應(yīng)用STATA做統(tǒng)計分析 更新至STATA 12（原書第8版）

第1章  Stata軟件與Stata的資源 1
1.1  本書體例的說明 1
1.2  一個Stata操作的例子 2
1.3  Stata的文件管理與幫助文件 6
1.4  搜尋信息 7
1.5  Stata公司 8
1.6 《Stata期刊》 9
1.7  應(yīng)用Stata的圖書 10
第2章  數(shù)據(jù)管理 13
2.1  命令示范 14
2.2  創(chuàng)建一個新的數(shù)據(jù)集 16
2.3  通過復(fù)制和粘貼創(chuàng)建新
數(shù)據(jù)集 21
2.4  定義數(shù)據(jù)的子集：in和if
選擇條件 22
2.5  創(chuàng)建和替代變量 25
2.6  缺失值編碼 28
2.7  使用函數(shù) 31
2.8  數(shù)值和字符串之間的格式
轉(zhuǎn)換 34
2.9  創(chuàng)建新的分類變量和定序
變量 37
2.10  標注變量下標 39
2.11  導入其他程序的數(shù)據(jù) 40
2.12  合并兩個或多個Stata文件 43
2.13  數(shù)據(jù)分類匯總 46
2.14  重組數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 49
2.15  使用權(quán)數(shù) 52
2.16  生成隨機數(shù)據(jù)和隨機樣本 53
2.17  編制數(shù)據(jù)管理程序 57
第3章  制圖 59
3.1  命令示范 59
3.2  直方圖 62
3.3  箱線圖 65
3.4  散點圖和疊并 68
3.5  曲線標繪圖和連線標繪圖 73
3.6  其他類型的二維標繪圖 77
3.7  條形圖和餅圖 79
3.8  對稱圖和分位數(shù)圖 82
3.9  給圖形添加文本 84
3.10  使用do文件制圖 86
3.11  讀取與合并圖形 87
3.12  圖形編輯器 88
3.13  創(chuàng)造性制圖 91
第4章  調(diào)查數(shù)據(jù) 99
4.1  命令示范 99
4.2  定義調(diào)查數(shù)據(jù) 100
4.3  設(shè)計權(quán)數(shù) 102
4.4  事后分層權(quán)數(shù) 104
4.5  調(diào)查加權(quán)的表格和圖形 107
4.6  多重比較的條形圖 110
第5章  概要統(tǒng)計及統(tǒng)計表 115
5.1  命令示范 115
5.2  測量變量的描述性統(tǒng)計 117
5.3  探索性數(shù)據(jù)分析 119
5.4  正態(tài)性檢驗和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換 121
5.5  頻數(shù)表和二維交互表 124
5.6  多表和多維交互表 127
5.7  均值、中位數(shù)以及其他概要
統(tǒng)計量的列表 129
5.8  使用頻數(shù)權(quán)數(shù) 131
第6章  方差分析和其他比較方法 133
6.1  示范 134
6.2  單樣本檢驗 135
6.3  兩樣本檢驗 138
6.4  單因素方差分析 140
6.5  雙因素和多因素方差分析 143
6.6  因素變量和協(xié)方差分析 144
6.7  預(yù)測值和誤差條形圖 147
第7章  線性回歸分析 151
7.1  命令示范 151
7.2  簡單回歸 155
7.3  相關(guān) 158
7.4  多元回歸 161
7.5  假設(shè)檢驗 165
7.6  虛擬變量 167
7.7  交互效應(yīng) 170
7.8  方差的穩(wěn)健估計 175
7.9  預(yù)測值及殘差 177
7.10  其他案例統(tǒng)計量 181
7.11  診斷多重共線性和異方差性 186
7.12  簡單回歸中的置信帶 188
7.13  診斷回歸 191
第8章  高級回歸 197
8.1  命令示范 197
8.2  lowess修勻 199
8.3  穩(wěn)健回歸 204
8.4  對rreg和qreg的更多應(yīng)用 209
8.5  曲線回歸1 212
8.6  曲線回歸2 214
8.7  Box-Cox回歸 219
8.8  缺失值的多重填補 221
8.9  結(jié)構(gòu)方程建模 225
第9章  logistic回歸 231
9.1  命令示范 233
9.2  航天飛機數(shù)據(jù) 234
9.3  使用logistic回歸 238
9.4  邊際或條件效應(yīng)標繪圖 241
9.5  診斷統(tǒng)計量與標繪圖 243
9.6  對序次y的logistic回歸 247
9.7  多項logistic回歸 249
9.8  缺失值的多重填補—— logit
回歸的例子 256
第10章  生存模型與事件計數(shù)模型 259
10.1  命令示范 260
10.2  生存時間數(shù)據(jù) 262
10.3  計數(shù)時間數(shù)據(jù) 264
10.4  Kaplan-Meier存活函數(shù) 266
10.5  Cox比例風險模型 268
10.6  指數(shù)回歸與Weibull回歸 273
10.7  泊松回歸 277
10.8  一般化線性模型 280
第11章  主成分分析、因子分析
和聚類分析 285
11.1  命令示范 286
11.2  主成分分析和主成分
因子法 287
11.3  旋轉(zhuǎn) 289
11.4  因子分 292
11.5  主因子法 294
11.6  似然因子法 296
11.7  聚類分析-1 297
11.8  聚類分析-2 301
11.9  因子分在回歸中的使用 305
11.10  測量與結(jié)構(gòu)方程模型 312
第12章  時間序列分析 317
12.1  命令示范 317
12.2  修勻 319
12.3  時間標繪圖的更多例子 325
12.4  近的氣候變化 328
12.5  時滯、前導和差分 331
12.6  相關(guān)圖 336
12.7  ARIMA模型 339
12.8  ARMAX模型 346
第13章  多層與混合效應(yīng)建模 351
13.1  命令示范 352
13.2  含隨機截距的回歸 354
13.3  隨機截距和斜率 358
 
13.4  多個隨機斜率 363
13.5  多層嵌套 366
13.6  重復(fù)測量 368
13.7  截面時間序列 371
13.8  混合效應(yīng)logit回歸 376
第14章  編程入門 383
14.1  基本概念與工具 383
14.2  程序示范：multicat(畫出許多
定類變量的圖) 393
14.3  使用multicat 396
14.4  幫助文件 400
14.5  蒙特卡羅模擬 403
14.6  用Mata進行矩陣編程 410
數(shù)據(jù)來源 415
參考文獻 419