Stata统计分析与应用（第3版） pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Publishing House of Electronics Industry

作者:马慧慧

出品人:

页数:408

译者:

出版时间:2016-4-1

价格:0

装帧:平装

isbn号码:9787121284229

丛书系列:

图书标签:

stata
统计学
计量经济学
应用软件
统计
教材2mid2
Stata
统计分析
计量经济学
数据分析
应用经济学
医学统计
社会科学
统计建模
回归分析
面板数据

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具体描述

Stata是近年来兴起的一款短小精悍、功能强大的统计计量软件，由于它操作灵活、简单、易学易用，现在已越来越受到人们的重视和欢迎，并且和SAS、SPSS一起，被称为新的三大权威统计软件。本书主要内容包括Stata使用基础、Stata与回归分析、Stata与多元统计分析、Stata编程入门，共计14章。这些内容中包括了Stata的数据管理、图形绘制、各种基本和高级的计量回归分析、常用的统计分析方法等，最后还简明地介绍了编程入门知识。在讲解过程中，本书使用Stata14这个最新版本，穿插了几百个实例加以诠释，并配有多媒体视频光盘进行讲解，非常方便读者的理解和学习。

探索数据科学的无限可能：一本实用指南本书并非仅仅是一本枯燥的技术手册，而是一扇通往数据洞察世界的窗户。无论您是渴望从海量数据中挖掘价值的商业分析师，希望量化研究结论的学术研究者，还是仅仅对统计学充满好奇的爱好者，本书都将是您不可或缺的伙伴。我们深知，在当今信息爆炸的时代，数据已成为驱动决策、引领创新的核心要素。然而，如何有效地捕捉、整理、分析和解读数据，始终是许多人面临的挑战。本书旨在以一种既严谨又易于理解的方式，系统地介绍统计分析的基本原理和核心方法，并着重于如何将这些理论知识转化为实际应用，解决真实世界中的复杂问题。您将在这本书中发现：严谨而清晰的统计学基础：我们将从最基础的描述性统计开始，循序渐进地介绍概率论、统计推断、假设检验等核心概念。我们不会回避数学细节，但会以直观的解释和丰富的案例，帮助您真正理解每一个统计量背后的意义，而不是死记硬背公式。您将学会如何准确地描述数据的分布特征，如何理解样本与总体的关系，以及如何评估统计结果的可靠性。多样化的统计分析模型：从线性回归到非参数检验，从方差分析到时间序列分析，本书将涵盖一系列广泛应用于不同领域的统计模型。我们不仅会讲解每个模型的原理和适用条件，更重要的是，会通过大量的实际案例，展示这些模型是如何在实际场景中解决问题的。例如，您将学习如何构建回归模型来预测销售额，如何使用方差分析来比较不同营销策略的效果，以及如何运用时间序列模型来预测股票价格。实战导向的数据分析流程：我们相信，统计分析的价值在于应用。因此，本书将引导您掌握一套完整的数据分析流程，包括数据收集、数据预处理（清洗、转换、缺失值处理）、探索性数据分析（EDA）、模型选择与构建、模型评估与诊断，以及最终的结论解释与报告撰写。您将学会如何有效地处理“脏”数据，如何通过可视化手段揭示数据中的隐藏模式，以及如何选择最适合您研究问题的统计模型。掌握强大的数据分析工具：在现代数据科学领域，掌握一款强大的统计软件至关重要。本书将重点讲解如何运用一款业界领先的统计软件来高效地完成各类数据分析任务。您将学习如何输入、管理和操作数据，如何利用软件强大的命令和函数来执行复杂的统计分析，以及如何生成专业、美观的图表来可视化您的分析结果。通过大量的实例操作演示，您将能够快速上手，并独立完成各种数据分析项目。解决实际问题的能力：本书的内容设计紧密结合实际应用场景，涵盖了经济学、社会学、医学、市场营销、金融学等多个学科领域。每一个案例都力求真实，贴近生活，让您在学习理论的同时，能够深刻体会统计学在解决实际问题中的强大力量。您将看到，统计学不仅仅是学术研究的工具，更是提升决策效率、优化资源配置、发现潜在机遇的有力武器。本书适合哪些读者？商业及市场分析师：学习如何通过数据分析来理解客户行为、评估营销活动效果、预测市场趋势，从而做出更明智的商业决策。学术研究人员：掌握严谨的统计方法，提升研究的科学性和可信度，能够更有效地分析实验数据、验证研究假设。数据科学及机器学习爱好者：构建坚实的统计学基础，为深入学习更高级的数据科学技术和算法打下牢固的地基。对数据分析感兴趣的初学者：以一种系统、易懂的方式入门统计学，逐步建立数据分析的思维框架。需要运用统计学解决实际问题的专业人士：无论是金融、医疗、教育还是工程领域，本书都能为您提供实用、可操作的数据分析解决方案。我们相信，数据本身不会说话，是统计学赋予了数据解读的能力。本书的目标是点燃您对数据科学的热情，为您提供探索数据价值的工具和方法。通过本书的学习，您将不仅掌握统计学的理论知识，更能培养出独立解决实际数据问题的能力，在瞬息万变的现代社会中，赢得先机，创造价值。现在，就让我们一起踏上这场激动人心的数据探索之旅吧！

作者简介

目录信息

第1章 Stata概述 1
1.1 Stata的历史和特点 1
1.2 Stata的使用界面 2
1.3 Stata命令——help、search命令 4
1.4 Stata学习资源 8
第2章数据管理 9
2.1 变量和变量的取值 9
2.1.1 变量的命名 9
2.1.2 变量的取值类型 10
2.1.3 变量的显示 11
2.1.4 变量的标签 14
2.2 创建一个新的数据集 14
2.2.1 关于数据集操作的基本命令 14
2.2.2 举例应用：创建新的数据集auto.dta 16
2.3 导入已创建的数据集 20
2.3.1 一般的原则 20
2.3.2 读取格式为.dta的数据 20
2.3.3 利用Excel复制数据进入Stata系统中 21
2.4 Stata中的表达式 22
2.4.1 算术符号 22
2.4.2 关系符号 22
2.4.3 逻辑符号 23
2.5 Stata中的常用函数 23
2.6 使用in、if和by语句定义数据子集 24
2.6.1 in的使用 24
2.6.2 if的使用 25
2.6.3 by语句的使用 25
2.7 变量的相关操作 25
2.7.1 建立新的变量——generate 25
2.7.2 更改已有的变量——replace 27
2.7.3 egen命令 29
2.8 数值和字符串的转换 33
2.8.1 encode和decode命令 33
2.8.2 real函数 35
2.9 生成分类变量和虚拟变量 35
2.9.1 生成虚拟变量 36
2.9.2 生成分类变量 37
2.10 数据的整理 42
2.10.1 数据的横向合并 42
2.10.2 数据的纵向合并 46
2.10.3 数据的交叉合并 49
2.10.4 数据的抽取 52
2.11 Stata操作习题 54
第3章图形绘制基础 57
3.1 Stata绘图简介 57
3.1.1 主要的图形类型 58
3.1.2 图形的组成部分与制图命令的结构 58
3.1.3 寻求帮助 58
3.2 绘制散点图 58
3.2.1 绘制散点图的命令和最基本的使用 58
3.2.2 散点显示选项（marker_options）的设定 63
3.2.3 散点标签选项（marker_label_options）的设定 69
3.2.4 连线选项（connect_options）的设定 75
3.2.5 振荡选项（jitter_options）的设定 76
3.3 二维绘图选项 77
3.3.1 坐标轴尺度选项组（axis_scale_options）的设定 78
3.3.2 坐标轴刻度选项组（axis_label_options）的设定 82
3.3.3 坐标轴标题选项组（axis_title_options）的设定 89
3.3.4 标题选项组（title_options）的设定 91
3.3.5 图例选项（legend_option）的设定 93
3.3.6 by选项的设定 98
3.3.7 scheme选项的设定 104
3.3.8 轴线选择选项（axis_choice_options）的设定 104
3.3.9 增加线选项（added_line_options）的设定 106
3.3.10 scale选项的设定 107
3.3.11 图形保存选项 109
3.3.12 图形输出选项 110
3.4 Stata操作习题 111
第4章其他图形绘制 113
4.1 绘制曲线标绘图和连线标绘图 113
4.1.1 绘制曲线标绘图 113
4.1.2 绘制连线标绘图 117
4.2 绘制拟合图形 118
4.2.1 绘制一次拟合图形 118
4.2.2 绘制二次拟合图形 120
4.2.3 绘制lowess拟合图形 121
4.3 绘制条形图 123
4.3.1 关于分类变量的讲解 125
4.3.2 关于条形图外观的讲解 126
4.4 Stata操作习题 131
第5章描述性统计分析 133
5.1 描述性统计的原理 133
5.1.1 定性变量 133
5.1.2 定量变量 133
5.2 描述性统计量的Stata实现 136
5.3 探测异常值 143
5.3.1 计算z得分 144
5.3.2 箱线图 144
5.4 数据的正态性检验和数据转换 148
5.4.1 正态性检验的原理 148
5.4.2 正态性检验的Stata实现 153
5.4.3 改变数据的分布 155
5.5 相关系数 157
5.5.1 相关系数概述 158
5.5.2 相关系数在Stata中的实现 159
5.6 Stata操作习题 163
第6章列联表分析 165
6.1 列联表分析 165
6.1.1 列联表概述 165
6.1.2 独立性检验统计量 165
6.1.3 列联表中的相关测量统计量 166
6.2 Stata的列联表分析——table和tabulate命令 167
6.2.1 使用table命令生成列联表 167
6.2.2 使用tabulate命令进行列联表分析 172
6.3 利用Stata生成包含描述性统计量的列表 176
6.3.1 tabstat 176
6.3.2 tabulate, summarize () 178
6.4 Stata操作习题 180
第7章方差分析 181
7.1 t检验 181
7.1.1 单样本t检验的基本思想与理论 181
7.1.2 双样本t检验的基本思想与理论 181
7.1.3 t检验的Stata基本命令 183
7.2 单因素方差分析 189
7.2.1 单因素方差分析原理 189
7.2.2 单因素方差分析Stata实现 191
7.3 双因素和多因素方差分析 195
7.3.1 双因素方差分析原理 195
7.3.2 多因素方差分析原理 199
7.3.3 双因素和多因素方差分析Stata实现 200
7.4 协方差分析 201
7.4.1 协方差分析原理 201
7.4.2 协方差分析Stata实现 202
7.5 Stata操作习题 204
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 206
8.1 线性回归分析 206
8.1.1 回归分析简介 206
8.1.2 线性回归分析简介 207
8.2 横截面数据 208
8.3 经典假设及其性质 210
8.3.1 经典假设 210
8.3.2 经典假设下线性模型的基本性质 211
8.4 Stata的回归分析——regress、predict、test命令 212
8.4.1 使用regress命令——因变量对自变量的回归 212
8.4.2 使用predict命令——计算拟合值和残差 219
8.4.3 使用test命令——进行读者指定的检验 221
8.5 sw regress基本命令及其选项——逐步回归 223
8.6 对解释变量和被解释变量做变换——更好地拟合数据 226
8.7 习题 228
第9章非经典假设、线性方程组、面板数据估计的Stata实现 229
9.1 非经典假设下的回归分析的Stata实现 229
9.1.1 多重共线性的检验和处理 229
9.1.2 内生性的检验与处理 233
9.1.3 异方差的检验与处理 238
9.2 线性方程组的回归分析——Stata实现 240
9.2.1 似不相关模型 240
9.2.2 联立方程组模型 243
9.3 面板数据的Stata处理 245
9.3.1 固定效应的面板数据Stata实现 247
9.3.2 随机效应的面板数据Stata实现 248
9.4 练习题 249
第10章非线性回归分析及回归诊断基础 251
10.1 非线性回归分析 251
10.1.1 非线性回归的Stata实现——nl命令 251
10.2 二值响应模型——使用probit、logit；dprobit、logistic命令 253
10.2.1 probit、dprobit命令的使用方法 253
10.2.2 logit、logistic命令的使用方法 256
10.3 多值响应模型——使用mlogit、ologit命令 258
10.3.1 无序响应模型——mlogit命令 258
10.3.2 有序响应模型——ologit命令 261
10.4 角点解模型——tobit命令的使用方法 264
10.5 样本选择模型——heckman命令的使用方法 265
10.6 回归诊断 267
10.7 练习题 271
第11章时间序列分析 273
11.1 基本时间序列模型的估计 273
11.1.1 趋势分析与指数平衡 273
11.1.2 平稳性检验 275
11.1.3 趋势分析与指数平滑的Stata实现 276
11.2 ARIMA模型的估计、单位根与协整 280
11.2.1 ARIMA模型的估计 280
11.2.2 单位根过程及其检验 283
11.2.3 协整检验 285
11.2.4 ARIMA模型的Stata实现 286
11.3 VAR与VEC的估计及解释 295
11.3.1 普通VAR模型的估计 295
11.3.2 Granger因果分析、IRF与方差分解 297
11.3.3 Johansen协整检验和VEC模型的估计 300
11.3.4 VAR模型的Stata实现 302
11.4 ARCH与GARCH的估计及解释 309
11.4.1 ARCH模型 309
11.4.2 GARCH模型 310
11.4.3 ARCH模型的Stata实现 311
11.5 Stata操作习题 315
第12章聚类分析 318
12.1 聚类分析的基本思想与理论 318
12.1.1 聚类分析的基本思想 318
12.1.2 聚类分析的相似性测度 319
12.1.3 聚类分析的典型方法 321
12.1.4 聚类分析的步骤 324
12.2 聚类分析的基本命令 325
12.3 Stata操作习题 337
第13章主成分分析和因子分析 339
13.1 主成分分析 339
13.1.1 主成分分析的基本思想与理论 339
13.1.2 主成分分析基本命令 342
13.1.3 Stata操作案例 353
13.2 因子分析 357
13.2.1 因子分析的基本思想与理论 357
13.2.2 因子分析基本命令 362
13.2.3 Stata操作案例 366
13.3 Stata操作习题 369
第14章 Stata编程基础 371
14.1 do文件和log文件 371
14.1.1 do文件的编写 371
14.1.2 运行do文件 372
14.1.3 log文件 372
14.2 局部宏与全局宏 373
14.2.1 局部宏 374
14.2.2 全局宏 378
14.2.3 一些扩展函数以及列表函数 378
14.3 标量简介 380
14.4 循环结构 382
14.4.1 forvalues语句 382
14.4.2 foreach语句 384
14.5 矩阵简介 386
14.6 使用Stata命令的结果 387
14.6.1 r类命令 387
14.6.2 e类命令 391
14.7 Stata操作习题 395
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本**《数据挖掘与机器学习实战》**简直是为我这种想在真实世界应用数据科学技能的读者量身定做的。它没有陷入那些枯燥的理论推导，而是直奔主题，手把手教你如何从零开始构建一个实用的预测模型。作者选取的案例非常贴近行业前沿，比如用梯度提升树解决客户流失问题，或者用深度学习识别图像中的异常模式，这些都是我日常工作中经常会遇到的挑战。最让我欣赏的是，书中对不同算法的**适用场景和局限性**的分析非常到位。比如，它会明确指出在数据量小、特征维度高的情况下，应该优先考虑哪些正则化方法，而不是盲目堆砌复杂的神经网络。代码示例简洁高效，并且都附带了详细的注释和步骤分解，即便是初次接触某个特定算法的人也能快速上手，并对其背后的逻辑有清晰的认识。这本书更像是一位经验丰富的导师，在你迷茫时提供明确的方向和实用的工具，让我真正体会到了数据挖掘的魅力所在。

评分☆☆☆☆☆

对于那些刚踏入**《Web前端开发：从入门到精通》**这个领域的学习者来说，这本书绝对是一本宝藏级别的指南。它完全颠覆了我过去对前端学习“碎片化”的印象。作者没有只关注单一的框架或技术，而是以一种**生态系统**的视角来组织内容。从HTML5的语义化结构到CSS3的复杂布局技巧，再到JavaScript ES6+的新特性，讲解得细致入微。尤其值得称赞的是，书中对**响应式设计和性能优化**的章节处理得极为出色，提供了大量实用的CSS Hack和JavaScript异步加载的最佳实践。我特别喜欢它每章末尾设置的“实战项目演练”，通过模拟构建一个电商网站的界面，将所学的知识点融会贯通。这本书的语言风格非常亲切，没有高高在上的技术术语，读起来轻松愉快，极大地增强了初学者的学习信心和动手能力。

评分☆☆☆☆☆

我最近在研究**《现代项目管理与敏捷实践》**，这本书对当前项目管理领域的最新发展，特别是敏捷方法的阐述，达到了一个非常高的水准。它不仅仅是简单介绍Scrum或看板的流程，而是深入探讨了如何在不同的组织文化和项目类型中**裁剪（Tailoring）**这些敏捷框架以达到最优效果。书中关于风险管理和利益相关者沟通的章节，提供了许多极具操作性的工具和模板，这些可以直接应用到我正在负责的大型软件开发项目中。最让我受益匪浅的是它对**“价值交付”**这一核心理念的强调，时刻提醒团队成员关注最终为客户创造的实际效益，而非仅仅是完成任务列表。这本书的语言非常**务实且目标导向**，结构清晰，每一部分都像是一份精心设计的操作手册，帮助管理者跨越理论与实践之间的鸿沟，高效地推进项目。

评分☆☆☆☆☆

我近期在研究**《高级计量经济学理论与前沿》**时，这本书给了我一个全新的视角来看待复杂的时间序列模型。它的深度和广度令人印象深刻，它不仅仅停留在讲解经典的ARMA或GARCH模型，而是深入探讨了非线性时间序列模型，如状态空间模型和非参数估计方法。对于我这种需要进行严谨学术研究的读者来说，书中对**渐近性质的证明和假设条件的严格论述**是至关重要的，它确保了我们理解和应用这些模型时，理论基础是牢固的。作者在论述过程中非常注重逻辑的严密性，每一步推导都清晰可见，并且辅以大量的数学工具和矩阵代数知识作为支撑。阅读这本书的过程，与其说是学习应用，不如说是一场对计量经济学核心思想的深度朝圣。它要求读者具备扎实的数理统计背景，但一旦读完，你对宏观经济数据背后的内在结构将会有更深刻的洞察力。

评分☆☆☆☆☆

最近在翻阅**《艺术史概论：从古典到现代的视觉之旅》**，这本书的结构和叙述方式真是太吸引人了。它完全打破了我对艺术史教科书总是枯燥乏味的刻板印象。作者采用了**编年史与主题交叉讨论**的独特方法，使得不同时期、不同地域的艺术思潮之间的联系和对话得以清晰展现。比如，它并没有孤立地介绍文艺复兴，而是将其置于当时的社会变革和人文主义兴起的大背景下进行剖析，使得每一幅画作、每一件雕塑都仿佛有了“生命”和“故事”。书中大量的**高清彩色插图**和独到的解读，让我对那些耳熟能详的作品有了全新的认识。它引导读者去思考“为什么”和“如何”，而不是仅仅停留在“是什么”的层面。对于一个艺术爱好者而言，这本书提供了远超于知识点罗列的审美体验和批判性思维的培养。

评分☆☆☆☆☆

学习stata挺好的一本书。

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评分☆☆☆☆☆

价格便宜量又足！好用！

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