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Stata統計分析與應用(第3版)(簡體書)
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Stata統計分析與應用(第3版)(簡體書)

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商品簡介
作者簡介
名人/編輯推薦
目次

商品簡介

Stata是近年來興起的一款短小精悍、功能強大的統計計量軟體,由於它操作靈活、簡單、易學易用,現在已越來越受到人們的重視和歡迎,並且和SAS、SPSS一起,被稱為新的三大權威統計軟體。 本書主要內容包括Stata使用基礎、Stata與回歸分析、Stata與多元統計分析、Stata程式設計入門,共計14章。這些內容中包括了Stata的資料管理、圖形繪製、各種基本和高級的計量回歸分析、常用的統計分析方法等,最後還簡明地介紹了程式設計入門知識。在講解過程中,本書使用Stata14這個最新版本,穿插了幾百個實例加以詮釋,並配有多媒體視頻光碟進行講解,非常方便讀者的理解和學習。

作者簡介

馬慧慧(1982-),女,河南新鄉人,畢業于河南師範大學,獲經濟法碩士學位,現為河南科技學院高職學院教師,研究方向經濟學,經濟法方向。參與編寫教材3部,先後在《安徽農業科學》《信陽農業高等專科學校學報》《現代經濟資訊》等期刊發表學術論文近10篇。

名人/編輯推薦

本書的內容和實例滿足金融、經濟、生物醫療、衛生保健、社會人文、心理學等多學科的需要,可供高等院校相關專業本科生、研究生以及從事統計分析的研究者參考使用,也可作為Stata軟體培訓和自學的教材。

Stata是近年來興起的一款短小精悍、功能強大的統計計量軟體,相比於功能強大但是顯得臃腫的SAS,它操作靈活、簡單、易學易用,是一個非常有特色的統計分析軟體。由於Stata本身的統計方法非常先進,現在已越來越受到人們的重視和歡迎,並且和SAS、SPSS一起,被稱為新的三大權威統計軟體。其普遍使用的12.0、13.0、14.0 版安裝檔只有200MB左右,但已經包含了全部的統計分析、資料管理和繪圖等功能,尤其是它的統計分析功能極為全面,比起1GB以上大小的SAS系統也毫不遜色。
本書的內容及知識體系
本書基於Stata而編寫,分為Stata使用基礎、Stata與回歸分析、Stata與多元統計分析、Stata程式設計入門共14章。內容涵蓋了Stata從入門的資料管理、圖形繪製到各種高級的統計、回歸分析以及程式設計入門知識,不僅詳細地講解了Stata各種命令的相關參數,還列舉了大量的實例加以說明,非常方便讀者進行理解和學習。
第1章首先帶領讀者瞭解Stata的發展里程,瞭解Stata的基本功能,熟悉Stata的介面和各種相關的學習資料。
第2章切入正題,介紹Stata的資料管理功能,包括如何創建和導入資料集、如何對變數進行相關的操作、如何對兩個資料集進行合併等,這一部分是Stata使用的基礎。
第3章和第4章詳細講解了Stata的繪圖功能。第3章以散點圖為例,介紹了Stata繪圖的各種選項的使用,第4章進一步介紹了曲線標繪圖、連線標繪圖、擬合圖、橫條圖等,讀者一旦掌握了這些內容,就可以對Stata繪圖運用自如了。
第5章到第7章介紹了描述性統計分析、列聯分析、方差分析三種基本的統計分析手段在Stata中的實現。
第5章首先回顧了統計學的基本知識,然後向讀者展示了如何使用Stata進行描述性統計分析、探測異常值、計算相關係數以及進行資料的正態性轉換。
第6章是列聯分析的內容,包括如何利用Stata進行列聯分析、如何生成包含描述性統計量的表格等。
第7章介紹方差分析的內容,包括t檢驗、單因素方差分析、多因素方差分析、協方差分析等。
第8章到第10章介紹了Stata的回歸分析功能,這也是Stata最擅長的工作。
第8章介紹了經典假設下的橫截面資料單方程線性回歸模型的Stata實現,包括單方程回歸分析的基礎知識、使用Stata進行回歸的各種命令、如何進行變數變換來更好地擬合方程。
第9章是非經典假設、線性方程組、面板資料估計的Stata實現,包括存在內生性、異方差、多重共線性時如何使用Stata進行相關的處理,還包括對似不相關方程組、聯立方程組以及面板資料進行回歸分析的命令。
第10章是非線性回歸分析及回歸分析專題,這是計量分析中較高級的內容,包括了二值回應模型、多值回應模型、角點解和樣本選擇模型,最具特色的是我們專門介紹了如何在Stata中進行回歸診斷。
第11章介紹Stata的時間序列分析功能,包括基本時間序列模型的估計、ARIMA模型的估計、單位根與協整、VAR與VEC的估計、ARCH與GARCH的估計,囊括了時間序列分析中各種常見的內容。
第12章和第13章是多元統計分析中的內容,這兩章在回顧了相關的基礎知識後,詳細介紹了聚類分析、主成分分析、因數分析的Stata命令。
最後,第14章簡要介紹了Stata程式設計中的基礎知識,內容包括全域巨集與局部巨集、標量與矩陣、迴圈語句,以及Stata計算結果的提取。
本書有何特色
(1) 配有多媒體語音視頻進行講解。
為了方便讀者更加直觀地學習Stata軟體,作者為本書專門錄製了大量的多媒體語音視頻進行講解,視頻適合使用Stata 10~14.0版本的使用者,相信通過這些視頻讀者可以更快地掌握本書的內容。
(2) 內容全面,講解詳細,即用即查。
本書是一本百科全書式的Stata著作,詳細講解了Stata的大部分常用功能,對參數的介紹非常細緻,本書既可作為很好的入門教程,也可以作為即用即查的參考手冊。
(3) 進行了詳盡的理論知識講解。
本書對每一個知識點都進行了詳盡的回顧,在諸如回歸分析、時間序列、方差分析等內容上達到了高級計量的程度,在這個基礎上介紹Stata命令更加順理成章,讀者使用起來也更加遊刃有餘。
(4) 列舉了幾百個典型實例。
本書對每一個命令都配備了一個以上的實例,對於常用命令則在全書中反復使用,示例中的命令大都進行了詳細的解釋,讀者只需按照書中介紹的步驟一步步地實際操作,就能完全掌握本書的內容。
本書的物件
本書的內容和實例滿足金融、經濟、生物、醫療衛生保健、社會人文、心理學等多學科的需要,可供高等院校相關專業本科生、研究生以及從事統計分析的研究者參考使用,也可作為Stata軟體培訓和自學的教材。
本書作者
本書是集體智慧的結晶,由馬慧慧、郭慶然、丁翠翠、吳磊、程利敏、聶豔玲、馬曉鑫、莊君、蔣敏傑、李麗麗、魯嘯、劉娟、李嫣怡、丁維岱、許小榮編寫,在此,編者對以上人員致以誠摯的謝意!本書在編寫過程中吸收了前人的研究成果,在此一併表示感謝。
由於作者水準有限,書中的缺點甚至錯誤在所難免,懇請廣大讀者批評指正。

作 者
2016年1月

目次

目 錄
第1章 Stata概述 1
1.1 Stata的歷史和特點 1
1.2 Stata的使用介面 2
1.3 Stata命令——help、search命令 4
1.4 Stata學習資源 8
第2章 資料管理 9
2.1 變數和變數的取值 9
2.1.1 變數的命名 9
2.1.2 變數的取數值型別 10
2.1.3 變數的顯示 11
2.1.4 變數的標籤 14
2.2 創建一個新的資料集 14
2.2.1 關於資料集操作的基本命令 14
2.2.2 舉例應用:創建新的資料集auto.dta 16
2.3 導入已創建的資料集 20
2.3.1 一般的原則 20
2.3.2 讀取格式為.dta的資料 20
2.3.3 利用Excel複製資料進入Stata系統中 21
2.4 Stata中的運算式 22
2.4.1 算術符號 22
2.4.2 關係符號 22
2.4.3 邏輯符號 23
2.5 Stata中的常用函數 23
2.6 使用in、if和by語句定義資料子集 24
2.6.1 in的使用 24
2.6.2 if的使用 25
2.6.3 by語句的使用 25
2.7 變數的相關操作 25
2.7.1 建立新的變數——generate 25
2.7.2 更改已有的變數——replace 27
2.7.3 egen命令 29
2.8 數值和字串的轉換 33
2.8.1 encode和decode命令 33
2.8.2 real函數 35
2.9 生成分類變數和虛擬變數 35
2.9.1 生成虛擬變數 36
2.9.2 生成分類變數 37
2.10 資料的整理 42
2.10.1 資料的橫向合併 42
2.10.2 資料的縱向合併 46
2.10.3 資料的交叉合併 49
2.10.4 資料的抽取 52
2.11 Stata操作習題 54
第3章 圖形繪製基礎 57
3.1 Stata繪圖簡介 57
3.1.1 主要的圖形類型 58
3.1.2 圖形的組成部分與製圖命令的結構 58
3.1.3 尋求幫助 58
3.2 繪製散點圖 58
3.2.1 繪製散點圖的命令和最基本的使用 58
3.2.2 散點顯示選項(marker_options)的設定 63
3.2.3 散點標籤選項(marker_label_options)的設定 69
3.2.4 連線選項(connect_options)的設定 75
3.2.5 振盪選項(jitter_options)的設定 76
3.3 二維繪圖選項 77
3.3.1 坐標軸尺度選項群組(axis_scale_options)的設定 78
3.3.2 坐標軸刻度選項群組(axis_label_options)的設定 82
3.3.3 坐標軸標題選項群組(axis_title_options)的設定 89
3.3.4 標題選項群組(title_options)的設定 91
3.3.5 圖例選項(legend_option)的設定 93
3.3.6 by選項的設定 98
3.3.7 scheme選項的設定 104
3.3.8 軸線選擇選項(axis_choice_options)的設定 104
3.3.9 增加線選項(added_line_options)的設定 106
3.3.10 scale選項的設定 107
3.3.11 圖形保存選項 109
3.3.12 圖形輸出選項 110
3.4 Stata操作習題 111
第4章 其他圖形繪製 113
4.1 繪製曲線標繪圖和連線標繪圖 113
4.1.1 繪製曲線標繪圖 113
4.1.2 繪製連線標繪圖 117
4.2 繪製擬合圖形 118
4.2.1 繪製一次擬合圖形 118
4.2.2 繪製二次擬合圖形 120
4.2.3 繪製lowess擬合圖形 121
4.3 繪製橫條圖 123
4.3.1 關於分類變數的講解 125
4.3.2 關於橫條圖外觀的講解 126
4.4 Stata操作習題 131
第5章 描述性統計分析 133
5.1 描述性統計的原理 133
5.1.1 定性變數 133
5.1.2 定量變數 133
5.2 描述性統計量的Stata實現 136
5.3 探測異常值 143
5.3.1 計算z得分 144
5.3.2 箱線圖 144
5.4 資料的正態性核對總和資料轉換 148
5.4.1 正態性檢驗的原理 148
5.4.2 正態性檢驗的Stata實現 153
5.4.3 改變資料的分佈 155
5.5 相關係數 157
5.5.1 相關係數概述 158
5.5.2 相關係數在Stata中的實現 159
5.6 Stata操作習題 163
第6章 列聯表分析 165
6.1 列聯表分析 165
6.1.1 列聯表概述 165
6.1.2 獨立性檢驗統計量 165
6.1.3 列聯表中的相關測量統計量 166
6.2 Stata的列聯表分析——table和tabulate命令 167
6.2.1 使用table命令生成列聯表 167
6.2.2 使用tabulate命令進行列聯表分析 172
6.3 利用Stata生成包含描述性統計量的列表 176
6.3.1 tabstat 176
6.3.2 tabulate, summarize () 178
6.4 Stata操作習題 180
第7章 方差分析 181
7.1 t檢驗 181
7.1.1 單樣本t檢驗的基本思想與理論 181
7.1.2 雙樣本t檢驗的基本思想與理論 181
7.1.3 t檢驗的Stata基本命令 183
7.2 單因素方差分析 189
7.2.1 單因素方差分析原理 189
7.2.2 單因素方差分析Stata實現 191
7.3 雙因素和多因素方差分析 195
7.3.1 雙因素方差分析原理 195
7.3.2 多因素方差分析原理 199
7.3.3 雙因素和多因素方差分析Stata實現 200
7.4 協方差分析 201
7.4.1 協方差分析原理 201
7.4.2 協方差分析Stata實現 202
7.5 Stata操作習題 204
第8章 經典假設下的橫截面資料單方程線性回歸模型的Stata實現 206
8.1 線性回歸分析 206
8.1.1 回歸分析簡介 206
8.1.2 線性回歸分析簡介 207
8.2 橫截面資料 208
8.3 經典假設及其性質 210
8.3.1 經典假設 210
8.3.2 經典假設下線性模型的基本性質 211
8.4 Stata的回歸分析——regress、predict、test命令 212
8.4.1 使用regress命令——因變數對引數的回歸 212
8.4.2 使用predict命令——計算擬合值和殘差 219
8.4.3 使用test命令——進行讀者指定的檢驗 221
8.5 sw regress基本命令及其選項——逐步回歸 223
8.6 對解釋變數和被解釋變數做變換——更好地擬合數據 226
8.7 習題 228
第9章 非經典假設、線性方程組、面板資料估計的Stata實現 229
9.1 非經典假設下的回歸分析的Stata實現 229
9.1.1 多重共線性的核對總和處理 229
9.1.2 內生性的檢驗與處理 233
9.1.3 異方差的檢驗與處理 238
9.2 線性方程組的回歸分析——Stata實現 240
9.2.1 似不相關模型 240
9.2.2 聯立方程組模型 243
9.3 面板資料的Stata處理 245
9.3.1 固定效應的面板資料Stata實現 247
9.3.2 隨機效應的面板資料Stata實現 248
9.4 練習題 249
第10章 非線性回歸分析及回歸診斷基礎 251
10.1 非線性回歸分析 251
10.1.1 非線性回歸的Stata實現——nl命令 251
10.2 二值回應模型——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 多值回應模型——使用mlogit、ologit命令 258
10.3.1 無序回應模型——mlogit命令 258
10.3.2 有序回應模型——ologit命令 261
10.4 角點解模型——tobit命令的使用方法 264
10.5 樣本選擇模型——heckman命令的使用方法 265
10.6 回歸診斷 267
10.7 練習題 271
第11章 時間序列分析 273
11.1 基本時間序列模型的估計 273
11.1.1 趨勢分析與指數平衡 273
11.1.2 平穩性檢驗 275
11.1.3 趨勢分析與指數平滑的Stata實現 276
11.2 ARIMA模型的估計、單位根與協整 280
11.2.1 ARIMA模型的估計 280
11.2.2 單位根過程及其檢驗 283
11.2.3 協整檢驗 285
11.2.4 ARIMA模型的Stata實現 286
11.3 VAR與VEC的估計及解釋 295
11.3.1 普通VAR模型的估計 295
11.3.2 Granger因果分析、IRF與方差分解 297
11.3.3 Johansen協整核對總和VEC模型的估計 300
11.3.4 VAR模型的

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