stata

得到稳健标准误的意思

比如你要处理的变量为x，那么就winsor x ,gen(x_1) p(0.01) p前面加不加逗号给忘了，你自己help winsor自己看一下，x_1是新生成的变量，P（0.01）指的是处理前后1%的数据，这个比例可以随便改，比如0.005就是前后0.5%

gen lwage=ln（wage）reg lwage educ

滞后2阶 L2.XX提前2阶 F2.XX

操作方法如下：xtreg表示对面板数据进行回归，前缀xt可以说是面板数据命令的标志，与OLS的回归命令reg相区别。在这个例子中，被解释变量为exit1，后面4个全是解释变量，fe表示fixedeffect，处理的是个体固定效应，r表示robust，即采用聚类稳健标准误，对于面板数据估计，r自动聚类到截面维度，若要更改聚类层面，可以手动将r换成cluster（hy），括号内为想要聚类的层面，比如hy（行业）。关于R-sq，也就是RSquare，这里也要强调一下，可以发现，回归结果显示了三个R-aq，到底应该用哪一个呢？之前讲过，固定效应有三种估计方法，Stata默认的是组内估计（Withinestimate），因此这三个R-sq里应该用第一个：within=0.02。不过也有一个“聪明”的办法来识别，即通过命令将回归结果直接导出到word，然后再看软件给出的是哪一个R-sq（导出回归结果的命令之前有提过，像outreg2以及esttab等都能很好实现）。

你要问什么方面的赋值？ 一些简单的 （1）gen x=1 （创造X变量，使X变量为1） （2）gen x=. （创造X变量，不赋值） gen y=1 replace x=y-1 （使x变量变为y变量减一，也就是0）

state英 [steu026at] 美 [stet] n. 国家;州;状况，情况;资格vt. 规定;陈述，声明adj. 国家的;国务的，公务的;正式的第三人称单数： states 复数： states 现在分词： stating 过去式： stated 过去分词： stated Leaders of the Southern states are meeting in Louisville. 南部一些州的领导正在路易斯维尔开会。

test QUANT>=0

1、F检验又叫方差齐性检验。在两样本t检验中要用到F检验。 2、从两研究总体中随机抽取样本，要对这两个样本进行比较的时候，首先要判断两总体方差是否相同，即方差齐性。若两总体方差相等，则直接用t检验，若不等，可采用t#39;检验或变量变换或秩和

如果编程正确，capture不会显示什么特别结果，只是存贮一个0在_rc中，如果错误，就存个1在其中。但是有了capture，后面跟的命令就不会显示结果。如果需要显示后面命令的结果，就加上noisily，这时，如果程序正确就显示后面命令运行的结果，并且存个0在_rc中，否则显示错误信息，并存个0在_rc中。帮助有有说明的，你可以仔细看一下：capture executes command, suppressing all its output (including error messages, if any) and issues a return code of zero. The actual return code generated by command is stored in the built-in scalar _rc. capture can be combined with {} to produce capture blocks, which suppress output for the block of commands. See the technical note in [P] capture for more information. capture is useful in do-files and programs because their execution terminates when a command issues a nonzero return code. Preceding sensitive commands with the word capture allows the do-file or program to continue despite errors. Also do-files and programs can be made to respond appropriately to any situation by conditioning their remaining actions on the content of the scalar _rc. capture can be combined with noisily to display the output and any error messages regardless of the return code. For example, . capture noisily regress y x will either display an error message and store the return code in _rc or display the output and store a return code of zero in _rc.

可以啊。命令格式： predict [type] newvar [if] [in] [, tfp]例： opreg sales, exit(exit) state(stock) proxy(investment) free(material employment) cvars(sizedum2 sizedum3 time)predict nevvv , tfp

全要素生产率的估算方法可归结为两大类：一类是增长会计法，另一类是经济计量法。增长会计法是以新古典增长理论为基础，估算过程相对简便，考虑因素较少，但主要缺点是假设约束较强，也较为粗糙；而经济计量法利用各种经济计量模型估算全要素生产率，较为全面地考虑各种因素的影响，但估算过程较为复杂。（一） 增长会计法增长会计法(growth accounting approach) 的基本思路是以新古典增长理论为基础，将经济增长中要素投入贡献剔除掉，从而得到全要素生产率增长的估算值，其本质是一种指数方法。按照指数的不同构造方式，可分为代数指数法和几何指数法（也称索洛残差法）。代数指数法（AIN)代数指数法(arithmetic index number approach,AIN) 最早由艾布拉姆威兹(Abramvitz,1956） 提出，其基本思想是把全要素生产率表示为产出数量指数与所有投入要素加权指数的比率。假设商品价格为Pt，数量为Qt，则总产出为PtQt。生产中资本投入为Kt，劳动投入为Lt，资本价格即利率为rt，工资率为wt，则总成本为rtKt +wtLt。在完全竞争和规模收益不变假设下，有总产出等于总成本即：PtQt =rtKt +wtLt⑴但由于技术进步等因素的影响，⑴ 式往往不成立，可将⑴ 式改写为：P0Qt =TFPt[r0Kt +w0Lt]⑵其中，r0 、w0 和P0 为基年利率、工资和价格。参数TFPt 为全要素生产率，反映技术进步等因素对产出的影响。TFPt=P0Qt/[r0Kt +w0Lt] （3）⑶ 式就是全要素生产率的代数指数公式。后来，经济学家们又提出各种全要素生产率代数指数，它们的形式虽不同，但基本思想是一样的。代数指数法很直观地体现出全要素生产率的内涵，但缺陷也十分明显，主要体现在它虽然没有明确设定生产函数，但暗含着资本和劳动力之间完全可替代，且边际生产率是恒定的，这显然缺乏合理性。所以这种方法更多地是一种概念化方法，并不适于具体实证分析（Caves,Christensen andDiewart,1982）。 2.索洛残差法（SR)索洛残差法最早由罗伯特·索洛(Robert Merton Solow,1957） 提出，基本思路是估算出总量生产函数后，采用产出增长率扣除各投入要素增长率后的残差来测算全要素生产率增长，故也称生产函数法。在规模收益不变和希克斯中性技术假设下，全要素生产率增长就等于技术进步率。总量生产函数为：Yt = Ω（t)F(Xt) ⑷其中，Yt为产出，xnt为第n 种投入要素。假设Ω（t) 为希克斯中性技术系数，意味着技术进步不影响投入要素之间的边际替代率。TFPt=Ω（t)=Yt/F(Xt)=Yt/(K^α)(L^β) (5)其中TFPt为全要素生产率，F(Xt)=(K^α)(L^β)为要素投入函数。因此有全要素的增长率tfp为tfp=(TFPt/TFPt-1)-1 (6)lnY=lnΩ（t)+αlnKt+βlnLt (8)这是一个双对数模型，可以利用OLS 估算。其中资本存量需要测算，测算公式为：Kt =It /Pt+ （1-δt)Kt-1 (7)其中Kt 为t 年的实际资本存量，Kt -1 为t - 1 年的实际资本存量，Pt 为固定资产价格指数，It 为t 年的名义，δt 为t 年的固定资产的折旧率。在确定了资本存量的初值以及实际净后，便可以利用⑺ 式给出各年的实际资本存量。这样，利用回归方程⑻，人们可以估计出平均资本产出份额α和平均劳动力产出份额β，带入（5）和⑹ 式可以得到全要素生产率增长率。索洛残差法开创了经济增长源泉分析的先河，是新古典增长理论的一个重要贡献（Lucas,1988）。但它也存在着一些明显缺陷：索洛残差法建立在新古典假设即完全竞争、规模收益不变和希克斯中性技术基础上，这些约束条件很强，往往难以满足；具体估算中，由于资本价格难以准确确定，所以利用资本存量来代替资本服务，忽略了新旧资本设备生产效率的差异以及能力实现的影响。此外，索洛残差法用所谓的“残差”来度量全要素生产率，从而无法剔除掉测算误差的影响。上述这些因素都不可避免地导致全要素生产率的估算偏差。 （二）经济计量法由于增长会计法存在着较多缺陷，后人提出很多经济计量方法，以期借助各种经济计量模型和计量工具准确地估算出全要素生产率。本文主要比较两种计量方法，即隐性变量法和潜在产出法。1.隐性变量法(LV)隐性变量法(latent variable approach,LV) 的基本思路是，将全要素生产率视为一个隐性变量即未观测变量，从而借助状态空间模型(state space model) 利用极大似然估计给出全要素生产率估算。具体估算中，为了避免出现伪回归，需要进行模型设定检验包括数据平稳性检验和协整检验。平稳性检验和协整检验的方法很多，常见的有ADF (the Augmented Dickey2Fuller) 单位根检验和JJ(Johanson and Juselius,1990） 协整检验。由于产出、劳动力和资本存量数据的趋势成分通常是单位根过程且三者之间不存在协整关系，所以往往利用产出、劳动力和资本存量的一阶差分序列来建立回归方程。2.潜在产出法(PO)索洛残差法和隐性变量法在估算全要素生产率时，都暗含着一个重要的假设即认为经济资源得到充分利用，此时，全要素生产率增长就等于技术进步率。换言之，这两种方法在估算全要素生产率时，都忽略了全要素生产率增长的另一个重要组成部分———能力实现改善（improvement incapacity realization) 即技术效率提升的影响。潜在产出法(potential output approach,PO) 也称边界生产函数法(frontier production function) 正是基于上述考虑提出的，其基本思路是遵循法雷尔(Farrell,1957） 的思想，将经济增长归为要素投入增长、技术进步和能力实现改善（技术效率提升） 三部分，全要素生产率增长就等于技术进步率与能力实现率改善之和；估算出能力实现率和技术进步率，便给出全要素生产率增长率

办法1下载一个transfer7.0的程序转换格式办法2用excel打开，然后复制粘贴到stata里

办法1 下载一个transfer7.0的程序 转换格式办法2 用excel打开，然后复制粘贴到stata里

SAS INSIGHT启动：方法1：Solution→Analysis→Interactive Date Analysis方法2：在命令栏内输入insight方法3：程序编辑窗口输入以下代码，然后单击 Submit按钮； Proc insight； Run；1.1 一维数据分析用 sas insight做直方图、盒形图、马赛克图。 直方图：Analysis→Histogram/Bar Chart 盒形图：Analysis→Box plot马赛克图：Analysis→Box plot/Mosaic plot（Y） 1.2 二维数据分析散点图：Analysis→Scattery plot(Y X） 曲线图：Analysis→Line plot（ Y X） 1.3 三维数据分析旋转图：Analysis→Rotationg Plot曲面图：Analysis→Rotationg Plot 设置 Fit Surface 等高线图：Analysis→Countor plot1.4 分布分析包括：直方图、盒形图、各阶矩、分位数表，直方图拟合密度曲线，对特定分布进行检验。 1.4. 1 Analysis→Distribution（Y）第一部分为盒形图，第二部分为直方图，第三部分为各阶矩，第四部分为分位数表。 1.4.2 添加密度估计A：参数估计：给出各种已知分布（正态，指数等），只需要对其中参数进行估计； Curves→Parametric DensityB：核估计：对密度函数没有做假设，曲线性状完全依赖于数据； Curves→Kernel Density 1.4.3 分布检验Curves→CDF confidence band Curves→Test for Distribution 1.5 曲线拟合Analysis→Fit（Y X）:分析两个变量之间的关系 1.6 多变量回归 Analysis→Fit（Y X） 1.7 方差分析Analysis→Fit（Y X） 1.8 相关系数计算 Analysis→Multivariate 1.9 主成分分析Analysis→Multivariate2.SAS ANALYST启动：</ol>方法1：Solution→Analysis→Analyst 方法2：在命令栏内输入analyst2.1 分类计算统计量：Data→Summarize by group 2.2 随机抽样：Data→Random Sample 2.3 生成报表：Report→Tables 2.4 变量计算：Date→Transform 2.5 绘制统计图2.5.1 条形图：Graph→Bar Chart→Horizontal 2.5.2 饼图：Graph→Pie Chart 2.5.3 直方图：Graph→Histogram 2.5.4 概率图：Graph→Probality plot 2.5.5 散点图：Graph→Scatter plot 2.6 统计分析与计算 2.6.1 计算描述性统计量Statistics →Descriptive→Summart Statistics 只计算简单统计量 Statistics →Descriptive→Distribution 可计算一个变量的分布信息 Statistics →Descriptive→Correlations可计算变量之间的相关关系 Statistics →Descriptive→Frequency counts 可计算频数 2.6.2 列联表分析Statistics →Table Analysis 2.7假设检验2.7.1单样本均值Z检验： 检验单样本均值与某个给定的数值之间的关系 Statistics →Hypothesis tests →One-Sample Z-test for a mean 2.7.2单样本均值t检验：适用于不了解变量的方差情形推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均属μ0是否相等 Statistics →Hypothesis tests → One-Sample t-test for a mean 2.7.3单样本比例检验：检验取离散值的变量取某个值的比例 Statistics →Hypothesis tests →One-Sample test for a proportion2.7.4单样本方差检验：检验样本方差是否等于给定的值。零假设方差等于某个给定的。 Statistics →Hypothesis tests→One-Sample test for a variance2.7.5两样本均值t检验：独立的两个总体的均值是否相等或者是否相差给定的值 Statistics →Hypothesis tests →Two-Sample t-test for means 2.7.6成对样本均值t检验：成对样本检验中总体是相关的。 Statistics →Hypothesis tests →Two-Sample paired t-test for means 2.7.7两样本比例检验：检验两个总体中某个比例的值是否相等。 Statistics →Hypothesis tests →Two-Sample test for proportions 2.7.8两样本方差检验Statistics →Hypothesis tests→Two Sample test for variance 2.8ANOVA过程2.8.1单因素ANOVA过程Statistics →ANOVA→One-Way Anova2.8.2非参数的单因素方差分析：适用于正态分布假定或方差相等假设不能满足的单因素问题Statistics →ANOVA→nonparameter one-way Anova test Wilcoxon法、Median法、Van der Waerden法、Savage法。2.8.2因素方差分析：实验结果是连续数值而分类变量是两个以上的离散型数值。 Statistics →ANOVA→Factorial Anova2.8.3线性模型：用最小二乘法拟合一般线性模型 Statistics →ANOVA→Linear Model2.9回归分析：Statistics →Regression2.9.1simple回归：简单一类回归分析，单一的自变量，单一的因变量，模型可以是一次、二次、三次。Statistics →Regression→simple2.9.2linear回归：线性回归，回归模型可以有多个因变量，多个自变量，但是对因变量分别进行回归Statistics →Regression→linear2.9.3logistic回归：用于解决因变量是一个二元变量 Statistics →Regression→logistic

To use FGLS to correct for Heteroskedasticity:1. Regress y on all x"s and obtain residuals uhatregress y x1 x2 x3predict uhat , residual2. Create log(uhat2) gen loguhat2=log(uhat*uhat)3. Regress log(uhat2) on all x"s and obtain fitted values ghatregress loguhat2 x1 x2 x3predict ghat,xb4. Estimate hhat=exp(ghat)gen hhat=exp(ghat)5. Run WLS using weights hhatwls0 y x1 x2 x3, wvar(hhat) type(abs) graphor, regress y x1 x2 x3 [aweight=hhat]

可用uniform()函数产生随机数。例如：set seed 12345set obs 1000gen newvar= uniform()产生了1000个间于0到1之间的随机数。

估计的协方差矩阵

我看你好像是需要合并数据吧，你先用duplicates report pid（或者fid12，cid12，看你用的样本是家庭那个还是社区那个），测出标识是否唯一然后根据merge 1:1 (一对一)1:m(一对多)m:1（多对一）m:m（多对多）来用eg：merge 1:1 pid using (文件路径)后面还可以加后缀条件，比如keep（3）nogen什么的你用help merge仔细看看就明白了

会的是这样gend=(clandholder3==city)*(city==wanted)duplicatesdropuseryearifd==1,forceduplicatesdropuseryearifd==0,forcebysuser:gentag=_Ndropifd==0&tag==2

AnintroductiontoR：全面系统地介绍R语言，适合作为初步的参考资料。该资料是一份pdf文档，也是R语言官方手册。TryR:强烈推荐，非常简短地课程，可以在网页上进行简短的操作。该网站提供R的网页操作，所以你无需安装R,从最基本的R语言开始学期，通过实际操作掌握R的相关知识。ComputingforDataAnalysis：大约四周的视频课程。IntroductiontoRforDataMining:R进行数据挖掘方面的材料，包括一些ppt和视频资料Rstudio:R语言的集成操作环境，强烈建议安装。Rstudio会让你的工作效率指数提高。GettingstartedwithRandHadoop,关于R和Hadoop项目的资料。ggplot2:R绘图神器，该网站提供所有关于ggplot2的命令分解和介绍，同时配有大量的案例。LearningTimeSerieswithR：关于R的时间序列分析的资料。

删除重复数据 duplicates drop [if] [in] duplicates drop varlist [if] [in] , force

Stata处理债券数据：读取数据——数据转码Unicode、查看识别变量——isid、duplicates查看识别变量——isid、duplicates：重复记录是数据清理中一个非常常见的问题，可能就是因为该问题太常见了，所以Stata开发了一整套识别、描述和移除重复记录的命令。一般而言，每个数据集都有唯一一个识别每条记录的识别符（重复测量的长型数据除外）。Stata检查唯一识别符是否唯一的命令为isid（或许是is this an ID的缩写）。isid允许同时检查多个唯一识别符，如果没有返回值，就说明是唯一的（没有消息就是好消息）；如果不唯一，就会出现红色提示variable *** does not uniquely identify the observations。

首先，在电脑上打开Stata软件。 　　此次展示，我们使用Stata自带的示例数据。输入以下命令即可打开1978年汽车交易的数据。 　　下面开始进行重复值检测。键入命令【Duplicates in terms of mpg】即可快速检测变量【mpg】中的重复项。 　　继续输入下面的命令【 duplicates list mpg】，可以详细地列出变量【mpg】中的所有重复项。 　　如果需要删除某个变量中的重复值时，我们只需要输入以下命令【duplicates drop mpg】。这样，就可以删除重复值，并保留重复值的第一条记录。

使用duplicates命令help duplicates假设主键是idduplicates report id为报告重复记录duplicates drop id,force为删除重复记录

duplicates examples 变量aduplicates drop 变量a,force执行命令即可去除重复数据

********************************duplicates重复********************************** help duplicates clear sysuse auto keep make price mpg rep78 foreign expand 5 in 1/2 duplicates report duplicates examples duplicates list duplicates tag, generate(dup) list if dup==4 duplicates drop duplicates list

Stata处理债券数据：读取数据——数据转码Unicode、查看识别变量——isid、duplicates查看识别变量——isid、duplicates：重复记录是数据清理中一个非常常见的问题，可能就是因为该问题太常见了，所以Stata开发了一整套识别、描述和移除重复记录的命令。一般而言，每个数据集都有唯一一个识别每条记录的识别符（重复测量的长型数据除外）。Stata检查唯一识别符是否唯一的命令为isid（或许是is this an ID的缩写）。isid允许同时检查多个唯一识别符，如果没有返回值，就说明是唯一的（没有消息就是好消息）；如果不唯一，就会出现红色提示variable *** does not uniquely identify the observations。

前缀后缀拼接合并方法。输入要输入的英文使用dataex命令或者helpdataex命令在stata数据进行添加前缀，这就是前缀后缀拼接合并方法。

前缀后缀拼接合并方法。输入要输入的英文使用dataex命令或者helpdataex命令在stata数据进行添加前缀，这就是前缀后缀拼接合并方法。

SAS INSIGHT启动：方法1：Solution→Analysis→Interactive Date Analysis方法2：在命令栏内输入insight方法3：程序编辑窗口输入以下代码，然后单击 Submit按钮； Proc insight； Run；1.1 一维数据分析用 sas insight做直方图、盒形图、马赛克图。 直方图：Analysis→Histogram/Bar Chart 盒形图：Analysis→Box plot马赛克图：Analysis→Box plot/Mosaic plot（Y） 1.2 二维数据分析散点图：Analysis→Scattery plot(Y X） 曲线图：Analysis→Line plot（ Y X） 1.3 三维数据分析旋转图：Analysis→Rotationg Plot曲面图：Analysis→Rotationg Plot 设置 Fit Surface 等高线图：Analysis→Countor plot1.4 分布分析包括：直方图、盒形图、各阶矩、分位数表，直方图拟合密度曲线，对特定分布进行检验。 1.4. 1 Analysis→Distribution（Y）第一部分为盒形图，第二部分为直方图，第三部分为各阶矩，第四部分为分位数表。 1.4.2 添加密度估计A：参数估计：给出各种已知分布（正态，指数等），只需要对其中参数进行估计； Curves→Parametric DensityB：核估计：对密度函数没有做假设，曲线性状完全依赖于数据； Curves→Kernel Density 1.4.3 分布检验Curves→CDF confidence band Curves→Test for Distribution 1.5 曲线拟合Analysis→Fit（Y X）:分析两个变量之间的关系 1.6 多变量回归 Analysis→Fit（Y X） 1.7 方差分析Analysis→Fit（Y X） 1.8 相关系数计算 Analysis→Multivariate 1.9 主成分分析Analysis→Multivariate2.SAS ANALYST启动：</ol>方法1：Solution→Analysis→Analyst 方法2：在命令栏内输入analyst2.1 分类计算统计量：Data→Summarize by group 2.2 随机抽样：Data→Random Sample 2.3 生成报表：Report→Tables 2.4 变量计算：Date→Transform 2.5 绘制统计图2.5.1 条形图：Graph→Bar Chart→Horizontal 2.5.2 饼图：Graph→Pie Chart 2.5.3 直方图：Graph→Histogram 2.5.4 概率图：Graph→Probality plot 2.5.5 散点图：Graph→Scatter plot 2.6 统计分析与计算 2.6.1 计算描述性统计量Statistics →Descriptive→Summart Statistics 只计算简单统计量 Statistics →Descriptive→Distribution 可计算一个变量的分布信息 Statistics →Descriptive→Correlations可计算变量之间的相关关系 Statistics →Descriptive→Frequency counts 可计算频数 2.6.2 列联表分析Statistics →Table Analysis 2.7假设检验2.7.1单样本均值Z检验： 检验单样本均值与某个给定的数值之间的关系 Statistics →Hypothesis tests →One-Sample Z-test for a mean 2.7.2单样本均值t检验：适用于不了解变量的方差情形推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均属μ0是否相等 Statistics →Hypothesis tests → One-Sample t-test for a mean 2.7.3单样本比例检验：检验取离散值的变量取某个值的比例 Statistics →Hypothesis tests →One-Sample test for a proportion2.7.4单样本方差检验：检验样本方差是否等于给定的值。零假设方差等于某个给定的。 Statistics →Hypothesis tests→One-Sample test for a variance2.7.5两样本均值t检验：独立的两个总体的均值是否相等或者是否相差给定的值 Statistics →Hypothesis tests →Two-Sample t-test for means 2.7.6成对样本均值t检验：成对样本检验中总体是相关的。 Statistics →Hypothesis tests →Two-Sample paired t-test for means 2.7.7两样本比例检验：检验两个总体中某个比例的值是否相等。 Statistics →Hypothesis tests →Two-Sample test for proportions 2.7.8两样本方差检验Statistics →Hypothesis tests→Two Sample test for variance 2.8ANOVA过程2.8.1单因素ANOVA过程Statistics →ANOVA→One-Way Anova2.8.2非参数的单因素方差分析：适用于正态分布假定或方差相等假设不能满足的单因素问题Statistics →ANOVA→nonparameter one-way Anova test Wilcoxon法、Median法、Van der Waerden法、Savage法。2.8.2因素方差分析：实验结果是连续数值而分类变量是两个以上的离散型数值。 Statistics →ANOVA→Factorial Anova2.8.3线性模型：用最小二乘法拟合一般线性模型 Statistics →ANOVA→Linear Model2.9回归分析：Statistics →Regression2.9.1simple回归：简单一类回归分析，单一的自变量，单一的因变量，模型可以是一次、二次、三次。Statistics →Regression→simple2.9.2linear回归：线性回归，回归模型可以有多个因变量，多个自变量，但是对因变量分别进行回归Statistics →Regression→linear2.9.3logistic回归：用于解决因变量是一个二元变量 Statistics →Regression→logistic

建议使用mac系统..别装其他乱七八糟的。真心不好。

点击 statistics 查看即可;打开auto.dta后，点击 statistics | Summaries,tables,and tests| Frequency tables |one-way table;在分类变量设置窗口选择 foreign和price， 点击 确定分类统计功能也可以通过tabulate命令实现。在命令行中输入 tabulate rep78，按回车，得到如下运行结果。能够看出，修复3次以上的车占比最大，为43.48%. 但我们发现总数为69，与前面的统计数74存在差异。在弹出的设置窗口中设置Row 为rep78， 列变量为foreign,点击submit.

sum是一个函数，计算和值。summarize是stata的一个命令，列出数据的基本信息。这就是区别。

sum只能输出常用的几个统计指标tabstat可以输出更过的统计指标，比如中位数p50，第一分位数p25，等等其他可以在stata里面help tabstat，可以看得更多的结果

可以先set一下memory

一般是固定效应看组内R2（within），随机效应看overall

总体平方和：在你整个回归结果的左上角部分，SS和total所确定的数值就是，也就是9.00072（没写全，后面部分我没抄，你如果需要更高精度回上表看……）残差平方和：在你整个回归结果的左上角部分，SS和residual所确定的数值就是，也就是0.1374解释平方和：在你整个回归结果的左上角部分，SS和model所确定的数值就是，也就是8.8698F检验值：在你整个回归结果的右上角部分，F（2,7)对应的值225.94——这个值越大越好，回归总体越显著F检验P值：在你整个回归结果的右上角部分，P>F对应的值0——这个值越小越好，0说明回归总体而言非常显著判定系数:应该就是R方吧，右上角那个R-squared 0.9847——这个值是解释平方和除以总体平方和得出的，越大则回归的拟合度越高调整的判定系数：右上角那个adj-R-squared 0.9804——这个值是将变量数目考虑后略加变动所计算出的R方（需要这个是因为当解释变量很多时，即使拟合度没有区别，R方也会很高），同样是越大回归的拟合度越高均方根误差：右上角那个root-MSE0.1401，它是左上角Residual-MS的开方 变量系数：下面方框里coef所对应的项——越大则“实际显著性”越高（就是说影响在绝对值上越大）标准误差：下面方框里std.err所对应的项——比较小更好，因为说明估计值越集中 t检验值：下面方框t对应的项，这项是coef/std.err得出——绝对值越大越好，因为越大，取到这个t值就更不可能，从而原假设（系数=0）被否定，则这个变量在回归中越显著，越应该留在回归里 t检验P值：下面方框里p》t那个对应的——越小越好，是做双边检验，P小说明了t大，0是最好的置信区间：下面方框里那个95%conf interval，两个值是coef加减std.err*97.5%t分布所对应的值，代表“真实的系数”有95%可能落在这个区间里（因为我们OLS假设这是一个抽样，是一个样本的估计值的系数，而还有一个真实规律所对应的系数）。

regress y xpredict e,residuallist e

DTA数据文件。各种不同的数据由不同的工具打开。 比如VCD文件就是DTA文件，可以用豪杰打开。不是所有DAT文件都可以用stata 打开

STATA 常用命令集一、调整变量格式：format x1 %10.3f ——将x1的列宽固定为10，小数点后取三位format x1 %10.3g ——将x1的列宽固定为10，有效数字取三位format x1 %10.3e ——将x1的列宽固定为10，采用科学计数法format x1 %10.3fc ——将x1的列宽固定为10，小数点后取三位，加入千分位分隔符format x1 %10.3gc ——将x1的列宽固定为10，有效数字取三位，加入千分位分隔符format x1 %-10.3gc ——将x1的列宽固定为10，有效数字取三位，加入千分位分隔符，加入“-”表示左对齐。二、合并数据：use "C:Documents and Settingsxks桌面2006.dta", clearmerge using "C:Documents and Settingsxks桌面1999.dta"——将1999和2006的数据按照样本（observation）排列的自然顺序合并起来use "C:Documents and Settingsxks桌面2006.dta", clearmerge id using "C:Documents and Settingsxks桌面1999.dta" ,unique sort——将1999和2006的数据按照唯一的（unique）变量id来合并，在合并时对id进行排序（sort）建议采用第一种方法。三、对样本进行随机筛选：sample 50在观测案例中随机选取50%的样本，其余删除sample 50,count在观测案例中随机选取50个样本，其余删除四、查看与编辑数据：browse x1 x2 if x3>3 （按所列变量与条件打开数据查看器）edit x1 x2 if x3>3 （按所列变量与条件打开数据编辑器）五、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v001～v003这三个编码排序，并建立临时数据库tempw1clearuse "t:statatutexampw1.dta"su ——summarize的简写sort v001 v002 v003save tempw1第二步：对exampw2做同样的处理clearuse "t:statatutexampw2.dta"susort 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newfacclearuse "t:statatutfac19.dta"ta regionappend using "t:statatut ewfac"ta region合并后样本量增加，但变量数不变六、做图茎叶图：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0～4，后半段为5～9）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 xlabel(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）

stata基本知识：1、基本操作：（1）窗口锁定：Edit-preferences-generalpreferences-windowing-locksplitter（2）数据导入；（3）打开文件：useE:example.dta,clear（4）日期数据导入：gennewvar=date(varname,“ymd”)formatnewvar%td年度数据gennewvar=monthly(varname,“ym”)formatnewvar%tm月度数据gennewvar=quarterly(varname,“yq”)formatnewvar%tq季度数据（5）变量标签：Labelvariabletc`“totaloutput”"（6）审视数据：describelistx1x2listx1x2in1/5listx1x2ifq>=1000dropifq>=1000keepifq>=1000（7）考察变量的统计特征:summarizex1sux1ifq>=10000suq,detailsutabulatex1correlatex1x2x3x4x5x6（8）画图：histogramx1,width(1000)frequencykdensityx1scatterx1x2twoway(scatterx1x2)(lfitx1x2)twoway(scatterx1x2)(qfitx1x2)（9）生成新变量：genlnx1=log(x1)genq2=q^2genlnx1lnx2=lnx1*lnx2genlarg=(x1>=10000)renamelarglargedroplargeglarge=(q>=6000)replacelarge=(q>=6000)dropln*（10）计算功能：displaylog(2)（11）线性回归分析：regressy1x1x2x3x4vce#显示估计系数的协方差矩阵regy1x1x2x3x4,noc#不要常数项regy1x1x2x3x4ifq>=6000regy1x1x2x3x4iflargeregy1x1x2x3x4iflarge==0regy1x1x2x3x4if～largepredictyhatpredicte1,residualdisplay1/_b[x1]testx1=1#F检验，变量x1的系数等于1test(x1=1)(x2+x3+x4=1)#F联合假设检验testx1x2#系数显著性的联合检验testnl_b[x1]=_b[x2]^2（12）约束回归：constraintdef1x1+x2+x3=1cnsregy1x1x2x3x4,c(1)consdef2x4=1cnsregy1x1x2x3x4,c(1-2)（13）stata的日志：File-log-begin-输入文件名logoff暂时关闭logon恢复使用logclose彻底退出（14）stata命令库更新：UpdateallhelpcommandStata是一套提供其使用者数据分析、数据管理以及绘制专业图表的完整及整合性统计软件。它提供许许多多功能，包含线性混合模型、均衡重复反复及多项式普罗比模式。

stata基本知识：1、基本操作：（1）窗口锁定：Edit-preferences-generalpreferences-windowing-locksplitter（2）数据导入；（3）打开文件：useE:example.dta,clear（4）日期数据导入：gennewvar=date(varname,“ymd”)formatnewvar%td年度数据gennewvar=monthly(varname,“ym”)formatnewvar%tm月度数据gennewvar=quarterly(varname,“yq”)formatnewvar%tq季度数据（5）变量标签：Labelvariabletc`“totaloutput”"（6）审视数据：describelistx1x2listx1x2in1/5listx1x2ifq>=1000dropifq>=1000keepifq>=1000（7）考察变量的统计特征:summarizex1sux1ifq>=10000suq,detailsutabulatex1correlatex1x2x3x4x5x6（8）画图：histogramx1,width(1000)frequencykdensityx1scatterx1x2twoway(scatterx1x2)(lfitx1x2)twoway(scatterx1x2)(qfitx1x2)（9）生成新变量：genlnx1=log(x1)genq2=q^2genlnx1lnx2=lnx1*lnx2genlarg=(x1>=10000)renamelarglargedroplargeglarge=(q>=6000)replacelarge=(q>=6000)dropln*（10）计算功能：displaylog(2)（11）线性回归分析：regressy1x1x2x3x4vce#显示估计系数的协方差矩阵regy1x1x2x3x4,noc#不要常数项regy1x1x2x3x4ifq>=6000regy1x1x2x3x4iflargeregy1x1x2x3x4iflarge==0regy1x1x2x3x4if～largepredictyhatpredicte1,residualdisplay1/_b[x1]testx1=1#F检验，变量x1的系数等于1test(x1=1)(x2+x3+x4=1)#F联合假设检验testx1x2#系数显著性的联合检验testnl_b[x1]=_b[x2]^2（12）约束回归：constraintdef1x1+x2+x3=1cnsregy1x1x2x3x4,c(1)consdef2x4=1cnsregy1x1x2x3x4,c(1-2)（13）stata的日志：File-log-begin-输入文件名logoff暂时关闭logon恢复使用logclose彻底退出（14）stata命令库更新：UpdateallhelpcommandStata是一套提供其使用者数据分析、数据管理以及绘制专业图表的完整及整合性统计软件。它提供许许多多功能，包含线性混合模型、均衡重复反复及多项式普罗比模式。

stata的generate命令是生成新变量。例如，generate newvar1=.生成了一个名称为newvar1初始值为缺失值的新变量。

不可以，可以写gen

stata的generate命令是生成新变量。例如，generatenewvar1=.生成了一个名称为newvar1初始值为缺失值的新变量。

wgt是weight的缩写，是权重sum是求和的意思你懂了吧？我替别人做这类的数据分析蛮多的

encode var,gen(newvar)

stata如何estate common命令怎么解读一般用ttest. . sysuse auto . ttest mpg==20 . webuse fuel3 . ttest mpg, by(treated) . webuse fuel . ttest mpg1==mpg2 // (immediate form; n=24, m=62.6, sd=15.8; test m=75) . ttesti 24 62.6 15.8 75test有不同的用法，下面是一些例子：Examples after single-equation estimation Setup . webuse census3 . regress brate medage medagesq i.region Test coefficient on 3.region is 0 . test 3.region=0 Shorthand for the previous test command . test 3.region Test coefficient on 2.region=coefficient on 4.region . test 2.region=4.region Stata will perform the algebra, and then do the test . test 2*(2.region-3*(3.region-4.region))=3.region+2.region+6*(4.region-3.regio > n) Test that coefficients on 2.region and 3.region are jointly equal to 0 . test (2.region=0) (3.region=0) The following two commands are equivalent to the previous test command . test 2.region = 0 . test 3.region = 0, accumulate Test that the coefficients on 2.region, 3.region, and 4.region are all 0; testparm understands a varlist . testparm i(2/4).region In the above example, you may substitute any single-equation estimation command (such as clogit, logistic, logit, and ologit) for regress. Examples after multiple-equation estimation commands Setup . sysuse auto . sureg (price foreign mpg displ) (weight foreign length) Test significance of foreign in the price equation . test [price]foreign Test that foreign is jointly 0 in both equations . test [price]foreign [weight]foreign Shorthand for the previous test command . test foreign

是的。stata按照变量名称顺序编码的排序方法，输入egen-id等于group-stkcd，也可以用命令sort先排序，然后可按顺序从小到大编码。

先file——import——excel spreadsheet然后 在弹出的小框口点击browse，然后选数据在的地方就行。

哈哈哈哈，不急不急，还没到11点

SSE是解释平方和 SSR是残差平方和，他们相加就是SSTSSE/SST是R2 好像中文叫可决系数吧。。我忘了中文怎么说的，反正R2越高说明模型解释的越好DF是自由度，多元回归是N-T-1 N是样本数目，T是自变量的数目ROOT MSE和MS不知道，，一般不用这个数据number of obs就是样本数量的意思

*stkcd 代码 ret 股票收益bys stkcd (ret):gen s1=_nbys stkcd (ret):gen s2=_Ngen ss=s2-s1ss=0表示最大，ss=1表示第2，ss=2表示第3……

ctrl+4orwindow-variable

包含_variables（发音为“下划线变量”）。 这些是由 Stata 创建和更新的内置系统变量。 它们被称为 variables，因为它们的名字都以下划线（ ）字符开头。这些 _variables 有以下几种： [eqno]_b[varname] ： （同义词：[eqno] _coef [varname]）包含来自最近拟合模型的 varname 变量上系数的值（对机器精度）（例如ANOVA，regression，Cox，logit，probit 和 多项logit）。 更多参见[U] 13.5 Accessing coefficients and standard errors for a description.。 _cons ： 当直接使用时，它总是等于数字1，并且当间接使用时，它指的是截距项，如_b [_cons]。 _n：包含当前观察值的数量。 _N：包含数据集中的观察值总数。 _pi：包含 pi 到机器精度的值。 _rc： 包含最近捕获命令的返回码的值; 见[P] capture。 [eqno]_se[varname]：包含来自最近拟合模型的 varname 上系数的标准误差的值（对机器精度）（例如 ANOVA，regression，Cox，logit，probit和多项 logit）。 有关完整说明，请参见[U] 13.5 Accessing coefficients and standard errors for a complete description. The _n and _N：变量可用于索引观察或生成数字序列。 _n可以作为分组内的运行计数器，_N作为每个分组内的总数。 _rc：变量可用于索引观察或生成数字序列。 _n可以作为分组内的运行计数器，_N作为每个分组内的总数。

一般情况下600MM、700MM、800MM的都是比较多见的，使用的也都很多。但是最为常用的还是600MM这种类型的。但是也有一些是在550MM左右的，使用率也比较高。 但是不管是什么尺寸标准的，选用的要求是根据承重以及使用的环境来做选择的，所以并不是任何一个在使用井盖的时候都是任意的进行选择。 在我国，井盖国家的标准有很多种，有双层的，单层的，铸铁的，球墨铸铁，复合，水泥，菱镁等等，井盖的直径有：600mm，700mm，800mm，750*450mm，600*600mm，400*600mm，承受能力的有，重型240KN，普通型100KN，轻型20KN，特重型8000KN等等

test lnpl+lnpf+lnpc=0_涸_ogit分析的结果中 跟wald在一起的那个表格 就是对wald的检验 后面的sig就是wald检验是否显著的判断标准，它是对整体回归系数是否显著的检验 正如上面说的 它只是个参考值

：在logit分析的结果中 跟wald在一起的那个表格 就是对wald的检验 后面的sig就是wald检验是否显著的判断标准，它是对整体回归系数是否显著的检验 正如上面说的 它只是个参考值

在logit分析的结果中 跟wald在一起的那个表格 就是对wald的检验 后面的sig就是wald检验是否显著的判断标准，它是对整体回归系数是否显著的检验 正如上面说的 它只是个参考值

就是看p值，coef值就是系数了

画图是Stata的强项之一，不是因为直接输出的图很好看，而是因为功能强大，图中的绝大部分元素都可以进行调整。建议修改legend, xlabel, ylabel, graphregion, plotregion等选项。比如一个简单的调整, ylabel(#5, angle(horizontal) nogrid) xlabel(0(100)800) legend(rows(2)) graphr(style(plotregion))

以下内容来自经管之家论坛网友zjc005的答帖：面板数据的单位根检验方法有很多种，一般我们只选两种，即相同根单位根检验和不同根单位根检验。如果数据是平衡的，则可使用LLC检验（适用于同根）和IPS检验（适用于不同根）。一般的stata并没有自带这两个程序需要自己安装，我们可以在命令栏键入：search levinlin, net和search ipshin, net，然后按照提示逐步安装。接着就可以进行变量的单位根检验。输入如下命令：Levinlin 变量名，lags(1)Ipshin 变量名，lags(1)例：1、levinlin lntfp,lags(1)出现以下结果：Levin-Lin-Chu test for lntfp Deterministics chosen: constantPooled ADF test, N,T = (31,9) Obs = 217 Augmented by 1 lags (average) Truncation: 6 lagscoefficient t-value t-star P > t-1.18963 -15.196 -6.06106 0.0000LLC检验的原假设是H0: 有单位根，P值为0，拒绝原假设，所以不存在单位根。2、ipshin lntfp,lags(1)出现以下结果：Im-Pesaran-Shin test for cross-sectionally demeaned lntfpDeterministics chosen: constantt-bar test, N,T = (31,9) Obs = 217 Augmented by 1 lags (average)t-bar cv10 cv5 cv1 W[t-bar] P-value-2.348 -1.700 -1.750 -1.850 -4.272 0.000同样说明没有单位根。如果存在单位根，则需要进行一阶差分，并再次进行单位根检验，输入以下命令：levinlin D.变量名,lags(1)

以下内容来自经管之家论坛网友zjc005的答帖：面板数据的单位根检验方法有很多种，一般我们只选两种，即相同根单位根检验和不同根单位根检验。如果数据是平衡的，则可使用LLC检验（适用于同根）和IPS检验（适用于不同根）。一般的stata并没有自带这两个程序需要自己下载安装，我们可以在命令栏键入：search levinlin, net和search ipshin, net，然后按照提示逐步安装。接着就可以进行变量的单位根检验。输入如下命令：Levinlin 变量名，lags(1)Ipshin 变量名，lags(1)例：1、levinlin lntfp,lags(1)出现以下结果：Levin-Lin-Chu test for lntfp Deterministics chosen: constantPooled ADF test, N,T = (31,9) Obs = 217 Augmented by 1 lags (average) Truncation: 6 lagscoefficient t-value t-star P > t-1.18963 -15.196 -6.06106 0.0000LLC检验的原假设是H0: 有单位根，P值为0，拒绝原假设，所以不存在单位根。2、ipshin lntfp,lags(1)出现以下结果：Im-Pesaran-Shin test for cross-sectionally demeaned lntfpDeterministics chosen: constantt-bar test, N,T = (31,9) Obs = 217 Augmented by 1 lags (average)t-bar cv10 cv5 cv1 W[t-bar] P-value-2.348 -1.700 -1.750 -1.850 -4.272 0.000同样说明没有单位根。如果存在单位根，则需要进行一阶差分，并再次进行单位根检验，输入以下命令：levinlin D.变量名,lags(1)

keep or drop后，保存即可

就是有的变量的数据是缺失的，比如有个变量var1数据都是1和0，你生成一个变量，当var1=1的时候，var2等于5，因为var1中有的变量为0，这部分为0的观测值在var2里就是缺失值了

corr 变量间的协方差或相关系数阵 pwcorr 变量中两两变量的相关系数

xtset num year/*确定面板时间*/xtreg dvar invar1 idvar2,fe/*固定效应*/est store fe/*保存结果*/xtreg dvar invar1 idvar2,re/*随机效应*/est store re/*保存结果*/hausman fe re /*豪斯曼检验*//*根据检验结果，选择合适的方法*/

运用聚类分析法主要做好分析表达数据：　　1、通过一系列的检测将待测的一组基因的变异标准化，然后成对比较线性协方差。　　2、通过把用最紧密关联的谱来放基因进行样本聚类，例如用简单的层级聚类（hierarchical clustering）方法。这种聚类亦可扩展到每个实验样本，利用一组基因总的线性相关进行聚类。　　3、多维等级分析（multidimensional scaling analysis,MDS）是一种在二维Euclidean “距离”中显示实验样本相关的大约程度。　　4、K-means方法聚类，通过重复再分配类成员来使“类”内分散度最小化的方法。　　聚类分析法是理想的多变量统计技术，主要有分层聚类法和迭代聚类法。聚类通过把目标数据放入少数相对同源的组或“类”（cluster）里。

tsset ind t /*(for panel data)*/ gen dx = D.value /*一阶差分*/ gen rate=(value-dx)/dx

predict [type] newvar [if] [in] [,statistic nooffset rules asif]statistic description------------------------------------------------------------------------Mainpr probability of a positive outcome; the defaultxb xb,fitted valuesstdp standard error of the prediction* dbeta Pregibon Delta-Beta influence statistic* deviance deviance residual* dx2 Hosmer and Lemeshow Delta chi-squared influencestatistic* ddeviance Hosmer and Lemeshow Delta-D influence statistic* hat Pregibon leverage* number sequential number of the covariate pattern* residuals Pearson residuals; adjusted for number sharing covariatepattern* rstandard standardized Pearson residuals; adjusted for numbersharing covariate patternscore first derivative of the log likelihood with respect toxb------------------------------------------------------------------------Unstarred statistics are available both in and out of sample; typepredict ...if e(sample) ...if wanted only for the estimation sample.Starred statistics are calculated only for the estimation sample,evenwhen if e(sample) is not specified.pr,xb,stdp,and score are the only options allowed with svy estimationresults.

按照正常步骤。面数据模型的LM检验解决的是,截面数据SEM模型和SLM模型的选择问题。这部分内容比较简单,参见《高级计量经济学及Stata应用(第二版)》设定面板数据格式第二步:对主要变量做描述性分析第三步:做基准回归第四步:做中介效应。Stata空间计量命令汇总及操作手册空间计量经济学创造性地处理了经典计量方法在面对空间数据时的缺陷,考察了数据在地理观测值之间的关联。近年来在人文社会科学空间转向的大背景。

1、merge命令语法:[varlist]代表合并进去的新变量， using filename指的是所要与原文件合并的文件路径。2、按照图示代码打开第一个源文件water1.dta，将它按year排序，再以覆盖方式保存。3、按照图示代码打开第二个源文件water2.dta，将它按year排序。4、按照图示代码用merge命令进行两个文件的合并。5、按照图示代码保存合并后的结果。6、查看合并后的数据可以看到merge指令合并成功。

找一个共同的变量，这里就是家庭成员的id. 以此为两个文件的联结两个文件按id排序,存储一个(A文件)，关闭。另一个(B文件)留在内存中。merge id using"存储文件A路径"， keep(需合并到B文件中的A文件变量名)具体的，查看help merge

这个在中文中是什么意思？start，我觉得这个你可以到网上搜索一下，或者用英语字典也可以成。

如果 no observation1 可能你输入的名字跟数据里的名字不符合2 就是命令符号输入的不对 stata误把命令当做名字比如说 你打的 reg y x if cyear==`year"在双等号前面要有一个空格。

INTERCEPT利用现有的 x 值与 y 值计算直线与 y 轴的截距。截距为穿过已知的 known_x"s 和 known_y"s 数据点的线性回归线与 y 轴的交点。当自变量为 0（零）时，使用 INTERCEPT 函数可以决定因变量的值。例如，当所有的数据点都是在室温或更高的温度下取得的，可以用 INTERCEPT 函数预测在 0°C 时金属的电阻。语法INTERCEPT(known_y"s,known_x"s)Known_y"s 为因变的观察值或数据集合。Known_x"s 为自变的观察值或数据集合。说明参数可以是数字，或者是包含数字的名称、数组或引用。 如果数组或引用参数包含文本、逻辑值或空白单元格，则这些值将被忽略；但包含零值的单元格将计算在内。 如果 known_y"s 和 known_x"s 所包含的数据点个数不相等或不包含任何数据点，则函数 INTERCEPT 返回错误值 #N/A。 函数 SLOPE 和 INTERCEPT 中使用的下层算法与函数 LINEST 中使用的下层算法不同。当数据未定且共线时，这些算法之间的差异会导致不同的结果。例如，如果参数 known_y"s 的数据点为 0，参数 known_x"s 的数据点为 1： SLOPE 和 INTERCEPT 返回错误 #DIV/0!。INTERCEPT 和 SLOPE 算法用来查找一个且仅一个答案，在这种情况下可能有多个答案。LINEST 返回值 0。LINEST 算法用来返回共线数据的合理结果，在这种情况下至少可找到一个答案。示例从“帮助”中选择示例按 Ctrl+C。在工作表中，选择单元格 A1，然后按 Ctrl+V。要在查看结果和查看返回结果的公式之间进行切换，请按 Ctrl+`（重音符），或在“公式”选项卡上的“公式审核”组中，单击“显示公式”按钮。1 2 3 4 5 6 A B 已知 y 已知 x 2 6 3 5 9 11 1 7 8 5 公式 说明（结果） =INTERCEPT(A2:A6, B2:B6) 利用上面已知的 x 值与 y 值计算直线与 y 轴的截距 (0.)

绘图是一件非常琐碎又令人头疼的事情。近期看了许多相关的文章，介绍过于全面的，里面很多内容平时用不上；单独介绍一个或几个命令的，又不一定最适合。 但其实通常论文里用到图比较多的是特征事实分析和实证过程中的展示，两个命令其实就足够搞定一切了。 （命令相关介绍来源于连享会，全文阅读请移步： Stata绘图：一个干净整洁的-Stata-图形模板qlean| 连享会主页 (lianxh.cn) Stata：图形美颜-自定义绘图模板 - 知乎 (zhihu.com) ） 只需在绘图命令后加上 , scheme(qlean) 黑白简洁风格为 , scheme(qleanmono) 例如同时绘制折线和散点的多变量时序图 这个模板简单好用，但是无法修改设置，例如图例在中间上方，会遮挡住图形。 stata有强大的自定义命令 grstyle是一个外部命令，可以直接修改stata输出图形的默认设置，因此可以一劳永逸。 grytyle提供了多种设定 主要常用设置如下

stata数据分析要有数据才行的。

We just start at home我们刚开始