美文网首页stata连享会
一份不太长的Stata简介(连玉君)

一份不太长的Stata简介(连玉君)

作者: stata连享会 | 来源:发表于2017-10-21 17:34 被阅读13次


           中山大学 岭南学院
          电邮：arlionn@163.com
          主页：连玉君主页
          微博：http://weibo.com/arlionn
            First draft: 2010-7-14
            This version: 2013-4-12

1.Stata概貌

自从 2003 年开始使用 Stata 以来，我一直把“Stata”读为“Stay-ta”。有一次和一个从日本回来的朋友聊天，她把Stata读为“Star-ta”，让我甚感不适。经查阅，方才发现，原来“Stata”并非数个单词的缩写（因此其正确拼写为Stata而非STATA），而是由“statistics”和“data”合成的一个新词，Stata公司的员工都将其读做“Stay-ta”。从这个小小的趣闻中，可以看出Stata在问世之初（1985年）的主要功能在于统计分析和数据处理。经历了二十余年的发展，Stata已经升级到第11.1版（表1），在不断强化上述功能的同时，Stata在矩阵运算、绘图、编程等方面的功能也在不断加强。

表1 Stata发展历程

版本 发布时间 版本 发布时间 版本 发布时间
1.0 Jan-1985 3.1 Aug-1993 9.1 Sep-2005
1.1 Feb-1985 4.0 Jan-1995 9.2 Apr-2006
1.2 Mar-1985 5.0 Oct-1996 10.0 Jun-2007
1.4 Aug-1986 6.0 Jan-1999 10.1 Aug-2008
1.5 Feb-1987 7.0 Dec-2000 11.0 Jul-2009
2.0 Jun-1988 8.0 Jan-2003 11.1 Jun-2010
2.1 Jun-1989 8.1 Jul-2003 11.2 Mar-2011
2.1 Sep-1990 8.2 Oct-2003 12.0 Jul-2011
3.0 Mar-1992 9.0 Apr-2005 12.1 Jan-2012

source:http://www.Stata.com/support/faqs/res/history.html

Stata擅长数据处理、面板数据分析、时间序列分析、生存分析，以及调查数据分析，但其它方面的功能也并不逊色（表2）。

表2 Stata的功能一览

数据处理和绘图
Data management Graphics
统计分析和检验
Basic statistics Nonparametric methods Exact statistics
回归分析
Linear models GLM SEM MLE GMM
+Multilevel mixed models+ Panel data Probit/Logit/Count Time series
多变量模型（多元统计） 抽样和模拟分析
Multivariate methods Cluster analysis Resampling and simulation
调查分析和生存分析
Survey methods Survival analysis Epidemiologists
编程
mming language Mata User-written commands

2. 为何选择Stata？

这是个不太容易回答的问题。Stata网站列举了数条可能的原因。Edwards(2005)[1]曾经非常细致地对比了Stata, SPSS和SAS的优劣。Princeton大学的Torres-Reyna博士则将四种常用软件的特征总结为表3。整体而言，Stata具有较强的优势。

表3 四款统计软件的对比分析

Features Stata SPSS SAS R
Learning curve Steep/gradual Gradual/flat Pretty steep Pretty steep
User interface Programming/point-and-click Mostly point-and-click Programming Programming
Data manipulation Very strong Moderate Very strong Very strong
Data analysis Powerful Powerful Powerful/versatile Powerful/versatile
Graphics Very good Very good Good Good

Source：http://dss.princeton.edu/training/StataTutorial.pdf，p.3.

  • 我为何钟情于Stata？
      就我个人的经历而言，如下几个原因使我自2003年以来一直钟情于Stata。
      Stata的数据处理功能很强大。由于将数据导入内存后进行运算，其速度非常快。在多个数据文件的合并和追加，以及文字资料、时序资料，以及调查资料的处理方面，Stata总能以极为简洁的命令完成分析。自Stata12发布以来，官方命令能快捷地导入导出文本(txt)和Excel(xls, xlsx)格式的数据文件。若进一步借助Stat/Transfer软件，我们可以非常方便地实现不同软件数据格式的转换，如Excel, Access, SPSS, SAS, Eviews, Gauss, Limdep, S-Plus, R等。我是做公司财务的，每年5月，在GTA、CCER、Wind等数据库提供商提供了最新的数据后，我也需要更新自己的Stata数据库（我把这些数据库提供的几十个子库合并为一个名为“Arlion_data.dta”的Stata数据文件，并与我的合作者们分享）。借助Stata的数据处理功能，我只需在上一年度已经完成的do-files中稍作修改即可完成数据的更新工作。整个过程仅需2天的时间。我无法想象，如果没有Stata提供的merge、append、forvalues等命令，这个数据更新的过程将会有多么痛苦。
      Stata的do-files带来的便利。我很少点击Stata的菜单，也很少在命令窗口中输入命令，我使用do-files（当然，每天要在这个窗口中敲入几十次help命令）。简单而言，Stata的do-files只是一个包含了多行Stata命令的文本文件而已（[U]16 Do-files, Long(2009)[2]）。有些时候，要完成一篇文章的数据处理过程需要数周的时间，do-files就显得格外重要，它使得我们很容易对此前的处理过程进行修改。更为重要的是，后续文章都可以在这个do-files的基础上扩展。我与搭档合作时，每天只需通过电子邮件发送只有几k大小的do-file即可；而我的学生们则可以通过do-files重现我上课时讲解的每一个估计命令；很多学生的第一篇实证分析的论文都是在我已经完成的do-files基础上完成的。
      Stata绘制的图形非常精美。这也为回归分析提供了一种可视化的分析工具，自Stata10发布以来，Stata增加了图形编辑、多种字体支持，以及数学符号支持等功能。Stata可以输出十余种图片格式，可以非常方便地插入Word、LaTeX等文字排版软件。即使采用点击鼠标的方式绘制图形，Stata也会自动生成命令代码，为图形的修改提供了极大的便利。
      Stata在编程方面提供了良好的平台。比如，做非线性最小二乘(NLS)、最大似然估计(MLE)、广义矩估计(GMM)，只需要设定函数形式，编写一些简单的程序即可完成，至于数值算法等比较复杂的技术问题，Stata都已帮你做好了。例如，我完成的第一篇实证分析的论文便是以NLS为基础的（连玉君 and 钟经樊(2007)[3]），随后，我又采用MLE完成了异质性随机边界模型（连玉君 and 苏治(2009)[4]）和双边随机边界模型（Lian and Chung(2008)[5]；连玉君(2009)[6]）的估计。自Stata11发布以来，GMM的实现也变得非常简单了，你只需设定残差方程、指定工具变量，并选择何时得权重矩阵即可完成估计。
      Stata具有良好的扩展性。Stata具有自己的编程语言，其所有命令都对应着一个以“.ado”为后缀的同名程序文件。对于Stata用户而言，我们可以使用viewsource或doedit命令查看这些程序的代码。更为重要的是，我们可以非常方便地自行编写命令，以实现对Stata官方命令的补充和扩展。这种特殊的扩展功能赋予了Stata用户极大的灵活性，我们可以用findit命令下载到大量的外部命令，以便适时跟进最新的统计方法。这同时也推动了Stata自身的发展，例如，Stata用户开发出的可绘制地图的命令[tamp]http://fmwww.bc.edu/repec/bocode/t/tmap2-UserGuide.pdf), spmap, china_map等就是一个很好的例证；由David Roodman编写的xtabond2命令则被Stata11设定为估计动态面板模型的官方命令（xtdpd, xtdpdsys）；同样，由F. Bornhorst and C.F. Baum编写的ipshin、levinlin命令，C.F. Baum编写的hadrilm命令，以及S. Merryman编写的xtfisher等用于执行面板单位根检验的命令都被Stata11设定为官方命令xtunitroot。饮水思源，我自己也贡献了xtbalance等命令。若想发布自己编写的Stata命令，只需发邮件给波士顿大学的C.F. Baum教授即可。
      最后，从我身边这些老师和朋友的经验来看，Stata受到了越来越多的关爱。我的导师使用Gauss十年有余，在2001年接触Stata后，毅然改用Stata。还有很多国外的朋友，基本上都在使用Stata。当越来越多的人开始使用Stata时，我们的交流成本会迅速下降。
      当然，软件本身并无好还之分，只是一个习惯的问题。关键的问题还是对统计和计量理论的掌握，这是决定你是否能驾驭软件的关键。

  • 正在消弭的Stata缺陷
      Stata并不完美，但她正在趋近完美。Evan Stark博士非常精辟的概括了这一特征：“You get the sense that at Stata they thought of everything, and when they or a user points out that they didn’t, they quickly provide a fix or new functionality. Although it did take me a while to understand its syntax [switching from SPSS], I did master it and statistical life became thereafter very enjoyable.”
      诚如MacStats网站的评价，Stata结果似乎无法像SPSS或Eviews那样非常美观地输出（或粘贴）到Word/Excel文档中。然而，得益于广大Stata用户的努力，这不再是个问题，我们可以使用tabout (Watson(2007[7]), esttab (Jann and Long(2010)[8]), logout, outreg2 (Jann(2005)[9], Jann(2007)[10]), xml_tab (Lokshin and Sajaia(2008)[11]) 等命令非常方便的把Stata结果输出到Excel, Word, LaTeX和HTML (Gini and Pasquini(2006)[12]) 等文件中。连玉君博士制作的视频文件Stata与Word、Excel、LaTeX 的亲密接触 非常细致地介绍了这一主题。他的另一份文档Stata与LaTeX的完美结合 则较为全面的介绍了如何将Stata结果输出到LaTeX。
      在早期版本中，Stata的do-files编辑器过于简单。Stata11发布后，其do-files编辑器已然从灰姑娘变成了白雪公主，具有了语法高亮显示、结构代码折叠、书签设定等功能，而且，对于书写大型do-files的用户而言，命令的行数也不再受到任何限制。对于中文用户而言，只需稍作调整，即可获得很好的显示效果。
      Stata9以前的版本无法对图形进行二次编辑，且图形中的可供选择的字体也非常有限。自从Stata10和Stata11发布以来，这两个问题得到了很好的解决。图形中的文字可以是粗体、斜体，亦可包含多种数学符号；在用户手动编辑图形时，相应的命令会自动显示在屏幕上，进而用于处理其他类似的图形。
      不同于SAS等从硬盘上读取数据的统计软件，Stata是将数据调入内存后执行运算的，这使得其运算速度非常快。然而，对于经常处理高频数据和大型调查数据的用户而言，Stata的这种运算机制反而成了其缺陷——它能够处理的数据量受限于计算机的内存容量。虽然在既有的多个Stata版本中，Stata11家族中进一步增加了Stata/MP，使其在配有多核处理器的计算机中运算速度进一步得到提升，但数据容量的限制问题仍然未能得到实质性的改进。

3. 如何学习Stata？

我经常会被问到“Stata好学吗”、“我多长时间能学会Stata”，诸如此类的问题。诚然，相比于SPSS和Eviews等软件，Stata的门槛的确要高一些。然而，问题的关键并不在于Stata本身有多么难学，而在于你在统计和计量方面花费了多少时间，这与学习Stata所需的时间显著负相关。因此，我的回答往往会是：“哦，这个不好说，如果……，其实很简单……”。
  相比于十年前，现在学习Stata的资料已经非常丰富了。虽说殊途同归，但不同的学习路径却存在着巨大的效率差异。对于初学者而言，我的建议是，首要的问题是知道“Stata能做什么”，继而才是“Stata如何做什么”。
  第一个问题之所以重要，是因为从本质上讲，Stata只是我们完成统计分析的工具而已，因此，其基本平台是否宽广、是否有扩展潜力，以及它提供的分析工具是否能满足你的专业需求，都是你在选择Stata之前需要深入了解的。Stata User’s Guide（400页，中文）对这些问题做出了很好的解答，是一幅绝佳的导航图，能帮助你在短时间内了解Stata的基本架构、语法特征和核心功能。对于第二个问题，则有众多的资料可供参考：

3.1 网络资源

在 附录A 中，我精选了一些链接。值得一提的有如下几个：

3.2 相关书籍

详见 「哇！Stata 书库\书单来袭！」

自从 Hamilton(1990)[13] 出版 《Statistics with Stata》以来，一系列将计量理论与软件操作结合起来的书籍开始相继面世，而在此之前，人们似乎都认为软件操作是件非常简单的事情。也正因为如此，很多学生在修习完了一个学年的计量经济学课程后，仍然不知道该如何完成OLS估计。为此，我列举的书籍多附有Stata实例（* 表示我的推荐程度），多数书中的范例数据都可通过Stata官方网站下载。

  • 一份详细的书单。 UCLA提供了的书单：Statistics Books for Loan。
  • 入门教材: Baum(2006)[14]、Newton and Cox(2009)[15]、Chen et al.(2005)[16]、Adkins and Hill(2008)[17]；Wooldridge(2009)[18]，波士顿大学的网站上提供了该书所有章节的Stata范例，是一套非常好的学习资料。
  • 综合性教材: Cameron and Trivedi(2005)[19]撰写的Microeconometrics: Methods and applications一书全面介绍了微观计量中的基本分析工具，其中不乏最近十年中得到广泛应用的Bootstrap、Monte Carlo模拟，以及非参数估计法。二人于2009年出版的另一力作(Cameron and Trivedi(2009)[20])是这本书的姊妹篇，介绍了常用计量模型的Stata实现方法。
  • Stata手册。 我一直非常佩服撰写Stata手册的那些人(我的导师也有相似的感觉)，他们总能以最简洁的语言说清楚纠结我很久的问题。Stata11附有16本电子手册，仅需统一放置于D:\stata11\utilities目录下，即可从Stata内部的帮助文件中的Also see部分直接链接到相应的PDF说明书中。作为初学者，我强烈建议你将 [U] 和 [D] 打印出来，反复研读。
  • 统计方法： Rabe-Hesketh and Everitt(2006)[21]。
  • Stata绘图： Mitchell(2008)[22]，非常细致地介绍了各种图形的绘制方法。
  • Stata数据处理： Kohler and Kreuter(2005)[23]、Long(2009)[2]、杨菊华(2008)[24]。
  • Stata编程： Baum(2009)[25]，当然，该书中有关数据处理的介绍也非常精彩。
  • Logit/Probit模型： Hosmer and Lemeshow(2000)[26]对相关的理论进行非常细致的介绍，是我学习Logit模型的入门教材；Long and Freese(2001)[27]、Long and Freese(2006)[28]、Hilbe(2009)[29]则涉及了大量的Stata实例，对解读Logit/Probit模型的结果很有帮助；Rabe-Hesketh et al.(2004)[30]提供了在GLLAMM架构下估计xtlogit, xtprobit, xtmelogit, 以及xtmepoisson模型的方法。
  • Panel Data和多层次模型： Stata11 手册[XT]，简洁明了，附有大量实例；Cameron and Trivedi(2009)[20]、王志刚(2008)[31]、Rabe-Hesketh and Skrondal(2008)[32]。
  • Mata： Schmidheiny(2008)[33]*，简洁明了介绍了Mata的基本用法；详情则可参考Stata11手册 [M] 。
  • GLLAMM： Rabe-Hesketh et al.(2004)[30] (下载)。
  • Meta： Sterne(2009)[34]。
  • GLM： Hardin et al.(2007)[35]。
  • MLE： Harrison(2008)[36]（Lectures）、Gould et al.(2006)[37]。
  • 生存分析： Cleves et al.(2008)[38]。

3.3 Stata视频

相比于网络教程和纸本教材，通过视频学习Stata可能是最快捷的方式了。坊间流传有两套Stata视频教程：一套是UCLA免费发布的视频教程，内容涉及Stata入门、数据处理和绘图等。该视频教程采用英文讲解，思路清晰。局限在于所涉及内容不够系统，但对于想快速入门的学生则是一份不错的参考资料。同时，藉由这份资料也可以练习一下英语听力。另一套是由中山大学岭南学院的连玉君博士制作的Stata视频教程。该教程分为Stata初级视频（36学时）、Stata高级视频（48学时）和Stata学术论文专题视频（80学时）三个部分。初级教程涵盖了Stata简介、数据处理、矩阵、绘图、编程等基本操作；高级教程中包含了OLS、GLS、MLE、GMM、Bootstrap、Monte Carlo模拟、时间序列分析、面板数据模型等分析工具；学术论文专题则详细讲解了14篇经典论文的Stata实现过程。详见附录C。

4.最后的话

  • 好脑瓜不如烂笔头。 这是一个适用于学习任何新知识的“秘诀”，对于功能强大，以敲命令为基础的Stata软件而言尤其如此。因此，你要时刻记录新学到的命令、方法和技巧，并定期整理。若能将这些手记与其他Stata用户分享，你会有更多的收获。我的博客中便提供了不少这样的笔记。
  • 学以致用。 在了解了Stata的基本功能和架构后，想要进一步提升自己的最佳途径就是动手写一篇实证分析的论文，并自始至终用Stata解决所有问题。这项工作的起点是一份以txt或Excel格式存储的原始数据文件，中间过程完整地记录于一个do-files文档中，最终的分析结果要自动输出到Word, Excel或LaTeX文档中。我曾制作了一个40多分钟的视频专门讲解这个问题。
  • 不耻下问。 这个不用多言了，你只需克服“不耻”，进而多花些精力考虑考虑该如何提问即可（注：很多人不会提问）。

附录A：一些有用的Stata链接

  1. Websites of Stata CP

    Stata website: http://www.Stata.com || 导航图
    Sata resources: http://www.Stata.com/links/resources1.html (大量网络教程链接)
    Stata journal: http://www.Stata.com/support/faqs/res/sj.html   中
    Stata library: http://www.ats.ucla.edu/stat/Stata/library/
    Statalist archive: http://www.hsph.harvard.edu/cgi-bin/lwgate/STATALIST/archives/
    Stata FAQs: http://www.Stata.com/support/faqs/
    Stata statistics FAQs: http://www.Stata.com/support/faqs/stat/
    Stata listserver: http://www.Stata.com/support/Statalist/
    Stata discussion list: Statalist@hsphsun2.harvard.edu
    Stata bookstore: http://www.Stata.com/bookstore/ || Example Datasets || 中文
    Stata Manual: http://www.Stata-press.com/manuals/ || Example Datasets || 中文

  2. Websites in China

  1. UCLA Academic Technology Services (极力推荐)
  1. Stata Portal (a comprehensive links)

 

附录B：43个不可不知的Stata命令

虽然 Stata 已经历了三十余年的发展，命令不断增加，但牢记如下 43 个基本命令却是作为一个 Stata 用户的立身之本（Source：Stata Manual - Commands everyone should know。这里还有两个扩展版：30 分钟 Stata 教程 A || 30 分钟 Stata 教程 B

Getting online help

help, hsearch  
netsearch. seaarch       [U] 4 Stata’s help and search facilities

Keeping Stata up to date

ado, net, update  [U] 28 Using the Internet to keep up to date
adoupdate           [R] adoupdate

Operating system interface

pwd, cd             [D] cd

Using and saving data from disk

save                    [D] save
use                     [D] use
append, merge                       [U] 22 Combining datasets
compress                [D] compress

Inputting data into Stata          [U] 21 Inputting data 

input                   [D] input
edit                    [D] edit
infile                  [D] infile (free format); [D] infile (fixed format)
infix                   [D] infix (fixed format)
insheet                 [D] insheet

Basic data reporting

describe                [D] describe
codebook                [D] codebook
list                    [D] list
browse                  [D] edit
count                   [D] count
inspect                 [D] inspect
table                   [R] table
tabulate                [R] tabulate oneway and [R] tabulate twoway

Data manipulation [U] 13 Functions and expressions 

generate, replace                   [D] generate
egen                    [D] egen
rename                  [D] rename
drop, keep              [D] drop
sort                    [D] sort
encode, decode                      [D] encode
order                   [D] order
by                      [U] 11.5 by varlist: construct
reshape                 [D] reshape

Keeping track of your work

log                     [U] 15 Saving and printing output—log files
notes                   [D] notes

Convenience

display                 [R] display

 

附录C：Stata视频教程

自 2007 年以来，连玉君老师陆续制作了 Stata 系列 视频教程。相比于传统的教科书和课堂授课方式，视频教学大大降低了学习统计软件的门槛，因而受到了广大学员的一致好评。

Stata视频教程 由中山大学岭南学院的连玉君博士制作，分为Stata初级、Stata高级、Panel data专题和Stata学术论文视频三个部分，是一套学习计量经济学和Stata应用的绝佳教程。

  • (a) Stata初级视频教程。 主要介绍Stata的操作方法，包括Stata入门、数据处理、绘图、矩阵和编程初步五个部分，共计36个学时，全面介绍了Stata的基本操作方法。
    相关链接：说明书
  • (b) Stata高级视频教程。 主要介绍各种计量模型的基本思想及其在Stata中的实现方法，包括OLS、GLS、MLE、IV-GMM、时间序列分析、面板模型、Stata高级编程、Bootstrap和Monte Carlo 模拟等内容，共计48个学时，全面的覆盖了计量经济学的核心内容。该视频的特点是以实Stata证分析为导向，视频中介绍了大量的应用实例。
    相关链接：说明书
  • (c) Stata学术论文专题。“Stata学术论文专题（视频教程）”分为两个部分：第一部分精讲14篇论文，第二部分为写作技巧，包括61个视频文件（约80个课时，每个课时约40分钟）。课程中精选了14篇发表于Journal of Finance、Journal of Financial Economics、经济研究、管理世界等期刊的论文，与大家一同分享学术论文实证分析过程中面临的各种障碍和处理方法。这些论文涵盖了实证分析过程中最为常用的计量模型。其中包括看似简单但应用却非常灵活的OLS。鉴于Panel Data模型的应用日益广泛，专题中的论文涉及了多种面板数据模型，包括FE模型、动态面板模型、面板门限模型、面板VAR模型等。对于日益得到重视的内生性问题，则几乎出现在我们提及的每一篇论文中，最为典型的一些方法包括：IV-GMM估计、倾向得分匹配分析（PSM）、倍分法（D-in-D）。离散选择模型也是一个日益得到重视的模型，为此专题中还包括了Logit以及多元Logit模型，这对于学习和应用其他离散选择模型可以起到抛砖引玉的作用。
    相关链接：说明书

 

参考文献：

关于我们

  • 【Stata 连享会(公众号：StataChina)】由中山大学连玉君老师团队创办，旨在定期与大家分享 Stata 应用的各种经验和技巧。
  • 公众号推文同步发布于 CSDN-Stata连享会 、简书-Stata连享会 和 知乎-连玉君Stata专栏。可以在上述网站中搜索关键词Stata或Stata连享会后关注我们。
  • 点击推文底部【阅读原文】可以查看推文中的链接并下载相关资料。
  • Stata连享会 精彩推文1 || 精彩推文2

联系我们

  • 欢迎赐稿： 欢迎将您的文章或笔记投稿至Stata连享会(公众号: StataChina)，我们会保留您的署名；录用稿件达五篇以上，即可免费获得 Stata 现场培训 (初级或高级选其一) 资格。
  • 意见和资料： 欢迎您的宝贵意见，您也可以来信索取推文中提及的程序和数据。
  • 招募英才： 欢迎加入我们的团队，一起学习 Stata。合作编辑或撰写稿件五篇以上，即可免费获得 Stata 现场培训 (初级或高级选其一) 资格。
  • 联系邮件： StataChina@163.com

往期精彩推文

欢迎加入Stata连享会(公众号: StataChina)

  1. Edwards, M (2005). SPSS, STATA, and SAS: Flavours of Statistical Software. URI: http://hdl.handle.net/1873/250, ↩

  2. Long, J (2009). The workflow of data analysis using Stata. Stata Press ↩ ↩

  3. 连玉君, 钟经樊 (2007). 中国上市公司资本结构动态调整机制研究. 南方经济, (1): 23-38. ↩

  4. 连玉君, 苏治 (2009). 融资约束、不确定性与上市公司投资效率. 管理评论, (01): 19-26. ↩

  5. Lian, Y, Chung C-F (2008). Are Chinese Listed Firms Over-Investing? SSRN working paper, Available at SSRN: http://ssrn.com/abstract=1296462, ↩

  6. 连玉君 (2009). 中国上市公司投资效率研究. 北京: 经济管理出版社 ↩

  7. Watson, I (2007). Publications quality tables in Stata: a tutorial for the tabout program. Working Paper, http://fmwww.bc.edu/repec/bocode/t/tabout_tutorial.pdf, ↩

  8. Jann, B, Long J (2010). Tabulating SPost results using estout and esttab. Stata Journal, 10 (1): 46-60. ↩

  9. Jann, B (2005). Making regression tables from stored estimates. Stata Journal, 5 (3): 288-308. ↩

  10. Jann, B (2007). Making regression tables simplified. Stata Journal, 7 (2): 227-244. ↩

  11. Lokshin, M, Sajaia Z (2008). Creating print-ready tables in Stata. Stata Journal, 8 (3): 374-389. ↩

  12. Gini, R, Pasquini J (2006). Automatic generation of documents. Stata Journal, 6 (1): 22-39. ↩

  13. Hamilton, L (1990). Statistics with Stata. Brooks/Cole ↩

  14. Baum, C (2006). An Introduction to Modern Econometrics using Stata. Stata Press ↩

  15. Newton, H, Cox N (2009). Seventy-six Stata Tips. Stata Press ↩

  16. Chen, X, Ender P, Mitchell M, Wells C, 2005, Stata Web Books: Regression with Stata (http://www.ats.ucla.edu/stat/stata/webbooks/reg/default.htm ↩

  17. Adkins, L, Hill R (2008). Using stata for principles of econometrics. Wiley ↩

  18. Wooldridge, J (2009). Introductory econometrics: A modern approach. South Western Cengage Learning ↩

  19. Cameron, A, Trivedi P (2005). Microeconometrics: methods and applications. Cambridge University Press ↩

  20. Cameron, A, Trivedi P (2009). Microeconometrics Using Stata. Stata Press ↩ ↩

  21. Rabe-Hesketh, S, Everitt B (2006). A Handbook of Statistical Analyses Using Stata. Chapman & Hall/CRC ↩

  22. Mitchell, M (2008). A visual guide to Stata graphics. Stata Press ↩

  23. Kohler, U, Kreuter F (2005). Data Analysis Using Stata. Stata Press ↩

  24. 杨菊华 (2008). 社会统计分析与数据处理技术——STATA软件的应用. 北京: 中国人民大学出版社 ↩

  25. Baum, C (2009). An Introduction to Stata Programming. Stata Press ↩

  26. Hosmer, D, Lemeshow S (2000). Applied Logistic Regression. New York: John Wiley & Sons, Inc ↩

  27. Long, J, Freese J (2001). Regression models for categorical dependent variables using Stata. Stata Press ↩

  28. Long, J, Freese J (2006). Regression Models for Categorical Dependent Variables using Stata. Stata press ↩

  29. Hilbe, J (2009). Logistic regression models. Chapman & Hall/CRC Press ↩

  30. Rabe-Hesketh, S, Skrondal A, Pickles A (2004). GLLAMM manual. UC Berkeley Division of Biostatistics working paper series 160, http://www.bepress.com/ucbbiostat/paper160/, ↩ ↩

  31. 王志刚 (2008). 面板数据模型及其在经济分析中的应用. 北京: 经济科学出版社 ↩

  32. Rabe-Hesketh, S, Skrondal A (2008). Multilevel and Longitudinal Modelling Using Stata (Second Edition). Stata Press ↩

  33. Schmidheiny, K (2008). Coding with Mata in Stata. Lectures in Universitat Pompeu Fabra, http://kurt.schmidheiny.name/teaching/statamata.pdf, ↩

  34. Sterne, J (2009). Meta-analysis in stata: An updated collection from the stata. Stata Press ↩

  35. Hardin, J, Hilbe J, Hilbe J (2007). Generalized linear models and extensions. Stata Press ↩

  36. Harrison, G (2008). Maximum Likelihood Estimation of Utility Functions Using Stata. University of Central Florida, ↩

  37. Gould, W, Pitblado J, Sribney W (2006). Maximum likelihood estimation with Stata. Stata Press ↩

  38. Cleves, M, Gould W, Gutierrez R, Marchenko Y (2008). An introduction to survival analysis using Stata. Stata Press ↩

相关文章

网友评论

    本文标题：一份不太长的Stata简介(连玉君)

    本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/qeaiuxtx.html

    延伸阅读

    深度阅读

    • 您也可以注册成为美文阅读网的作者，发表您的原创作品、分享您的心情！

    栏目导航

    热点阅读

    stata连享会

    关于我们|服务条款|联系我们|一份不太长的Stata简介(连玉君)|投稿指南|网站地图|RSS订阅|排版工具|手机版

    提供经典美文摘抄,优美散文欣赏,现代诗歌精选,短篇小说,心情随笔,表白情书范文,故事会在线阅读欣赏

    Copyright © 2014-2023 Haomeiwen.com All Rights Reserved. 好美文阅读网 版权所有

    备案信息：桂公网安备 45052102000051号 · 桂ICP备13007215号-3

    本站所收录作品、热点评论等信息部分来源互联网，目的只是为了系统归纳学习和传递资讯

    所有作品版权归原创作者所有，与本站立场无关，如不慎侵犯了你的权益，请联系我们告知，我们将做删除处理！