加三个点线相连图）更多变量：graph matrix a b c y（画出一个散点图矩阵，显示各变量之间所有可能的两两相互散点图）graph matrix a b c d,half（生成散点图矩阵，只显示下半部分的三角形区域）用auto数据集：graph matrix price mpg weight length,half by( foreign,total col(1) )（根据foreign变量的不同类型绘制price等四个变量的散点图矩阵，要求绘出总图，并上下排列】=具）其他图形：graph box y,over(x) yline(.22)（对应x的每一个取值构建y的箱型图，并在y
13、轴的0.22处划一条水平线）graph bar (mean) y,over(x)对应x的每一个取值，显示y的平均数的条形图。括号中的“mean”也可换成median、sum、sd、p25、p75等graph bar a1 a2,over(b) stack（对应在b的每一个取值，显示a1和a2的条形图，a1和a2是叠放成一根条形柱。若不写入“stack”，则a1和a2显示为两个并排的条形柱）graph dot (median)y,over(x)（画点图，沿着水平刻度，在x的每一个取值水平所对应的y的中位数上打点）qnorm x（画出一幅分位-正态标绘图）rchart a1 a2 a2（画出质量控
14、制R图，显示a1到a3的取值范围）简单统计量的计算：ameans x（计算变量x的算术平均值、几何平均值和简单调和平均值，均显示样本量和置信区间）mean var1 pweight = var2（求取分组数据的平均值和标准误，var1为各组的赋值，var2为每组的频数）summarize y x1 x2,detail（可以获得各个变量的百分比数、最大最小值、样本量、平均数、标准差、方差、峰度、偏度）*注意*stata中summarize所计算出来的峰度skewness和偏度kurtosis有问题，与ECELL和SPSS有较大差异，建议不采用stata的结果。summarize var1 awe
15、ight = var2, detail（求取分组数据的统计量，var1为各组的赋值，var2为每组的频数）tabstat X1,stats(mean n q max min sd var cv)（计算变量X1的算术平均值、样本量、四分位线、最大最小值、标准差、方差和变异系数）概率分布的计算：（1）贝努利概率分布测试：webuse quickbitest quick=0.3,detail（假设每次得到成功案例1的概率等于0.3，计算在变量quick所显示的二项分布情况下，各种累计概率和单个概率是多少）bitesti 10,3,0.5,detail（计算当每次成功的概率为0.5时，十次抽样中抽到三
16、次成功案例的概率：低于或高于三次成功的累计概率和恰好三次成功概率）（2）泊松分布概率：display poisson(7,6).44971106（计算均值为7，成功案例小于等于6个的泊松概率）display poissonp(7,6).14900278（计算均值为7，成功案例恰好等于6个的泊松概率）display poissontail(7,6).69929172（计算均值为7，成功案例大于等于6个的泊松概率）（3）超几何分布概率：display hypergeometricp(10,3,4,2).3（计算在样本总量为10，成功案例为3的样本总体中，不重置地抽取4个样本，其中恰好有2个为成功案
17、例的概率）display hypergeometric(10,3,4,2).96666667（计算在样本总量为10，成功案例为3的样本总体中，不重置地抽取4个样本，其中有小于或等于2个为成功案例的概率）检验极端值的步骤：常见命令：tabulate、stem、codebook、summarize、list、histogram、graph box、gragh matrixstep1.用codebook、summarize、histogram、graph boxs、graph matrix、stem看检验数据的总体情况：codebook y x1 x2summarize y x1 x2,detail
18、histogram x1,norm（正态直方图）graph box x1（箱图）graph matrix y x1 x2,half（画出各个变量的两两x-y图）stem x1（做x1的茎叶图）可以看出数据分布状况，尤其是最大、最小值step2.用tabulate、list细致寻找极端值tabulate code if x1=极端值（作出x1等于极端值时code的频数分布表，code表示地区、年份等序列变量，这样便可找出那些地区的数值出现了错误）list code if x1=极端值（直接列出x1等于极端值时code的值，当x1的错误过多时，不建议使用该命令）list in -20/l（l表示l
19、ast one，-20表示倒数第20个样本，该命令列出了从倒数第20个到倒数第一个样本的各变量值）step3.用replace命令替换极端值replace x1=? if x1=极端值去除极端值：keep if y1000对数据排序：sort xgsort +x（对数据按x进行升序排列）gsort -x（对数据按x进行降序排列）gsort -x, generate(id) mfirst（对数据按x进行降序排列，缺失值排最前，生成反映位次的变量id）对变量进行排序：order y x3 x1 x2（将变量按照y、x3、x1、x2的顺序排列）生成新变量：gen logx1=log(x1)（得出x1
20、的对数）gen x1=exp(logx1)（将logx1反对数化）gen r61_100=1 if rank=61&rankx2,x1,x2)（若x1x2成立，则取x1，若x1x2不成立，则取x2）sort xgen gx=group(n)（将经过排序的变量x分为尽量等规模的n个组）egen zx1=std(x1)（得出x1的标准值，就是用(x1-avgx1)/sdx1）egen zx1=std(x1),m(0) s(1)（得出x1的标准分，标准分的平均值为0，标准差为1）egen sdx1=sd(x1)（得出x1的标准差）egen meanx1=mean(x1)（得出x1的平均值）egen
21、maxx1=max(x1)（最大值）egen minx1=min(x1)（最小值）egen medx1=med(x1)（中数）egen modex1=mode(x1)（众数）egen totalx1=total(x1)（得出x1的总数）egen rowsd=sd(x1 x2 x3)（得出x1、x2和x3联合的标准差）egen rowmean=mean(x1 x2 x3)（得出x1、x2和x3联合的平均值）egen rowmax=max(x1 x2 x3)（联合最大值）egen rowmin=min(x1 x2 x3)（联合最小值）egen rowmed=med(x1 x2 x3)（联合中数）e
22、gen rowmode=mode(x1 x2 x3) （联合众数）egen rowtotal=total(x1 x2 x3)（联合总数）egen xrank=rank(x)（在不改变变量x各个值排序的情况下，获得反映x值大小排序的xrank）数据计算器display命令：display x12（显示x的第十二个观察值）display chi2(n,x)（自由度为n的累计卡方分布）display chi2tail(n,x)（自由度为n的反向累计卡方分布，chi2tail(n,x)=1-chi2(n,x)）display invchi2(n,p)（卡方分布的逆运算，若chi2(n,x)=p，那么i
23、nvchi2(n,p)=x）display invchi2tail(n,p)（chi2tail的逆运算）display F(n1,n2,f)（分子、分母自由度分别为n1和n2的累计F分布）display Ftail(n1,n2,f)（分子、分母自由度分别为n1和n2的反向累计F分布）display invF(n1,n2,P)（F分布的逆运算，若F(n1,n2,f)=p，那么invF(n1,n2,p)=f）display invFtail(n1,n2,p)（Ftail的逆运算）display tden(n,t)（自由度为n的t分布）display ttail(n,t)（自由度为n的反向累计t分布
24、）display invttail(n,p)（ttail的逆运算）给数据库和变量做标记：label data （对现用的数据库做标记，就是标记，可自行填写）label variable x （对变量x做标记）label values x label1（赋予变量x一组标签:label1）label define label1 1 a1 2 a2（定义标签的具体内容：当x=1时，标记为a1，当x=2时，标记为a2）频数表：tabulate x1,sorttab1 x1-x7,sort（做x1到x7的频数表，并按照频数以降序显示行）table c1,c（n x1 mean x1 sd x1）（在分类
25、变量c1的不同水平上列出x1的样本量和平均值）二维交互表：auto数据库：table rep78 foreign, c(n mpg mean mpg sd mpg median mpg) center row col（rep78，foreign均为分类变量，rep78为行变量，foreign为列变量，center表示结果显示在单元格中间，row表示计算行变量整体的统计量，col表示计算列变量整体的统计量）tabulate x1 x2,all（做x1和x2的二维交互表，要求显示独立性检验chi2、似然比卡方独立性检验lrchi2、对定序变量适用的等级相关系数gamma和taub、以及对名义变量适
26、用的V）tabulate x1 x2,column chi2（做x1和x2的二维交互表，要求显示列百分比和行变量和列变量的独立性检验零假设为变量之间独立无统计关系）tab2 x1-x7,all nofreq（对x1到x7这七个变量两两地做二维交互表，不显示频数：nofreq）三维交互表：by x3,sort:tabulate x1 x2,nofreq col chi2（同时进行x3的每一个取值内的x1和x2的二维交互表，不显示频数、显示列百分比和独立性检验）四维交互表：table x1 x2 x3,c(ferq mean x1 mean x2 mean x3) by(x4)tabstat X1
27、 X2,by(X3) stats(mean n q max min sd var cv) col(stats)tabstat X1 X2,by(X3) stats(mean range q sd var cv p5 p95 median),aw=X4（以X4为权重求X1、X2的均值，标准差、方差等）ttest X1=1count if X1=0count if X1=0gen X2=1 if X1=0corr x1 x2 x3（做x1、x2、x3的相关系数表）swilk x1 x2 x3（用Shapiro-Wilk W test对x1、x2、x3进行正太性分析）sktest x1 x2 x3（
28、对x1、x2、x3进行正太性分析，可以求出峰度和偏度）ttest x1=x2（对x1、x2的均值是否相等进行T检验）ttest x1,by(x2) unequal（按x2的分组方式对x1进行T检验，假设方差不齐性）sdtest x1=x2（方差齐性检验）sdtest x1，by(x2)（按x2的分组方式对x1进行方差齐性检验）聚类分析：cluster kmeans y x1 x2 x3, k(3)依据y、x1、x2、x3，将样本分为n类，聚类的核为随机选取cluster kmeans y x1 x2 x3, k(3) measure(L1) start(everykth) start用于确定聚
29、类的核，everykth表示将通过构造三组样本获得聚类核：构造方法为将样本id为1、1+3、1+32、 1+33分为一组、将样本id为2、2+3、2+32、2+33分为第二组，以此类推，将这三组的均值作为聚类的核；measure用 于计算相似性和相异性的方法，L1表示采用欧式距离的绝对值，也直接可采用欧式距离（L2）和欧式距离的平方（L2squared）。PS：这个方法 所得的结果与SPSS所得结果相同。sort c1 c2（对c1和c2两个分类变量排序）by c1 c2：reg y x1 x2 x3（在c1、c2的各个水平上分别进行回归）bysort c1 c2：reg y x1 x2 x3
30、 if c3=1（逗号前面相当于将上面两步骤合一，既排序又回归，逗号后面的“if c3=1”表示只有在c3=1的情况下才进行回归）stepwise, pr(.2): reg y x1 x2 x3(使用Backward selection，去除P值大于0.2时变量)stepwise, pe(.2): reg y x1 x2 x3(使用forward selection，去除P值小于0.2时变量)stepwise, pr(.2) pe(.01):reg y x1 x2 x3（使用backward-stepwise selection，取P值在0.01和0.2之间的变量）stepwise, pe(.
31、2) forward: reg y x1 x2 x3（使用forward-stepwise selection）reg y x1 x2 x3predict Yhat,xbpredict u,residpredict ustd,stdr（获得残差的标准误）predict std,stdp（获得y估计值的标准误）predict stdf,stdf（获得y预测值的标准误）predict e,e(1,12)（获得y在1到12之间的估计值）predict p,pr(1，12)（获得y在1到12之间的概率）predict rstu,rstudent（获得student的t值）predict lerg,le
32、verage（获得杠杆值）predict ckd,cooksd（获得cooksd）reg y x1 x2 x3 c1 c2adjust x1 x2 x3，se（使得变量x1、x2和x3等于其均值，求y的预测值和标准误）adjust x1 x2 x3，stdf ci（使得变量x1、x2和x3等于其均值，求y的预测值，预测标准误和置信区间）adjust x1 x2,by(c1) se ci（控制变量x1、x2，亦即取它们的均值，在分类变量c1的不同水平上求y预测值，标准误和置信区间）adjust x1 x2 x3,by(c1) stdf ci（控制变量x1、x2、x3，亦即取它们的均值，在分类变量
33、c1的不同水平上求y预测值，预测标准误和置信区间）adjust x1 x2,by(c1 c2) se ci（控制变量x1、x2，在分类变量c1、c2的不同水平上求y的预测值，标准误和置信区间）adjust x1 x2 x3,by(c1 c2) stdf ci（控制变量x1、x2、x3，在分类变量c1、c2的不同水平上求y的预测值，预测标准误和置信区间）adjust x1=a x2=b x3=c，se ci（当x1=a、x2=b、x3=c时，求y的预测值、标准误和置信区间）adjust x1=a x2=b x3=c，by(c1) se ci（当x1=a、x2=b、x3=c时，在分类变量c1的不同
34、水平上，求y的预测值、标准误和置信区间）adjust x1=a x2=b c1=1，by(c1) se ci（当x1=a、x2=b，并假设所有的样本均为c1=1，求在分类变量c1的不同水平上，因为变量x3的均值不同，而导致的y的不同的预测值）mvreg Y1 Y2 : X1 X2 X3（多元回归）mvreg y1 y2 y3: x1 x3 x3（多元回归分析，y1 y2 y3为因变量，x1 x3 x3为自变量）以下命令只有在进行了mvreg之后才能进行test y1（测试对y1的回归系数联合为0）test y1: x1 x2（测试对y1的回归中x1、x2的系数为0）test x1 x2 x3（
35、测试在所有的回归中，x1、x2、x3的系数均为0）test y1=y2（对y1的回归和对y2的回归系数相等）test y1=y2: x1 x2 x3, mtest（对y1和y2的回归中，分别测试x1、x2、x3的系数是否相等，若没有mtest这个命令，则测试他们的联和统计）test y1=y2=y3（三个回归的系数是否相等，可加mtest以分别测试）test y1=y2=y3: x1 x2 （测试三个回归中的x1、x2是否相等，可加mtest）est命令的用法：（1）储存回归结果：reg y x1 x2 x3（不限于reg，也可储存ivreg、mvreg、reg3）est store A（2）
36、重现回归结果：est replay A（3）对回归结果进行进一步分析est for A:sum（对A回归结果中的各个变量运行sum命令）异方差问题：获得稳健性标准误reg y x1 x2 x3 if c1=1（当分类变量c1=1时，进行y和诸x的回归）reg y x1 x2 x3,robust（回归后显示各个自变量的异方差-稳健性标准误）estat vif（回归之后获得VIF）estat hettest,mtest（异方差检验）异方差检验的套路：（1）Breusch-pagan法：reg y x1 x2 x3predict u,residgen usq=u2reg usq x1 x2 x3求F值display R/(1-R)*n2/n1（n1表示分子除数，n2表示分母除数）display Ftail()求LM值display R*n（n表示总样本量）display chi2tail()（2）white法：reg y x1 x2 x3predict u,residgen usq=u2predict ygen ysq=y2reg usq y ysq求F值display R/(1-R)*n2/n1（n1表示分子除数，n2表示分母除数）display Ftail()求LM值display R*n（n表示总样本量）d