stata的描述性统计和回归分析指令

关键词：stata 回归指令,stata 描述性统计,stata描述性统计命令,stata分组描述性统计,stata 输出描述性统计

简单统计量的计算：
ameans x
（计算变量x的算术平均值、几何平均值和简单调和平均值，均显示样本量和置信区间）
mean var1 [pweight = var2]
（求取分组数据的平均值和标准误，var1为各组的赋值，var2为每组的频数）
summarize y x1 x2,detail
（可以获得各个变量的百分比数、最大最小值、样本量、平均数、标准差、方差、峰度、偏度）
***注意***
stata中summarize所计算出来的峰度skewness和偏度kurtosis有问题，与ECELL和SPSS有较大差异，建议不采用stata的结果。
summarize var1 [aweight = var2], detail
（求取分组数据的统计量，var1为各组的赋值，var2为每组的频数）
tabstat X1,stats(mean n q max min sd var cv)
（计算变量X1的算术平均值、样本量、四分位线、最大最小值、标准差、方差和变异系数）
去除极端值：
keep if y<1000
drop if y>1000
对数据排序：
sort x
gsort +x
（对数据按x进行升序排列）
gsort -x
（对数据按x进行降序排列）
gsort -x, generate(id) mfirst
（对数据按x进行降序排列，缺失值排最前，生成反映位次的变量id）
对变量进行排序：
order y x3 x1 x2
（将变量按照y、x3、x1、x2的顺序排列）
生成新变量：
gen logx1=log(x1)（得出x1的对数）
gen x1`=exp(logx1)（将logx1反对数化）
gen r61_100=1 if rank>=61&rank<=100（若rank在61与100之间，则新变量r61_100的取值为1，其他为缺失值）
replace r61_100 if r61_100!=1（“!=”表示不等于，若r61_100取值不为1，则将r61_100替换为0，就是将上式中的缺失值替换为0）
gen abs(x)（取x的绝对值）
gen ceil(x)（取大于或等于x的最小整数）
gen trunc(x)（取x的整数部分）
gen round(x)（对x进行四舍五入）
gen round(x,y)（以y为单位，对x进行四舍五入）
gen sqrt(x)（取x的平方根）
gen mod(x,y)（取x/y的余数）
gen reldif(x,y)（取x与y的相对差异，即|x-y|/(|y|+1)）
gen logit(x)（取ln[x/(1-x)]）
gen x=autocode(x,n,xmin,xmax)（将x的值域，即xmax-xmin，分为等距的n份）
gen x=cond(x1>x2,x1,x2)（若x1>x2成立，则取x1，若x1>x2不成立，则取x2）
sort x
gen gx=group(n)（将经过排序的变量x分为尽量等规模的n个组）
egen zx1=std(x1)（得出x1的标准值，就是用(x1-avgx1)/sdx1）
egen zx1=std(x1),m(0) s(1)（得出x1的标准分，标准分的平均值为0，标准差为1）
egen sdx1=sd(x1)（得出x1的标准差）
egen meanx1=mean(x1)（得出x1的平均值）
egen maxx1=max(x1)（最大值）
egen minx1=min(x1)（最小值）
egen medx1=med(x1)（中数）
egen modex1=mode(x1)（众数）
egen totalx1=total(x1)（得出x1的总数）
egen rowsd=sd(x1 x2 x3)（得出x1、x2和x3联合的标准差）
egen rowmean=mean(x1 x2 x3)（得出x1、x2和x3联合的平均值）
egen rowmax=max(x1 x2 x3)（联合最大值）
egen rowmin=min(x1 x2 x3)（联合最小值）
egen rowmed=med(x1 x2 x3)（联合中数）
egen rowmode=mode(x1 x2 x3) （联合众数）
egen rowtotal=total(x1 x2 x3)（联合总数）
egen xrank=rank(x)（在不改变变量x各个值排序的情况下，获得反映x值大小排序的xrank）
概率分布的计算：
（1）贝努利概率分布测试：
webuse quick
bitest quick==0.3,detail
（假设每次得到成功案例‘1’的概率等于0.3，计算在变量quick所显示的二项分布情况下，各种累计概率和单个概率是多少）
bitesti 10,3,0.5,detail
（计算当每次成功的概率为0.5时，十次抽样中抽到三次成功案例的概率：低于或高于三次成功的累计概率和恰好三次成功概率）
（2）泊松分布概率：
display poisson(7,6)
.44971106
（计算均值为7，成功案例小于等于6个的泊松概率）
display poissonp(7,6)
.14900278
（计算均值为7，成功案例恰好等于6个的泊松概率）
display poissontail(7,6)
.69929172
（计算均值为7，成功案例大于等于6个的泊松概率）
（3）超几何分布概率：
display hypergeometricp(10,3,4,2)
.3
（计算在样本总量为10，成功案例为3的样本总体中，不重置地抽取4个样本，其中恰好有2个为成功案例的概率）
display hypergeometric(10,3,4,2)
.96666667
（计算在样本总量为10，成功案例为3的样本总体中，不重置地抽取4个样本，其中有小于或等于2个为成功案例的概率）

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