计量经济学学习与Stata应用笔记(三)Stata入门实例

使用的版本为stata15。

本例为Nerlove(1963)对电力行业规模的经典研究。

Excel的导入可以使用Data Editor图标，打开空白表格，此时可以将nerlove.xls中的数据粘贴到表格中。注意选择第一行为变量名。 此时可以看到右上方"Variables"窗口出现了5个变量。此时点击Save图标可以将数据存为Stata格式的文件nerlove.dta。打开文件可以在命令窗口输入以下命令：

其中，clear为“选择项”，表示可以替代内存中已有的数据。 如果要关闭一个数据集，可以输入

清空当前的数据，然后打开新的数据集。

点击Variable Manager可以编辑变量的变量名、标签和存储格式。Stata严格区分大小写，因此通常情况下变量名一律使用小写字母。

为数据集加上标签，表示数据集的来源。

在命令窗口输入describe或d可以查看数据的概貌。

查看变量tc与q的具体数据。点击Break可以停止命令执行。 可以使用Page Up和Page Down键选择调用已经输入过的命令。此外，可以在左上角历史窗口点击历史命令。单击为调入，双击为执行。

查看tc和q第32到36个值。

查看满足条件“ q ≥ 10000 q\ge 10000 q≥10000”的tc与q值。

删除满足条件“ q ≥ 10000 q\ge 10000 q≥10000”的值。

保留满足条件“ q ≥ 10000 q\ge 10000 q≥10000”的值。

查看变量q的统计特征。(su)

查看满足条件的子样本统计指标。

查看更多指标。

显示经验累积分布函数。(ta)

显示三个价格变量之间的相关系数，其中pwcorr表示pairwise correlation，sig表示显示相关系数的显著性水平（即p值），star(.05) 表示给所有显著性水平小于等于5%的相关系数打上星号。 注意，此处的显著性水平是配对t检验的计算结果，评估相关系数显著程度，其计算基于假设 H 0 : r = 0 H_0:r=0 H0​:r=0两变量不存在线性相关。

绘制变量q的直方图，width(1000)与frequency为选择项，分别表示将组宽设为1000，纵坐标设为频数。

显示连续的经验分布图。

显示tc与q之间的散点图。 为了显示散点图中每一个点的值，定义新变量"n"gen n=_n，其中_n表示第n个观测值。然后执行

其中，mlabel(n)表示变量n作为mark label；mlabpos(6)表示mark label position将此标签放在散点正下方（6点钟），默认为3点钟位置。

绘制出回归直线。 其中lfit 表示 linear fit 线性拟合。

将散点图保存为scatter1.gph

绘制二次回归曲线，其中qfit表示quadratic fit二次拟合。

将散点图保存为scatter2.gph。