第一篇 Stata概述 1
第1章 Stata简介 1
1.1Stata的版本 1
1.2Stata的特点与功能 2
1.3Stata的界面介绍 3
1.4基本设定方法 4
第2章 数据管理 6
2.1数据文件的内容描述 6
2.2对变量和观测值的操作 8
2.3标签 11
2.4分类数据的处理 13
2.5字符变量与数值变量的互换 15
2.6数据的排序 18
2.7缺失值的处理 19
2.8重复观测值 20
2.9长数据与宽数据的转换 22
第3章 矩阵与函数 24
3.1矩阵运算 24
3.2变量与矩阵的相互转换 28
3.3函数 30
第4章 作图 35
4.1绘制图形 35
4.2修改图形 36
4.3图形的其他操作 38
第5章 模型估计、检验与预测概述 39
5.1估计模型的基本选项 39
5.2估计模型的相关操作 41
5.3模型的基本统计指标 46
5.4参数检验 48
5.5参数函数的估计 53
5.6变量的边际影响或弹性 55
5.7模型预测 57
5.8建立参数约束 59
第二篇 单元统计分析 60
第6章 描述统计学 60
6.1描述统计量 60
6.2单因素分类表 64
6.3两个分类变量的列联表 65
第7章 参数假设检验 67
7.1总体均值的假设检验 67
7.2总体方差的假设检验 69
7.3总体比率的假设检验 71
第8章 非参数检验 73
8.1单变量的分布检验 73
8.2两组样本的同分布检验 74
8.3多组样本的同分布检验 76
8.4列联表的独立性检验 77
8.5序列自相关的游程检验 77
第9章 （协）方差分析 79
9.1单因素方差分析 79
9.2一般方差分析 81
9.3线性约束检验 82
9.4案例 83
第10章 相关分析 85
10.1Pearson简单相关系数 85
10.2偏相关系数 86
10.3分类变量的相关系数 87
第三篇 多元统计分析 89
第11章 多元方差分析 89
11.1多元方差分析 89
11.2轮廓分析 92
11.3霍特林均值向量检验 94
第12章 主成分分析 96
12.1主成分估计 97
12.2主成分分析的几种工具 99
12.3作图 102
12.4旋转 104
12.5预测 105
12.6案例 106
第13章 因子分析 109
13.1因子估计 109
13.2模型诊断与检验 110
13.3因子旋转与作图 112
13.4预测 113
13.5案例 113
第14章 典型相关分析 114
14.1典型相关估计 114
14.2预测 115
14.3典型载荷 116
14.4案例 117
第15章 聚类分析 120
15.1系统聚类法 120
15.2非系统聚类法 123
15.3聚类停止法则 124
15.4分层树 125
15.5生成分类变量 126
15.6其他命令 126
15.7案例 128
第16章 判别分析 131
16.1判别分析 131
16.2模型诊断与检验 133
16.3预测 138
16.4案例 139
第17章 对应分析 142
17.1简单对应分析 142
17.2多重、联合对应分析 154
17.3双重信息图 157
第四篇 计量经济分析 159
第18章 单方程结构模型 159
18.1单方程线性模型的OLS估计 159
18.2异方差的检验与修正 163
18.3自相关的检验与修正 165
18.4多重共线性的检验与修正 169
18.5工具变量法 170
18.6非线性最小二乘法 174
第19章 系统方程模型 177
19.1多元回归 177
19.2似不相关回归 178
19.3联立方程模型的估计 180
19.4预测 182
第20章 离散选择模型 183
20.1三项选择模型 183
20.2排序选择模型 188
第21章 计数模型 191
21.1泊松回归和负二项回归 191
21.2广义负二项回归 194
21.3零胀计数模型 195
21.4零截断计数模型 196
第22章 受限因变量模型 197
22.1截断模型 197
22.2归并模型 200
22.3Tobit模型 202
第23章 时间序列模型 205
23.1基本命令介绍 205
23.2相关图 208
23.3ARIMA模型与SARIMA模型 211
23.4单位根检验 214
23.5向量自回归模型 216
23.6结构向量自回归模型 226
23.7向量误差修正模型 229
23.8ARCH族模型 232
第24章 面板数据 236
24.1面板数的定义与描述统计 236
24.2跨方程相关结构模型的估计 237
24.3固定效应、随机效应模型 240
24.4工具变量估计 243
24.5动态面板数据 246
参考文献 249