An Introduction to Stata Programming pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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☆☆☆☆☆

出版者:Stata Press

作者:Christopher F. Baum

出品人:

页数:362

译者:

出版时间:2009-3-18

价格:USD 69.95

装帧:Paperback

isbn号码:9781597180450

丛书系列:

图书标签:

stata
Stata
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社会科学
方法论
入门

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具体描述

This work focuses on three types of Stata programming: do-file programming, ado-file programming, and Mata functions that work in conjunction with do- and ado-files. It explains how to usefully automate work with Stata and how to use Stata more effectively through programming on one or more of these levels. After presenting elementary concepts of the command-line interface and commonly used tools for working with programs and data sets, the text follows a unique format by offering "cookbook" chapters after each main chapter. These cookbook chapters look at how to perform a specific programming task with Stata and provide a complete solution to the problem. The text also includes numerous examples of Mata, Stata's matrix programming language.

《数据分析与编程实践：走向精通》本书旨在为那些希望深化自身数据处理与分析能力，并迈向编程实践领域的研究者、学生及从业者提供一份全面且实用的指导。内容涵盖从基础的数据管理技巧到复杂的编程逻辑构建，旨在帮助读者建立扎实的数据科学基础，并能够灵活运用编程工具解决实际问题。第一部分：数据管理与预处理的艺术在任何数据分析项目中，有效的数据管理和准确的预处理是成功的基石。本部分将引导您深入理解数据处理的各个环节，确保数据的可靠性和后续分析的有效性。数据导入与导出：掌握从各种常见数据源（如CSV、Excel、数据库、文本文件）导入数据的技巧，并学习如何将处理后的数据以多种格式导出。我们将探讨不同导入方法的优势与局限，以及如何应对编码问题、缺失值等常见挑战。数据结构与类型：深入理解不同数据结构（如向量、矩阵、数据框）的特性，以及如何识别和处理不同数据类型（如数值型、字符型、日期型、逻辑型）。这将帮助您更有效地组织和操作数据。变量转换与创建：学习如何根据分析需求对现有变量进行转换，例如创建派生变量、进行逻辑判断、格式化文本数据等。我们将介绍多种常用的转换函数和操作符，并演示如何应用它们来解决具体问题。数据清洗与缺失值处理：缺失值是数据分析中的常见难题。本部分将详细介绍识别、理解缺失值的原因，并提供多种处理策略，包括删除、插补（均值、中位数、回归插补等）以及更高级的机器学习方法。同时，我们将探讨异常值的检测与处理方法，确保数据质量。数据筛选与子集化：掌握根据特定条件提取数据子集的高级技巧，包括逻辑运算符、范围筛选、模式匹配等。这将使您能够高效地定位和分析您感兴趣的数据部分。数据重塑：学习如何进行“长-宽”数据格式的转换，这对于处理面板数据、多期数据等尤为重要。我们将介绍常用的数据重塑函数，并演示其在不同场景下的应用。合并与连接数据：掌握将多个数据集按照共同的标识符进行合并（如内连接、左连接、右连接、全连接）的能力，这是整合异构数据源的关键步骤。第二部分：探索性数据分析（EDA）与可视化在深入模型构建之前，对数据进行充分的探索性分析和可视化是至关重要的。本部分将帮助您理解数据的分布、变量之间的关系，并运用可视化手段直观地展示分析结果。描述性统计：学习如何计算和解释各种描述性统计量，包括均值、中位数、众数、方差、标准差、百分位数、偏度、峰度等，以全面了解数据的中心趋势、离散程度和分布形态。频率分析与交叉表：掌握对分类变量进行频率统计和交叉分析的方法，理解不同类别之间的关系。数据可视化基础：介绍不同类型图表的适用场景，包括直方图、箱线图、散点图、折线图、条形图、饼图等。我们将重点讲解如何选择最适合表达特定信息类型的图表。高级可视化技术：探索更具表现力的可视化方法，例如分组散点图、热力图、平行坐标图、小提琴图等，用于展示多变量关系、高维数据和时间序列数据。交互式可视化：了解如何创建交互式图表，允许用户通过缩放、平移、悬停提示等方式深入探索数据，从而获得更丰富的洞察。可视化报告的构建：学习如何将多个图表和统计结果整合到一份清晰、具有说服力的报告中，并根据受众的需求调整可视化风格和内容。第三部分：编程基础与逻辑构建掌握编程能力是实现自动化、复杂分析和模型开发的关键。本部分将为您奠定坚实的编程基础，并引导您构建高效的编程逻辑。变量与数据类型：深入理解编程语言中变量的声明、赋值以及基本数据类型（整数、浮点数、字符串、布尔值）的运算。运算符与表达式：掌握算术运算符、比较运算符、逻辑运算符以及位运算符，并学习如何将它们组合成复杂的表达式。控制流语句：学习使用条件语句（如if-else，switch-case）和循环语句（如for，while）来控制程序的执行流程，实现条件判断和重复操作。函数与模块：理解函数的作用，学习如何定义自己的函数以实现代码重用，并掌握如何利用现有的库（模块）来扩展程序的功能。错误处理与调试：学习如何识别、定位和修复程序中的错误（bug），并掌握常用的调试技巧，确保程序的稳定运行。面向对象编程（OOP）概念（可选）：对于有志于更深入编程实践的读者，我们将简要介绍面向对象编程的核心概念，如类、对象、继承、多态等，为理解更复杂的编程框架打下基础。算法思维与问题分解：培养将复杂问题分解为一系列可执行步骤的思维模式，并学习如何将这些步骤转化为清晰的算法和代码。第四部分：高级数据分析与建模在本部分，我们将深入探讨如何运用编程技术进行更高级的数据分析和建模，以解决更具挑战性的实际问题。统计模型：学习如何使用编程语言实现和应用各种统计模型，包括线性回归、逻辑回归、时间序列模型、方差分析（ANOVA）等。我们将侧重于模型的构建、参数估计、假设检验以及结果的解释。机器学习入门：介绍常见的机器学习算法，如决策树、随机森林、支持向量机（SVM）、聚类算法（K-means）等。我们将讲解算法的基本原理，并演示如何在编程环境中实现这些算法进行预测和分类。模型评估与调优：掌握评估模型性能的常用指标（如准确率、精确率、召回率、F1分数、RMSE、R-squared等），并学习如何进行模型调优以获得更好的预测效果。特征工程：探讨如何通过创造新的特征、转换现有特征来提升模型性能，包括特征选择、特征提取（如PCA）等。文本分析与自然语言处理（NLP）基础：介绍文本数据的预处理方法，如分词、词干提取、去除停用词等，并演示如何进行简单的文本分析，如词频统计、主题模型（LDA）等。大数据处理基础（可选）：简要介绍处理大规模数据集时的挑战，以及一些常用的分布式计算框架的基本概念，为未来处理海量数据做好准备。第五部分：实战应用与最佳实践理论知识需要通过实践来巩固和升华。本部分将通过实际案例，展示如何将前面学到的知识融会贯通，并分享编程实践中的最佳实践。案例研究：提供一系列来自不同领域的真实数据分析案例，涵盖商业分析、科学研究、社会调查等，引导读者一步步完成数据收集、清洗、分析、建模和结果报告的全过程。代码效率与优化：探讨如何编写更高效、更简洁的代码，包括向量化操作、避免显式循环、利用高效的算法等。代码规范与文档：强调编写清晰、可读性强的代码的重要性，并介绍良好的代码注释和文档编写习惯，以提高代码的可维护性和可协作性。版本控制工具（如Git）：介绍版本控制系统的基本原理和使用方法，帮助读者管理代码的迭代，实现团队协作。自动化报告生成：演示如何利用编程技术自动化生成数据分析报告，显著提高工作效率。持续学习与进阶资源：提供进一步深入学习的建议和资源链接，包括在线课程、社区论坛、进阶书籍等，鼓励读者在数据科学领域不断探索和成长。本书将通过清晰的逻辑结构、丰富的代码示例和贴近实际的案例，帮助读者建立起一套完整的解决数据问题的能力体系。无论您是初学者还是希望提升技能的实践者，本书都将是您在数据科学之旅中宝贵的参考。

作者简介

Christopher F. Baum’s An Introduction to Stata Programming is worthwhile for anyone wanting to learn about programming in Stata. For the beginner, Baum assumes only that the user is familiar with Stata, and so he builds up accordingly. For the more advanced Stata programmer, the book introduces Stata’s Mata programming language and provides optimization tips for day-to-day work. All readers will find better, new ways to approach old tasks.

Baum steps the reader through the three levels of Stata programming. First up are do-files. Though often thought of as simple batch files, do-files support both loops and conditional execution, and hence can be used for automation as well as reproducibility. While giving examples of do-file programming, Baum introduces useful but often-overlooked Stata constructions.

Next come ado-files, which are used to extend Stata by creating new commands that share the syntax and behavior of official commands. Baum gives an example of how to write a simple additional command for Stata, complete with documentation and certification. After writing the simple command, Baum then shows how users can write their own custom estimation commands by using both Stata’s built-in numerical maximum likelihood estimation routine, ml, and its built-in nonlinear least-squares routines, nl and nlsur.

Finishing up the book are two chapters on programming in Mata, which is Stata’s matrix programming language. Mata programs are integrated into ado-files to build a custom estimation routine that is optimized for speed and numerical stability. While stepping through these structures, Baum weaves in the details that are needed to become an expert at Stata programming, so readers will also learn more about Stata itself while learning the tools for programming.

Baum approaches each topic by first explaining the background and need for the topic, then looking at the basic usage and examples, and finally examining use within larger, more applied “cookbook” examples. Many of his examples come from questions posed on the Statalist listserver, so they address complexities of interest to a broad range of Stata users. The programming examples cover an array of topics, illustrate some of Stata’s built-in tools (such as the resampling techniques of bootstrapping and jackknifing), and offer solutions to tricky data management questions.

The breadth and depth of this book make it a necessity for anyone interested in programming in Stata.

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

Baum 是Stata领域的大神之一（另一位大神是N.Cox），hero of Stata regmonkey, 本身又是Boston College的教授，算得上是Stata在经济学领域的权威了，写了无数的package, 名字也经常出现在各种stata conference speaker list 上。这样的人物能拨冗写一本Stata programming的...

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

与其他我翻阅过的Stata编程书籍相比，这本书在代码的可读性和维护性方面，展现出了极高的专业水准。很多入门级教程只关注代码能否运行，却忽略了代码的可读性，导致自己写的代码过一段时间后自己都看不懂了。但这本书从一开始就强调了良好的编程习惯，比如恰当的注释使用、清晰的变量命名规范，以及如何利用`local`和`global`宏来提高代码的灵活性和可移植性。这对于我这种需要与实验室其他成员协作项目的用户来说至关重要。书中关于“调试”（Debugging）的章节尤其出色，它提供了一套系统性的排错思路和工具使用方法，让我不再是盲目地修改代码，而是能够有条不紊地定位问题所在。作者在讲解复杂循环结构时，对于边界条件的探讨非常细致，这往往是新手最容易掉进去的陷阱。读完后，我感觉自己的编程思维得到了极大的提升，不再只是输入指令，而是开始构建一个健壮、易于维护的分析框架。这本教材，与其说是一本工具书，不如说是一本关于“高质量数据分析实践”的哲学指南。

评分☆☆☆☆☆

这本关于Stata编程的书籍，从我这个初学者的角度来看，简直是一场及时的雨。我之前尝试过自己摸索Stata的一些高级功能，比如编写自定义命令或者进行复杂的数据清洗流程，但总是感觉无从下手，官方文档虽然详尽，但对于一个需要快速上手解决实际问题的人来说，未免有些晦涩难懂。这本书的叙述方式非常平易近人，它没有一开始就抛出复杂的理论框架，而是像一个经验丰富的导师，一步一步引导你走进编程的世界。作者似乎深知初学者在面对新语言时的那种畏惧感，所以他们设计了大量贴近真实研究场景的例子，从最基础的变量操作、循环结构，到更进一步的宏定义和文件管理，结构组织得极为清晰。我特别欣赏它在讲解逻辑结构时所采用的类比手法，这让抽象的编程概念变得具体可感。例如，在解释Do-file的最佳实践时，作者用“搭建乐高积木”来比喻模块化编程的重要性，这种生动的描述极大地降低了我的学习门槛。读完前几章，我不再仅仅是一个被动的数据分析执行者，开始能主动思考如何用更高效、更可重复的方式来处理我的数据，这对我来说是质的飞跃。

评分☆☆☆☆☆

从排版和学习体验上来说，这本书的设计也体现了作者对读者的尊重。每一章的开头都有清晰的学习目标概述，结尾则有总结性的“关键点回顾”和一系列富有挑战性的“练习与思考题”。这些练习题的设计非常巧妙，它们不会直接复制书中的例子，而是要求你将学到的知识点进行创造性的组合来解决一个全新的问题。这确保了知识的真正内化，而不是机械的记忆。此外，书中的代码块格式清晰，高亮显示得当，使得在跟读代码时，眼睛不容易疲劳。对于那些需要将教学材料用于课堂演示的教师或助教来说，这本书的结构化布局也提供了极大的便利。总而言之，它成功地搭建起了一座连接Stata基础操作与高级定制化编程之间的坚固桥梁，是我近年来接触到的，对Stata编程领域最具深度和实用价值的参考读物，强烈推荐给所有希望将Stata潜力发挥到极致的用户。

评分☆☆☆☆☆

这本书对于Stata编程语言核心概念的深入剖析，远远超出了我对“编程入门”的预期。我原以为它会是那种只停留在基础命令调用的说明书，但实际上，它勇敢地触及了Stata编程语言的一些更深层次的特性，比如用户定义函数（UDFs）的创建与应用，以及如何有效地利用Stata的内置数据结构（如矩阵和字符串函数）来优化性能。特别是关于性能优化的讨论，对我处理那些动辄百万观测值的超大型数据集时，提供了关键的性能洞察。作者清楚地解释了为什么某些看似相似的命令在执行速度上会有天壤之别，并提供了具体的优化建议，比如何时应该使用循环，何时应该依赖内置的向量化操作。这种对效率的关注，使得这本书不仅对学术研究有价值，对于金融计量和大规模市场数据分析等对时效性要求极高的领域，也具有极强的指导意义。它真的让你明白了，Stata不仅仅是一个统计软件，更是一个功能强大的脚本语言环境。

评分☆☆☆☆☆

我是一名社会科学领域的研究生，日常工作离不开大规模的调查数据处理，过去我常常把大量时间浪费在重复性的“复制粘贴”操作上，不仅效率低下，而且极易出错。这本书的出现，彻底改变了我的工作流。它不是那种停留在“介绍Stata有什么功能”的浅尝辄止的指南，而是深入到了“如何利用Stata的编程能力来自动化你的工作流程”的核心。我尤其被其中关于“循环与条件判断在面板数据分析中的应用”那一章节所吸引。作者通过一个完整的、具有挑战性的案例——比如处理缺失值的不规则填充和时间序列的对齐——展示了编程的强大威力。我发现自己可以轻松地将原本需要耗费数小时的手动操作，压缩成一个几分钟内就能跑完的脚本。这种“解放双手”的感觉，带来的不仅是时间的节省，更是研究精力的释放。它让我有更多精力去关注理论假设和结果解释，而不是纠结于命令的语法细节。对于那些需要处理复杂抽样设计或需要进行重复性模拟分析的研究人员来说，这本书提供的编程范式是无价之宝，它教会你如何像一个真正的软件工程师那样思考数据处理。

评分☆☆☆☆☆

看过前三分之一。不太推荐。入门的话还是用普林斯顿的网络教程比较好。

评分☆☆☆☆☆

为复习Econometrics复习过一遍知识点，很有用。

评分☆☆☆☆☆

终于把里面的程序都抄了一遍…………

评分☆☆☆☆☆

为复习Econometrics复习过一遍知识点，很有用。

评分☆☆☆☆☆

看过前三分之一。不太推荐。入门的话还是用普林斯顿的网络教程比较好。