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常用到的stata命令_stata常用命令_stata命令大全

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常用到的stata命令_stata常用命令_stata命令大全

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最重要的两个命令莫过于help和search了。即使是经常使用stata的人也很难,也没必要记住常用命令的每一个细节,更不用说那些不常用到的了。所以,在遇到困难又没有免费专家咨询时,使用stata自带的帮助文件就是最佳选择。stata的帮助文件十分详尽,面面俱到,这既是好处也是麻烦。当你看到长长的帮助文件时,是不是对迅速找到相关信息感到没有信心?

闲话不说了。help和search都是查找帮助文件的命令,它们之间的区别在于help用于查找精确的命令名,而search是模糊查找。如果你知道某个命令的名字,并且想知道它的具体使用方法,只须在stata的命令行窗口中输入help空格加上这个名字。回车后结果屏幕上就会显示出这个命令的帮助文件的全部内容。如果你想知道在stata下做某个估计或某种计算,而不知道具体该如何实现,就需要用search命令了。使用的方法和help类似,只须把准确的命令名改成某个关键词。回车后结果窗口会给出所有和这个关键词相关的帮助文件名和链接列表。在列表中寻找最相关的内容,点击后在弹出的查看窗口中会给出相关的帮助文件。耐心寻找,反复实验,通常可以较快地找到你需要的内容。

下面该正式处理数据了。我的处理数据经验是最好能用stata的do文件编辑器记下你做过的工作。因为很少有一项实证研究能够一次完成,所以,当你下次继续工作时。能够重复前面的工作是非常重要的。有时因为一些细小的不同,你会发现无法复制原先的结果了。这时如果有记录下以往工作的do文件将把你从地狱带到天堂。因为你不必一遍又一遍地试图重现做过的工作。在stata窗口上部的工具栏中有个孤立的小按钮,把鼠标放上去会出现“bring do-file editor to front”,点击它就会出现do文件编辑器。

为了使do文件能够顺利工作,一般需要编辑do文件的“头”和“尾”。这里给出我使用的“头”和“尾”。

capture clear          (清空内存中的数据)
capture log close      (关闭所有打开的日志文件)
set mem 128m        (设置用于stata使用的内存容量)
set more off          (关闭more选项。如果打开该选项,那么结果分屏输出,即一次只输出一屏结果。你按空格键后再输出下一屏,直到全部输完。如果关闭则中间不停,一次全部输出。)
set matsize 4000      (设置矩阵的最大阶数。我用的是不是太大了?)

cd D:                  (进入数据所在的盘符和文件夹。和dos的命令行很相似。)
log using (文件名).log,replace (打开日志文件,并更新。日志文件将记录下所有文件运行后给出的结果,如果你修改了文件内容,replace选项可以将其更新为最近运行的结果。)

use (文件名),clear  (打开数据文件。)

(文件内容)

log close              (关闭日志文件。)
exit,clear            (退出并清空内存中的数据。)

这个do文件的“头尾”并非我的发明,而是从沈明高老师那里学到的。版权归沈明高老师。

实证工作中往往接触的是原始数据。这些数据没有经过整理,有一些错漏和不统一的地方。比如,对某个变量的缺失观察值,有时会用点,有时会用-9,-99等来表示。回归时如果使用这些观察,往往得出非常错误的结果。还有,在不同的数据文件中,相同变量有时使用的变量名不同,会给合并数据造成麻烦。因此,拿到原始数据后,往往需要根据需要重新生成新的数据库,并且只使用这个新库处理数据。这部分工作不难,但是非常基础。因为如果在这里你不够小心,后面的事情往往会白做。

假设你清楚地知道所需的变量,现在要做的是检查数据、生成必要的数据并形成数据库供将来使用。检查数据的重要命令包括codebook,su,ta,des和list。其中,codebook提供的信息最全面,缺点是不能使用if条件限制范围,所以,有时还要用别的帮帮忙。su空格加变量名报告相应变量的非缺失的观察个数,均值,标准差,最小值和最大值。ta空格后面加一个(或两个)变量名是报告某个变量(或两个变量二维)的取值(不含缺失值)的频数,比率和按大小排列的累积比率。des后面可以加任意个变量名,只要数据中有。它报告变量的存储的类型,显示的格式和标签。标签中一般记录这个变量的定义和单位。list报告变量的观察值,可以用if或in来限制范围。所有这些命令都可以后面不加任何变量名,报告的结果是正在使用的数据库中的所有变量的相应信息。说起来苍白无力,打开stata亲自实验一下吧。

顺带说点儿题外话。除了codebook之外,上述统计类的命令都属于r族命令(又称一般命令)。执行后都可以使用return list报告储存在r()中的统计结果。最典型的r族命令当属summarize。它会把样本量、均值、标准差、方差、最小值、最大值、总和等统计信息储存起来。你在执行su之后,只需敲入return list就可以得到所有这些信息。其实,和一般命令的return命令类似,估计命令(又称e族命令)也有ereturn命令,具有报告,储存信息的功能。在更复杂的编程中,比如对回归分解,计算一些程序中无法直接计算的统计量,这些功能更是必不可少。

检查数据时,先用codebook看一下它的值域和单位。如果有-9,-99这样的取值,查一下问卷中对缺失值的记录方法。确定它们是缺失值后,改为用点记录。命令是replace (变量名)=. if (变量名)==-9。再看一下用点记录的缺失值有多少,作为选用变量的一个依据。

得到可用的数据后,我会给没有标签的变量加上注解。或者统一标签;或者统一变量的命名规则。更改变量名的命令是ren (原变量名)空格(新变量名)。定义标签的命令是label var (变量名)空格”(标签内容)”。整齐划一的变量名有助于记忆,简明的标签有助于明确变量的单位等信息。

如果你需要使用通过原始变量派生出的新变量,那么就需要了解gen,egen和replace这三个命令。gen和replace常常在一起使用。它们的基本语法是gen (或replace)空格(变量名)=(表达式)。二者的不同之处在于gen是生成新变量,replace是重新定义旧变量。

虚拟变量是我们常常需要用到的一类派生变量。如果你需要生成的虚拟变量个数不多,可以有两种方法生成。一种是简明方法:gen空格(变量名)=((限制条件))[这外面的小括弧是命令需要的,里面的小括弧不是命令需要的,只是说明“限制条件”并非命令]。如果某个观察满足限制条件,那么它的这个虚拟变量取值为1,否则为0。另一种要麻烦一点。就是

gen (变量名)=1 if (取值为一限制条件)
replace(相同的变量名)=0 if (取值为零的限制条件)

两个方法貌似一样,但有一个小小的区别。如果限制条件中使用的变量都没有任何缺失值,那么两种方法的结果一样。如果有缺失值,第一种方法会把是缺失值的观察的虚拟变量都定义为0。而第二种方法可以将虚拟变量的取值分为三种,一是等于1,二是等于0,三是等于缺失值。这样就避免了把本来信息不明的观察错误地纳入到回归中去。下次再讲如何方便地生成成百上千个虚拟变量。

大量的虚拟变量往往是根据某个已知变量的取值生成的。比如,在某个回归中希望控制每个观察所在的社区,即希望控制标记社区的虚拟变量。社区数目可能有成百上千个,如果用上次的所说的方法生成就需要重复成百上千次,这也太笨了。大量生成虚拟变量的命令如下;

ta (变量名), gen((变量名))

第一个括号里的变量名是已知的变量,在上面的例子中是社区编码。后一个括号里的变量名是新生成的虚拟变量的共同前缀,后面跟数字表示不同的虚拟变量。如果我在这里填入d,那么,上述命令就会新生成d1,d2,等等,直到所有社区都有一个虚拟变量。

在回归中控制社区变量,只需简单地放入这些变量即可。一个麻烦是虚拟变量太多,怎么简单地加入呢?一个办法是用省略符号,d*表示所有d字母开头的变量,另一法是用破折号,d1-d150表示第一个到第150个社区虚拟变量(假设共有150个社区)。

还有一种方法可以在回归中直接控制虚拟变量,而无需真的去生成这些虚拟变量。使用命令areg可以做到,它的语法是

areg (被解释变量) (解释变量), absorb(变量名)

absorb选项后面的变量名和前面讲的命令中第一个变量名相同。在上面的例子中即为社区编码。回归的结果和在reg中直接加入相应的虚拟变量相同。

生成变量的最后一招是egen。egen和gen都用于生成新变量,但egen的特点是它更强大的函数功能。gen可以支持一些函数,egen支持额外的函数。如果用gen搞不定,就得用egen想办法了。不过我比较懒,到现在为止只用用取平均、加和这些简单的函数。

有的时候数据情况复杂一些,往往生成所需变量不是非常直接,就需要多几个过程。曾经碰到原始数据中记录日期有些怪异的格式。比如,1991年10月23日被记录为19911023。我想使用它年份和月份,并生成虚拟变量。下面是我的做法:

gen yr=int(date)
gen mo=int((data-yr*10000)/100)
ta yr, gen( yd)
ta mo, gen( md)

假设你已经生成了所有需要的变量,现在最重要的就是保存好你的工作。使用的命令是save空格(文件名),replace。和前面介绍的一样,replace选项将更新你对数据库的修改,所以一定要小心使用。最好另存一个新的数据库,如果把原始库改了又变不回去,就叫天不应叫地不灵了。

前面说的都是对单个数据库的简单操作,但有时我们需要改变数据的结构,或者抽取来自不同数据库的信息,因此需要更方便的命令。这一类命令中我用过的有:改变数据的纵横结构的命令 reshape,生成退化的数据库collapse,合并数据库的命令append和merge。

纵列(longitudinal)数据通常包括同一个行为者(agent)在不同时期的观察,所以处理这类数据常常需要把数据库从宽表变成长表,或者相反。所谓宽表是以每个行为者为一个观察,不同时期的变量都记录在这个观察下,例如,行为者是厂商,时期有2000、2001年,变量是雇佣人数和所在城市,假设雇佣人数在不同时期不同,所在城市则不变。宽表记录的格式是每个厂商是一个观察,没有时期变量,雇佣人数有两个变量,分别记录2000年和2001年的人数,所在城市只有一个变量。所谓长表是行为者和时期共同定义观察,在上面的例子中,每个厂商有两个观察,有时期变量,雇佣人数和所在城市都只有一个,它们和时期变量共同定义相应时期的变量取值。

在上面的例子下,把宽表变成长表的命令格式如下:

reshape long (雇佣人数的变量名), i((标记厂商的变量名)) j((标记时期的变量名))

因为所在城市不随时期变化,所以在转换格式时不用放在reshape long后面,转换前后也不改变什么。相反地,如果把长表变成宽表则使用如下命令

reshape wide (雇佣人数的变量名), i((标记厂商的变量名)) j((标记时期的变量名))

唯一的区别是long换成了wide。

collapse的用处是计算某个数据库的一些统计量,再把它存为只含有这些统计量的数据库。用到这个命令的机会不多,我使用它是因为它可以计算中位数和从1到99的百分位数,这些统计量在常规的数据描述命令中没有。如果要计算中位数,其命令的语法如下

collapse (median) ((变量名)), by((变量名))

生成的新数据库中记录了第一个括号中的变量(可以是多个变量)的中位数。右面的by选项是根据某个变量分组计算中位数,没有这个选项则计算全部样本的中位数。

合并数据库有两种方式,一种是增加观察,另一种是增加变量。第一种用append,用在两个数据库的格式一样,但观察不一样,只需用append空格 using空格(文件名)就可以狗尾续貂了。简单明了,不会有什么错。另一种就不同了,需要格外小心。如果两个数据库中包含共同的观察,但是变量不同,希望从一个数据库中提取一些变量到另一个数据库中用merge。完整的命令如下:

use (文件名) [打开辅助数据库]
sort (变量名) [根据变量排序,这个变量是两个数据库共有的识别信息]
save (文件名), replace [保存辅助数据库]
use (文件名) [打开主数据库]
sort (变量名) [对相同的变量排序]
merge (变量名) using (文件名), keep((变量名))
[第一个变量名即为前面sort后面的变量名,文件名是辅助数据库的名字,后面的变量名是希望提取的变量名]
ta _merge [显示_merge的取值情况。_merge等于1的观察是仅主库有的,等于2的是仅辅助库有的,等于3是两个库都有的。]
drop if _merge==2 [删除仅仅来自辅助库的观察]
drop merge [删除_merge]
save (文件名), replace [将合并后的文件保存,通常另存]

我常用到的stata命令

(续)
讲到这里似乎对于数据的生成和处理应该闭嘴了。大家可能更想听听估计、检验这些事情。但我并不想就此止住,因为实际中总是有一些简单套用命令无法轻易办到的特殊要求。此时至少有两条路可以通向罗马:一是找到更高级的命令一步到位;二是利用已知简单命令多绕几个圈子达到目的。

下面讲一个令我刻骨铭心的经历,这也是迄今我所碰到的生成新数据中最繁复的了。原始数据中包含了可以识别属于同一个家庭中所有个人的信息和家庭成员与户主关系的信息。目的是利用这些信息建立亲子关系。初步的构想是新数据库以子辈为观察,找到他们的父母,把父母的变量添加到每个观察上。我的做法如下:

use a1,clear [打开全部样本数据库]
keep if gender==2&agemos>=96&a8~=1&line<10
[保留已婚的一定年龄的女性]
replace a5=1 if a5==0
[变量a5标记和户主的关系。等于0是户主,等于1是户主的配偶。这里不加区分地将户主及其配偶放在一起。]
keep if a5==1|a5==3|a5==7
[保留是户主(=1),是户主的子女(=3),或是户主的儿媳(=7)的那些人。]

ren h hf [将所需变量加上后缀f,表示女性]
ren line lf [将所需变量加上后缀f,表示女性]
sort wave hhid
save b1,replace [排序并保存]

keep if a5f==1 [留下其中是户主或户主配偶的]
save b2,replace [保存]

use b1,clear
keep if a5f==3|a5f==7
save b3,replace [留下其中是户主女儿或儿媳的并保存]

use a3,clear [打开与户主关系是户主子女的儿童数据库]
sort wave hhid
merge wave hhid using CHNS01b2, keep(hf lf)
ta _merge
drop if _merge==2
sort hhid line wave [处理两代户,将户主配偶女性库与儿童库合并]

by hhid line wave: egen x=count(id)
drop x _merge [计算每个年份家庭匹配的情况,x只取值1,表明两代户匹配成功]
save b4,replace [保存]

use a4,clear [打开与户主关系是户主孙子女的儿童数据库]
sort wave hhid
merge wave hhid using CHNS01b3, keep(a5f a8f schf a12f hf agemosf c8f lf)
ta _merge
drop if _merge==2 [处理三代户,将户主女儿或儿媳女性库与孙子女儿童库合并]

sort hhid line wave
by hhid line wave: egen x=count(id)
gen a=agemosf-agemos
drop if a<216&x==3 [计算每个年份家庭匹配的情况,x不只取1,三代户匹配不完全成功。删除不合理的样本,标准是年龄差距和有三个可能母亲的那些家庭。]

gen xx=x[_n+1]
gen xxx=x[_n-1]
gen y=lf if x==1
replace y=lf[_n+1] if x==2&xx==1
replace y=lf[_n-1] if x==2&xxx==1
keep if x==1|(lf==y&x==2)
[对于有两个可能母亲的儿童,有相同编码的女性出现两次的情况。上面的做法是为了保证不删除这部分样本。]

drop a x xx xxx y _merge
save b5,replace [保存合并后的数据库]

[对男性数据的合并完全类似,不赘述。]

log close
exit,clear

我的方法是属于使用简单命令反复迂回地达到目的那一类的,所以非常希望有更简便的方法来替代。不过做实证时往往不是非常追求程序的漂亮,常常也就得过且过了。曾经有人向我索要过上面的处理方法,因为一直杂事缠身,就没有回复。现在公开了,希望对需要的人能有所帮助,我也懒得再去一一答复了。

stata强大的功能体现在它可以方便地回归微观数据。而回归也是微观实证中最重要的方法。下面就开始讲stata中和回归有关的常用命令。

基本回归方法有两种:线性设定下的最小二乘法(OLS)和两阶段最小二乘法(2SLS)。他们在实证分析中应用广泛,十分详细地掌握这两种方法是实证研究的基本要求。讲解的顺序是先依次介绍如何在stata中实现OLS和2SLS估计,然后再分析如何在实际问题中选择合理的方法。后一部分受Joshua Angrist教授的影响很大,因此,在后面引用他的思想时会详细注明。

假设你已经清楚地了解待估计方程的形式,那么回归命令的基本格式就十分简单明了:

reg (被解释变量) (解释变量1) (解释变量2)……

方程中的相应变量可以简单地放在reg的后面。执行上面的命令后,stata会出现两个表格,分别报告一些方差分析和回归的参数估计结果。我们最关心的是参数的大小和显著性,这在第二个表格中列出。表格的最左边一栏列出了解释变量,在它的右边是相应的系数估计值,然后依次是估计值的标准误,t比率,原假设为系数的真实值等于零时错误地拒绝该假设的概率——p值,以及该估计值的置信度为(1-5%)的置信区间。

我看到回归结果的第一眼是瞄着最关心的解释变量的符号、大小和显著性。看看解释变量影响的方向和大小是不是符合理论的预期,是不是合乎常识,以及这个估计值是不是显著。标记显著性的统计量是t统计量,在经典假设下,它服从t分布。t分布和标准正态分布形状很相似,但它的“尾巴”要比标准正态分布的“肥”一些,在样本量比较小的时候尤其明显,当样本量趋于无穷时,t分布的极限分布是标准正态分布。大家对标准正态分布的分布函数上一些关键点比较熟悉,比如,1.96是97.5%的关键点,1.64是95%的关键点,所以,我们希望知道什么时候可以安全地使用标准正态分布。下表列出了一些小自由度下二者的差异(Beyer 1987 “CRC Standard Mathematical Tables, 28th ed.”;Goulden 1956 “Methods of Statistical Analysis, 2nd ed.”)。可以看出,自由度超过一百时,二者的差别就已经相当小了。所以,当样本量的数量级是100个或以上时,可以直接认为t比率服从标准正态分布,并以此做检验。
90%    95%    97.5%    99.5%
   3.07768    6.31375    12.7062    63.6567
   1.88562    2.91999    4.30265    9.92484
   1.63774    2.35336    3.18245    5.84091
   1.53321    2.13185    2.77645    4.60409
   1.47588    2.01505    2.57058    4.03214
10    1.37218    1.81246    2.22814    3.16927
30    1.31042    1.69726    2.04227    2.75000
100    1.29007    1.66023    1.98397    2.62589

1.28156    1.64487    1.95999    2.57588

读者读到这里可能会笑话我了,stata不是已经报告了t检验的p值和置信区间了吗?为什么不直接察看这些结果呢?原因在于实证文献往往只报告参数的估计值和标准误,需要读者自己将估计值和标准误相除,计算显著性。而且当你在写实证文章时,也应该报告参数的估计值和标准误。这比报告估计值和它的p值更规范。

伴随回归命令的一个重要命令是predict。回归结束后,使用它可以得到和回归相关的一些关键统计量。语法如下:

predict (新变量名), (统计量名)

这里的统计量名是一些选项。常用的选项有:xb(回归的拟合值。这是默认选项,即不加任何选项时,predict赋予新变量前一个回归的拟合值。);residuals(残差);leverage(杠杆值)。下面具一个例子来解释predict的用法。

有时样本中的一个特别的观察值会显著地改变回归结果。这样的观察值可以笼统地分为三类:outliers,leverage和influence。Outliers是针对残差而言的,指那些回归中残差很大的观察;leverage是针对解释变量而言的,是解释变量相对其平均值偏里很大的观察;influence是针对估计结果而言的。如果去掉这个观察会明显地改变估计值,那么这个观察就是一个influence。Influence可以看作outliers和leverage共同作用的结果。异常观察可能是由于样本的特性,也可能是因为录入错误。总之,我们希望找到它们。

回归后的predict命令可以发现这些异常观察(命令来自UCLA的“Regression with Stata”第二章)。发现outliers,leverage和influence的命令如下:

predict rs, rstudent
predict l, leverage
predict csd, cooksd
predict df, dfits

这些统计量都有相应的关键值。当统计量(或其绝对值)超过关键值时就应该仔细检查相应的观察,确认是否属于录入错误。rstudent是用来发现outliers的统计量,其关键值是2,2.5和3。leverage 是用来发现leverage 的统计量,其关键值是(2k+2)/n,其中k解释变量的个数,n是样本量。Cooksd和DFITS是探测influence的统计量。它们都综合了残差和杠杆的信息,而且二者非常类似,只是单位不同,因而给出的结果也差不多。Cooksd的关键值是4/n。DFITS的关键值是2*sqrt(k/n)。

在使用最小二乘法估计时,两个通常被质疑的问题是数据是否存在多重共线性和异方差。

多重共线性是指解释变量之间的相关性。通常我们假设解释变量之间是相关的,而且允许解释变量存在相关性,并控制可以观察的因素正是OLS的优点。如果把多重共线性看作一个需要解决的问题,那么需要把它解释为相关性“较大”。这样,变量之间没有相关性不好,相关性太大也不好,优劣的分割真是颇费琢磨。而且多重共线性并没有违反任何经典假定,所以,这个问题没有很好的定义。本质上讲,在样本给定时,多重共线性问题无法解决,或者说它是一个伪问题。

先看一下为什么解释变量之间的相关性大会有问题。在OLS回归的经典假设(除正态假设外)下,某个系数的OLS估计值的总体方差与扰动项的方差成正比,与解释变量的总方差(一般地,我们视解释变量为随机变量)成反比,是该变量对其它解释变量回归的拟合优度的增函数。这个拟合优度可以理解为该变量的总变动中可以由其他解释变量解释的部分。当这个值趋近于1时,OLS估计值的总体方差趋向于无穷大。总体方差大时,样本方差也大的概率就大,t检验就会不准确。尽管多重共线性没有违背任何经典假设,但是OLS方法有时无法准确估计一些参数。这个问题可以理解为数据提供的信息不足以精确地计算出某些系数。最根本的解决方法当然是搜集更大的样本。如果样本给定,也许我们应该修改提出的问题,使我们能够根据样本数据做出更精确的判断。去掉一个解释变量,或者合并一些解释变量可以减少多重共线性。不过要注意的是去掉相关的解释变量会使估计有偏。

实际操作时使用方差膨胀系数衡量解释变量的多重共线性。我们只需在回归之后使用vif命令就可以得到方差膨胀系数。在命令行中敲入vif并回车,stata会报告一个包含所有解释变量的方差膨胀系数的表格,如果方差膨胀系数大于10,这个变量潜在地有多重共线性问题。

异方差是一个更值得关注的问题。首先简单地介绍一下异方差会带来哪些问题。第一、异方差不影响OLS估计的无偏性和一致性。第二、异方差使估计值方差的估计有偏,所以此时的t检验和置信区间无效。第三、F统计量不再服从F分布,LM统计量不再服从渐进卡方分布,相应的检验无效。第四、异方差使OLS不再是有效估计。总之,异方差影响推断是否有效,降低估计的效率,但对估计值的无偏性和一致性没有影响。

知道了异方差作用的原理,很自然地就有了对付它的办法。第一种方法是在不知道是否存在异方差时,通过调整相应的统计量纠正可能带来的偏差。OLS中实现对异方差稳健的标准误很简便。相应的命令是在原来的回归命令后面加上robust选项。如下:

reg (被解释变量) (解释变量1) (解释变量2)……,robust

White(1980)证明了这种方法得到的标准误是渐进可用(asymptotically valid)的。这种方法的优点是简单,而且需要的信息少,在各种情况下都通用。缺点是损失了一些效率。

另一种方法是通过直接或间接的方法估计异方差的形式,并获得有效估计。典型的方法是WLS(加权最小二乘法)。WLS是GLS(一般最小二乘法)的一种,也可以说在异方差情形下的GLS就是WLS。在WLS下,我们设定扰动项的条件方差是某个解释变量子集的函数。之所以被称为加权最小二乘法,是因为这个估计最小化的是残差的加权平方和,而上述函数的倒数恰为其权重。

在stata中实现WLS的方法如下:

reg (被解释变量) (解释变量1) (解释变量2)…… [aweight=变量名]

其中,aweight后面的变量就是权重,是我们设定的函数。

一种经常的设定是假设扰动项的条件方差是所有解释变量的某个线性组合的指数函数。在stata中也可以方便地实现:

首先做标准的OLS回归,并得到残差项;

reg (被解释变量) (解释变量1) (解释变量2)……
predict r, resid

生成新变量logusq,并用它对所有解释变量做回归,得到这个回归的拟合值,再对这个拟合值求指数函数;

gen logusq=ln(r^2)
reg logusq (解释变量1) (解释变量2)……
predict g, xb
gen h=exp(g)

最后以h作为权重做WLS回归;

reg (被解释变量) (解释变量1) (解释变量2)…… [aweight=h]

如果我们确切地知道扰动项的协方差矩阵的形式,那么GLS估计是最小方差线性无偏估计,是所有线性估计中最好的。显然它比OLS更有效率。虽然GLS有很多好处,但有一个致命弱点:就是一般而言我们不知道扰动项的协方差矩阵,因而无法保证结果的有效性。

到现在我们已经有了两种处理异方差的方法:一是使用对异方差稳健的标准误调整t统计量,并以此作推断;另一种是设定异方差的形式,使用可行的GLS得到有效估计。下面总结一下标准的OLS估计同上述两种方法的优劣,并结合检验异方差的方法,给出处理异方差的一般步骤。

调整变量格式:
format x1 .3f ——将x1的列宽固定为10,小数点后取三位
format x1 .3g ——将x1的列宽固定为10,有效数字取三位
format x1 .3e ——将x1的列宽固定为10,采用科学计数法
format x1 .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 .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
合并数据:
use “C:Documents and Settingsxks桌面2006.dta”, clear
merge 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”, clear
merge 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。
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
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)
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tempw1
clear
use “t:statatutexampw1.dta”
su ——summarize的简写
sort v001 v002 v003
save tempw1
第二步:对exampw2做同样的处理
clear
use “t:statatutexampw2.dta”
su
sort v001 v002 v003
save tempw2
第三步:使用tempw1数据库,将其与tempw2合并:
clear
use tempw1
merge 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.dta
erase tempw2.dta
drop _merge
数据扩展append:
数据源自stata tutorial中的fac19和newfac
clear
use “t:statatutfac19.dta”
ta region
append using “t:statatutnewfac”
ta region
合并后样本量增加,但变量数不变

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)
histogram mpg, discrete percent by(foreign, total) norm
(按照变量“foreign”的分类,将不同类样本的“mpg”绘制出来,同时绘出样本整体的“总”直方图)
二变量图:
graph twoway lfit price weight || scatter price weight
(作出price和weight的回归线图——“lfit”,然后与price和weight的散点图相叠加)
twoway scatter price weight,mlabel(make)
(做price和weight的散点图,并在每个点上标注“make”,即厂商的取值)
twoway scatter price weight || lfit price weight,by(foreign)
(按照变量foreign的分类,分别对不同类样本的price和weight做散点图和回归线图的叠加,两图呈左右分布)
twoway scatter price weight || lfit price weight,by(foreign,col(1))
(按照变量foreign的分类,分别对不同类样本的price和weight做散点图和回归线图的叠加,两图呈上下分布)
twoway scatter price weight [fweight= displacement],msymbol(oh)
(画出price和weight的散点图,“msybol(oh)”表示每个点均为中空的圆圈,[fweight= displacement]表示每个点的大小与displacement的取值大小成比例)
twoway connected y1 time,yaxis(1) || y2 time,yaxis(2)
(画出y1和y2这两个变量的时间点线图,并将它们叠加在一个图中,左边“yaxis(1)”为y1的度量,右边“yaxis(2)”为y2的)
twoway line y1 time,yaxis(1) || y2 time,yaxis(2)
(与上图基本相同,就是没有点,只显示曲线)
graph twoway scatter var1 var4 || scatter var2 var4 || scatter var3 var4
(做三个点图的叠加)
graph twoway line var1 var4 || line var2 var4 || line var3 var4
(做三个线图的叠加)
graph twoway connected var1 var4 || connected var2 var4 || connected var3 var4
(叠加三个点线相连图)
更多变量:
graph matrix a b c y
(画出一个散点图矩阵,显示各变量之间所有可能的两两相互散点图)
graph matrix a b c d,half
(生成散点图矩阵,只显示下半部分的三角形区域)
用auto数据集:
graph matrix price mpg weight length,half by( foreign,total col(1) )
(根据foreign变量的不同类型绘制price等四个变量的散点图矩阵,要求绘出总图,并上下排列】=具)
其他图形:
graph box y,over(x) yline(.22)
(对应x的每一个取值构建y的箱型图,并在y轴的0.22处划一条水平线)
graph bar (mean) y,over(x)
对应x的每一个取值,显示y的平均数的条形图。括号中的“mean”也可换成median、sum、sd、p25、p75等
graph bar a1 a2,over(b) stack
(对应在b的每一个取值,显示a1和a2的条形图,a1和a2是叠放成一根条形柱。若不写入“stack”,则a1和a2显示为两个并排的条形柱)
graph dot (median)y,over(x)
(画点图,沿着水平刻度,在x的每一个取值水平所对应的y的中位数上打点)
qnorm x
(画出一幅分位-正态标绘图)
rchart a1 a2 a2
(画出质量控制R图,显示a1到a3的取值范围)

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)
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)
检验极端值的步骤:
常见命令:tabulate、stem、codebook、summarize、list、histogram、graph box、gragh matrix
step1.用codebook、summarize、histogram、graph boxs、graph matrix、stem看检验数据的总体情况:
codebook y x1 x2
summarize y x1 x2,detail
histogram x1,norm(正态直方图)
graph box x1(箱图)
graph matrix y x1 x2,half(画出各个变量的两两x-y图)
stem x1(做x1的茎叶图)
可以看出数据分布状况,尤其是最大、最小值
step2.用tabulate、list细致寻找极端值
tabulate code if x1==极端值(作出x1等于极端值时code的频数分布表,code表示地区、年份等序列变量,这样便可找出那些地区的数值出现了错误)
list code if x1==极端值(直接列出x1等于极端值时code的值,当x1的错误过多时,不建议使用该命令)
list in -20/l(l表示last one,-20表示倒数第20个样本,该命令列出了从倒数第20个到倒数第一个样本的各变量值)
step3.用replace命令替换极端值
replace x1=? if x1==极端值
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)
数据计算器display命令:
display x[12](显示x的第十二个观察值)
display chi2(n,x)(自由度为n的累计卡方分布)
display chi2tail(n,x)(自由度为n的反向累计卡方分布,chi2tail(n,x)=1-chi2(n,x))
display invchi2(n,p)(卡方分布的逆运算,若chi2(n,x)=p,那么invchi2(n,p)=x)
display invchi2tail(n,p)(chi2tail的逆运算)
display F(n1,n2,f)(分子、分母自由度分别为n1和n2的累计F分布)
display Ftail(n1,n2,f)(分子、分母自由度分别为n1和n2的反向累计F分布)
display invF(n1,n2,P)(F分布的逆运算,若F(n1,n2,f)=p,那么invF(n1,n2,p)=f)
display invFtail(n1,n2,p)(Ftail的逆运算)
display tden(n,t)(自由度为n的t分布)
display ttail(n,t)(自由度为n的反向累计t分布)
display invttail(n,p)(ttail的逆运算)

给数据库和变量做标记:
label data “~~~”(对现用的数据库做标记,”~~~”就是标记,可自行填写)
label variable x “~~~”(对变量x做标记)
label values x label1(赋予变量x一组标签:label1)
label define label1 1 “a1” 2 “a2″(定义标签的具体内容:当x=1时,标记为a1,当x=2时,标记为a2)
频数表:
tabulate x1,sort
tab1 x1-x7,sort(做x1到x7的频数表,并按照频数以降序显示行)
table c1,c(n x1 mean x1 sd x1)(在分类变量c1的不同水平上列出x1的样本量和平均值)
二维交互表:
auto数据库:
table rep78 foreign, c(n mpg mean mpg sd mpg median mpg) center row col
(rep78,foreign均为分类变量,rep78为行变量,foreign为列变量,center表示结果显示在单元格中间,row表示计算行变量整体的统计量,col表示计算列变量整体的统计量)
tabulate x1 x2,all
(做x1和x2的二维交互表,要求显示独立性检验chi2、似然比卡方独立性检验lrchi2、对定序变量适用的等级相关系数gamma和taub、以及对名义变量适用的V)
tabulate x1 x2,column chi2(做x1和x2的二维交互表,要求显示列百分比和行变量和列变量的独立性检验——零假设为变量之间独立无统计关系)
tab2 x1-x7,all nofreq(对x1到x7这七个变量两两地做二维交互表,不显示频数:nofreq)
三维交互表:
by x3,sort:tabulate x1 x2,nofreq col chi2(同时进行x3的每一个取值内的x1和x2的二维交互表,不显示频数、显示列百分比和独立性检验)
四维交互表:
table x1 x2 x3,c(ferq mean x1 mean x2 mean x3) by(x4)
tabstat X1 X2,by(X3) stats(mean n q max min sd var cv) col(stats)
tabstat X1 X2,by(X3) stats(mean range q sd var cv p5 p95 median),[aw=X4](以X4为权重求X1、X2的均值,标准差、方差等)

ttest X1=1
count if X1==0
count if X1>=0
gen X2=1 if X1>=0
corr x1 x2 x3(做x1、x2、x3的相关系数表)
swilk x1 x2 x3(用Shapiro-Wilk W test对x1、x2、x3进行正太性分析)
sktest x1 x2 x3(对x1、x2、x3进行正太性分析,可以求出峰度和偏度)
ttest x1=x2(对x1、x2的均值是否相等进行T检验)
ttest x1,by(x2) unequal(按x2的分组方式对x1进行T检验,假设方差不齐性)
sdtest x1=x2(方差齐性检验)
sdtest x1,by(x2)(按x2的分组方式对x1进行方差齐性检验)

聚类分析:
cluster kmeans y x1 x2 x3, k(3)
——依据y、x1、x2、x3,将样本分为n类,聚类的核为随机选取
cluster kmeans y x1 x2 x3, k(3) measure(L1) start(everykth)
—— “start”用于确定聚类的核,”everykth”表示将通过构造三组样本获得聚类核:构造方法为将样本id为1、1+3、1+3×2、 1+3×3……分为一组、将样本id为2、2+3、2+3×2、2+3×3……分为第二组,以此类推,将这三组的均值作为聚类的核;”measure”用于计算相似性和相异性的方法,”L1″表示采用欧式距离的绝对值,也直接可采用欧式距离(L2)和欧式距离的平方(L2squared)。PS:这个方法所得的结果与SPSS所得结果相同。

sort c1 c2(对c1和c2两个分类变量排序)
by c1 c2:reg y x1 x2 x3(在c1、c2的各个水平上分别进行回归)
bysort c1 c2:reg y x1 x2 x3 if c3=1(逗号前面相当于将上面两步骤合一,既排序又回归,逗号后面的“if c3=1”表示只有在c3=1的情况下才进行回归)
stepwise, pr(.2): reg y x1 x2 x3(使用Backward selection,去除P值大于0.2时变量)
stepwise, pe(.2): reg y x1 x2 x3(使用forward selection,去除P值小于0.2时变量)
stepwise, pr(.2) pe(.01):reg y x1 x2 x3(使用backward-stepwise selection,取P值在0.01和0.2之间的变量)
stepwise, pe(.2) forward: reg y x1 x2 x3(使用forward-stepwise selection)
reg y x1 x2 x3
predict Yhat,xb
predict u,resid
predict ustd,stdr(获得残差的标准误)
predict std,stdp(获得y估计值的标准误)
predict stdf,stdf(获得y预测值的标准误)
predict e,e(1,12)(获得y在1到12之间的估计值)
predict p,pr(1,12)(获得y在1到12之间的概率)
predict rstu,rstudent(获得student的t值)
predict lerg,leverage(获得杠杆值)
predict ckd,cooksd(获得cooksd)
reg y x1 x2 x3 c1 c2
adjust x1 x2 x3,se(使得变量x1、x2和x3等于其均值,求y的预测值和标准误)
adjust x1 x2 x3,stdf ci(使得变量x1、x2和x3等于其均值,求y的预测值,预测标准误和置信区间)
adjust x1 x2,by(c1) se ci(控制变量x1、x2,亦即取它们的均值,在分类变量c1的不同水平上求y预测值,标准误和置信区间)
adjust x1 x2 x3,by(c1) stdf ci(控制变量x1、x2、x3,亦即取它们的均值,在分类变量c1的不同水平上求y预测值,预测标准误和置信区间)
adjust x1 x2,by(c1 c2) se ci(控制变量x1、x2,在分类变量c1、c2的不同水平上求y的预测值,标准误和置信区间)
adjust x1 x2 x3,by(c1 c2) stdf ci(控制变量x1、x2、x3,在分类变量c1、c2的不同水平上求y的预测值,预测标准误和置信区间)
adjust x1=a x2=b x3=c,se ci(当x1=a、x2=b、x3=c时,求y的预测值、标准误和置信区间)
adjust x1=a x2=b x3=c,by(c1) se ci(当x1=a、x2=b、x3=c时,在分类变量c1的不同水平上,求y的预测值、标准误和置信区间)
adjust x1=a x2=b c1=1,by(c1) se ci(当x1=a、x2=b,并假设所有的样本均为c1=1,求在分类变量c1的不同水平上,因为变量x3的均值不同,而导致的y的不同的预测值……)
mvreg Y1 Y2 ……: X1 X2 X3……(多元回归)
mvreg y1 y2 y3: x1 x3 x3(多元回归分析,y1 y2 y3为因变量,x1 x3 x3为自变量)
以下命令只有在进行了mvreg之后才能进行
test [y1](测试对y1的回归系数联合为0)
test [y1]: x1 x2(测试对y1的回归中x1、x2的系数为0)
test x1 x2 x3(测试在所有的回归中,x1、x2、x3的系数均为0)
test [y1=y2](对y1的回归和对y2的回归系数相等)
test [y1=y2]: x1 x2 x3, mtest(对y1和y2的回归中,分别测试x1、x2、x3的系数是否相等,若没有mtest这个命令,则测试他们的联和统计)
test [y1=y2=y3](三个回归的系数是否相等,可加mtest以分别测试)
test [y1=y2=y3]: x1 x2 (测试三个回归中的x1、x2是否相等,可加mtest)
est命令的用法:
(1)储存回归结果:
reg y x1 x2 x3(不限于reg,也可储存ivreg、mvreg、reg3)
est store A
(2)重现回归结果:
est replay A
(3)对回归结果进行进一步分析
est for A:sum(对A回归结果中的各个变量运行sum命令)
异方差问题:
获得稳健性标准误
reg y x1 x2 x3 if c1==1(当分类变量c1=1时,进行y和诸x的回归)
reg y x1 x2 x3,robust(回归后显示各个自变量的异方差-稳健性标准误)
estat vif(回归之后获得VIF)
estat hettest,mtest(异方差检验)
异方差检验的套路:
(1)Breusch-pagan法:
reg y x1 x2 x3
predict u,resid
gen usq=u^2
reg usq x1 x2 x3
求F值
display R/(1-R)*n2/n1(n1表示分子除数,n2表示分母除数)
display Ftail(……)
求LM值
display R*n(n表示总样本量)
display chi2tail(……)
(2)white法:
reg y x1 x2 x3
predict u,resid
gen usq=u^2
predict y
gen ysq=y^2
reg usq y ysq
求F值
display R/(1-R)*n2/n1(n1表示分子除数,n2表示分母除数)
display Ftail(……)
求LM值
display R*n(n表示总样本量)
display chi2tail(……)
(3)必要补充
F值和LM值转换为P值的命令:
display Ftail(n1,n2,a)(利用F值求p值,n1表示分子除数,n2表示分母除数,a为F值)
display chi2tail(n3,b)(利用LM值求p值,n3表示自由度的损失量,一般等于n1,b为LM值)
异方差的纠正——WLS(weighted least square estimator)
(1)基本思路:
reg y x1 x2 x3 [aw=x1](将x1作为异方差的来源,对方程进行修正)
上式相当于:
reg y/(x1^0.5) 1/(x1^0.5) x1/(x1^0.5) x2/(x1^0.5) x3/(x1^0.5),noconstant
(2)纠正异方差的常用套路(构造h值)
reg y x1 x2 x3
predict u,resid
gen usq=u^2
gen logusq=log(usq)
reg logusq x1 x2 x3
predict g
gen h=exp(g)
reg y x1 x2 x3 [aw=1/h]
异方差hausman检验:
reg y x1 x2 x3
est store A(将上述回归结果储存到A中)
reg y x1 x2 x3 [aw=1/h]
est store B
hausman A B
当因变量为对数形式时(log(y))如何预测y
reg logy x1 x2 x3
predict k
gen m=exp(k)
reg y m,noconstant
m的系数为i
y的预测值=i×exp(k)

方差分析:
一元方差分析
anova y g1 / g1|g2 /(g*表示不同分类变量,计算g1和交互项/ g1|g2 /这两种分类的y值是否存在组内差异)
anova y d1 d2 d1*d2(d*表示虚拟变量,计算d1、d2和d1*d2的这三种分类的y值是否有组内差异)
anova y d1 d2 x1 d2*x1, continuous(x1)(x*表示连续的控制变量)
多元方差分析
webuse jaw
manova y1 y2 y3 = gender fracture gender*fracture(按性别、是否骨折及二者的交互项对y1、y2和y3进行方差分析)
manova y1 = gender fracture gender*fracture(相当于一元方差分析,以y1为因变量)
————————————
webuse nobetween
gen mycons = 1
manova test1 test2 test3 = mycons, noconstant
mat c = (1,0,-1 0,1,-1)
manovatest mycons, ytransform(c)
进行多元回归的方法:
多元回归分析:(与mvreg相同)
foreach vname in y1 y2 y3 { (确定y变量组vname)
reg `vname’ x1 x2 x3 (将y变量组中的各个变量与诸x变量进行回归分析,注意vname的标点符号)
}
上式等价于:
mvreg y1 y2 y3 = x1 x2 x3

reg3命令:
(1)简单用法:
reg3 (y1 = x1 x2 x3) (y2 = x1 x3 x4) (y3 = x1 x2 x5)
测试y1 coefs = 0
test [y1]
测试不同回归中相同变量的系数:
test [y1=y2=y3], common
test ([y1=y2]) ([y1=y3]), common constant(constant表示包含截距项)
(2)用reg3进行2SLS
reg3 (y1 = y2 x1 x2) (y2 = y1 x4),2sls
(2)用reg3进行OLS
reg3 (y1 = y2 x1 x2) (y2 = y1 x4),ols
对两个回归结果进行hausman检验:
reg3 (y1=x1 x2 x3)(y2=y1 x4),2sls
est store twosls
reg3 (y1=x1 x2 x3)(y2=y1 x4),ols
est store ols
hausman twosls ols,equations(1:1)(对两次回归中的方程1,即“y1=x1 x2 x3”进行hausman检验)
hausman twosls ols,equations(2:2)(对两次回归中的方程2,即“y2=y1 x4”进行hausman检验)
hausman twosls ols,alleqs(对所有方程一起进行检验)
检验忽略变量(模型的RESET):
reg y x1 x2 x3
estat ovtest
滞后变量的制取
对变量y滞后一期:
gen y_l1=y[_n-1]
滞后两期:
gen y_l2=y[_n-2]
以此类推。
制取样本序号:
gen id=_n
获得样本总量:
gen id=_N

时间序列回归:
回归元严格外生时AR(1)序列相关的检验
reg y x1 x2
predict u,resid
gen u_1=u[_n-1]
reg u u_1,noconstant
回归之后,u_1的序数如果不异于零,则该序列不相关
用Durbin-Watson Statistics检验序列相关:
tsset year @(对时间序列回归中代表时间的变量进行定义)@
reg y x1 x2
dwstat @(求出时间序列回归的DW值)@
durbina @(对该回归是否具有序列相关进行检验,H0为无序列相关,可根据chi2值求出P值)@
durbina,small @(small可以根据F值求出P值,以代替chi2值)@
durbina,force @(让检验能在robust、neway之后进行)@
durbina,small lag(1/10) @(lag可以求出更高阶滞后的序列相关,如本例中可求出1到10阶的序列相关)@
durbina,robust lag(1/10) @(robust可进行异方差—稳健性回归,避免未知形式的异方差)@
bgodfrey @(利用Breusch-Godfrey test求出高阶序列相关)@
bgodfrey,small lag(1/10)
数据调查:survey data
源数据:dataset文件夹中的svydata
步骤:
1、定义survey data
svyset psuid [pweight=finalwgt], strata(stratid)
——定义primary sampling unit为psuid。可能是测试的编号,1or2
——定义pweight为finalwgt
——定义stratum identifer为stratid。可能是测试中被试的编号,1to31
2、生成male
gen male= (sex==1) if !missing(sex)
——当sex不缺失且等于1时,male=sex
3、生成行变量为highbp,列变量为sizplace的表格
svy, subpop(male): tabulate highbp sizplace, col obs pearson lr null wald
——subpop规定了以male为数据调查的范围
——tabulate highbp sizplace表示绘制行变量为highbp,列变量为sizplace的表格
——col表示每一列的加总为100%,row表示每一行的加总为100%,cell表示横纵所有单元格的加总为100%
——obs表示列出每个单元格的样本量,se表示列出每个单元格的标准误,ci表示列出每个单元格的置信区间
——pearson表示求取pearson’s chi-squired,皮尔逊的卡方检定
——lr表示求取likelihood ratio
——null表示求取null-based statistics
——wald表示求取adjusted wald,llwald表示求取adjusted log-linear Wald,noadjust表示求取unadjusted Wald statistics
4、svy:mean x1 x2 x3
——对x1、x2、x3求取mean、se和ci
5、简单的tabulate twoway(不用svyset就可执行)
tab2 y x,col chi2 exact lr
——col、cell、row等均可换用,chi2指的是Pearson’s chi-squared、exact指的是fisher exact test、lr指的是likelihood-ratio chi-squared
6、svy的其他用法:
svy:reg y x
建立人工数据集:
创建一个包含从独立标准正态分布中抽取的2000个观察案例和三个随机Z1、Z2、Z3,并分别定义他们的平均值和标准差。
matrix m=(0,2,3) ——定义三个变量的平均值
matrix sd=(1,.5,2) ——定义三个变量的标准差
drawnorm z1 z2 z3,n(2000) means(m) sds(sd) ——创建样本量为2000,均值和标准差符合上面定义的数据集
补充:除了定义均值和标准差之外,还可定义相关矩阵和协方差矩阵等。
logit回归
logit y x1 x2 x3
——y必须为二分变量
glogit outcomedata populationdata x1 x2 x3
——outcomedata为目标样本总量,populationdata为观测样本总量,outcomedata/populationdata的值便是一个概率,相当于logit命令中的y
面板数据(Panel Data)
1、基本套路:
xtreg y x1 x2,re
est store re
xtreg y x1 x2,fe
est store fe
hausman re fe
——如果hausman检验的结果为显著,则采用固定效应(fe)模型,不显著,则选取随机效应(re)模型
2、随机效应的检验:
xtreg y x1 x2,re
xttest0
xttest1
——xttest1是xttest0的扩展,若这xttest0的结果为显著,则采用随机效应(re)模型
xttest1的假设是没有随机效应和/或没有序列相关,它的七个结果分别表示:
1) LM Test for random effects, assuming no serial correlation
(假设没有序列相关情况下对随机效应进行LM检验)
2) Adjusted LM test for random effects, which works even under serial
correlation
(假设有序列相关的情况下对随机LM检验)
3) One sided version of the LM test for random effects
(假设没有序列相关的情况下对随机效应进行单边检验)
4) One sided version of the adjusted LM test for random effects
(假设有序列相关的情况下对随机效应进行单边检验)
5) LM test for first-order serial correlation, assuming no random effects
(假设没有随机效应的情况下对一阶序列相关进行检验)
6) Adjusted test for first-order serial correlation, which works even under
random effects
(假设有随机效应的情况下对一阶序列相关进行检验)
7) LM Joint test for random effects and serial correlation
(随机效应和序列相关的联合检验)
3、固定效应模型,可采用广义最小二乘法(gls)进行估算,也可采用固定效应方程(fe):
xtserial y x1 x2
xtgls y x1 x2
xttest2
xttest3
——xtserial用于检验固定效应模型中的一阶序列自相关,可通用于xtgls和fe之前
——xttest2用于检验不同厂商的相似性,若显著则各厂家的截面相似,可通用于xtgls和fe之后
——xttest3用于检验固定效应模型中的异方差问题,若显著则有异方差,可通用于xtgls和fe之后

stata强大的功能体现在它可以方便地回归微观数据。而回归也是微观实证中最重要的方法。下面就开始讲stata中和回归有关的常用命令。

基本回归方法有两种:线性设定下的最小二乘法(OLS)和两阶段最小二乘法(2SLS)。他们在实证分析中应用广泛,十分详细地掌握这两种方法是实证研究的基本要求。讲解的顺序是先依次介绍如何在stata中实现OLS和2SLS估计,然后再分析如何在实际问题中选择合理的方法。后一部分受Joshua Angrist教授的影响很大,因此,在后面引用他的思想时会详细注明。

假设你已经清楚地了解待估计方程的形式,那么回归命令的基本格式就十分简单明了:

reg (被解释变量) (解释变量1) (解释变量2)……

方程中的相应变量可以简单地放在reg的后面。执行上面的命令后,stata会出现两个表格,分别报告一些方差分析和回归的参数估计结果。我们最关心的是参数的大小和显著性,这在第二个表格中列出。表格的最左边一栏列出了解释变量,在它的右边是相应的系数估计值,然后依次是估计值的标准误,t比率,原假设为系数的真实值等于零时错误地拒绝该假设的概率——p值,以及该估计值的置信度为(1-5%)的置信区间。

我看到回归结果的第一眼是瞄着最关心的解释变量的符号、大小和显著性。看看解释变量影响的方向和大小是不是符合理论的预期,是不是合乎常识,以及这个估计值是不是显著。标记显著性的统计量是t统计量,在经典假设下,它服从t分布。t分布和标准正态分布形状很相似,但它的“尾巴”要比标准正态分布的“肥”一些,在样本量比较小的时候尤其明显,当样本量趋于无穷时,t分布的极限分布是标准正态分布。大家对标准正态分布的分布函数上一些关键点比较熟悉,比如,1.96是97.5%的关键点,1.64是95%的关键点,所以,我们希望知道什么时候可以安全地使用标准正态分布。下表列出了一些小自由度下二者的差异(Beyer 1987 “CRC Standard Mathematical Tables, 28th ed.”;Goulden 1956 “Methods of Statistical Analysis, 2nd ed.”)。可以看出,自由度超过一百时,二者的差别就已经相当小了。所以,当样本量的数量级是100个或以上时,可以直接认为t比率服从标准正态分布,并以此做检验。

90% 95% 97.5% 99.5%
1 3.07768 6.31375 12.7062 63.6567
2 1.88562 2.91999 4.30265 9.92484
3 1.63774 2.35336 3.18245 5.84091
4 1.53321 2.13185 2.77645 4.60409
5 1.47588 2.01505 2.57058 4.03214
10 1.37218 1.81246 2.22814 3.16927
30 1.31042 1.69726 2.04227 2.75000
100 1.29007 1.66023 1.98397 2.62589

1.28156 1.64487 1.95999 2.57588

读者读到这里可能会笑话我了,stata不是已经报告了t检验的p值和置信区间了吗?为什么不直接察看这些结果呢?原因在于实证文献往往只报告参数的估计值和标准误,需要读者自己将估计值和标准误相除,计算显著性。而且当你在写实证文章时,也应该报告参数的估计值和标准误。这比报告估计值和它的p值更规范。

伴随回归命令的一个重要命令是predict。回归结束后,使用它可以得到和回归相关的一些关键统计量。语法如下:

predict (新变量名), (统计量名)

这里的统计量名是一些选项。常用的选项有:xb(回归的拟合值。这是默认选项,即不加任何选项时,predict赋予新变量前一个回归的拟合值。);residuals(残差);leverage(杠杆值)。下面具一个例子来解释predict的用法。

有时样本中的一个特别的观察值会显著地改变回归结果。这样的观察值可以笼统地分为三类:outliers,leverage和influence。Outliers是针对残差而言的,指那些回归中残差很大的观察;leverage是针对解释变量而言的,是解释变量相对其平均值偏里很大的观察;influence是针对估计结果而言的。如果去掉这个观察会明显地改变估计值,那么这个观察就是一个influence。Influence可以看作outliers和leverage共同作用的结果。异常观察可能是由于样本的特性,也可能是因为录入错误。总之,我们希望找到它们。

回归后的predict命令可以发现这些异常观察(命令来自UCLA的“Regression with Stata”第二章)。发现outliers,leverage和influence的命令如下:

predict rs, rstudent
predict l, leverage
predict csd, cooksd
predict df, dfits

这些统计量都有相应的关键值。当统计量(或其绝对值)超过关键值时就应该仔细检查相应的观察,确认是否属于录入错误。rstudent是用来发现outliers的统计量,其关键值是2,2.5和3。leverage 是用来发现leverage 的统计量,其关键值是(2k+2)/n,其中k解释变量的个数,n是样本量。Cooksd和DFITS是探测influence的统计量。它们都综合了残差和杠杆的信息,而且二者非常类似,只是单位不同,因而给出的结果也差不多。Cooksd的关键值是4/n。DFITS的关键值是2*sqrt(k/n)。

(续)
在使用最小二乘法估计时,两个通常被质疑的问题是数据是否存在多重共线性和异方差。

多重共线性是指解释变量之间的相关性。通常我们假设解释变量之间是相关的,而且允许解释变量存在相关性,并控制可以观察的因素正是OLS的优点。如果把多重共线性看作一个需要解决的问题,那么需要把它解释为相关性“较大”。这样,变量之间没有相关性不好,相关性太大也不好,优劣的分割真是颇费琢磨。而且多重共线性并没有违反任何经典假定,所以,这个问题没有很好的定义。本质上讲,在样本给定时,多重共线性问题无法解决,或者说它是一个伪问题。

先看一下为什么解释变量之间的相关性大会有问题。在OLS回归的经典假设(除正态假设外)下,某个系数的OLS估计值的总体方差与扰动项的方差成正比,与解释变量的总方差(一般地,我们视解释变量为随机变量)成反比,是该变量对其它解释变量回归的拟合优度的增函数。这个拟合优度可以理解为该变量的总变动中可以由其他解释变量解释的部分。当这个值趋近于1时,OLS估计值的总体方差趋向于无穷大。总体方差大时,样本方差也大的概率就大,t检验就会不准确。尽管多重共线性没有违背任何经典假设,但是OLS方法有时无法准确估计一些参数。这个问题可以理解为数据提供的信息不足以精确地计算出某些系数。最根本的解决方法当然是搜集更大的样本。如果样本给定,也许我们应该修改提出的问题,使我们能够根据样本数据做出更精确的判断。去掉一个解释变量,或者合并一些解释变量可以减少多重共线性。不过要注意的是去掉相关的解释变量会使估计有偏。

实际操作时使用方差膨胀系数衡量解释变量的多重共线性。我们只需在回归之后使用vif命令就可以得到方差膨胀系数。在命令行中敲入vif并回车,stata会报告一个包含所有解释变量的方差膨胀系数的表格,如果方差膨胀系数大于10,这个变量潜在地有多重共线性问题。

异方差是一个更值得关注的问题。首先简单地介绍一下异方差会带来哪些问题。第一、异方差不影响OLS估计的无偏性和一致性。第二、异方差使估计值方差的估计有偏,所以此时的t检验和置信区间无效。第三、F统计量不再服从F分布,LM统计量不再服从渐进卡方分布,相应的检验无效。第四、异方差使OLS不再是有效估计。总之,异方差影响推断是否有效,降低估计的效率,但对估计值的无偏性和一致性没有影响。

知道了异方差作用的原理,很自然地就有了对付它的办法。第一种方法是在不知道是否存在异方差时,通过调整相应的统计量纠正可能带来的偏差。OLS中实现对异方差稳健的标准误很简便。相应的命令是在原来的回归命令后面加上robust选项。如下:

reg (被解释变量) (解释变量1) (解释变量2)……,robust

White(1980)证明了这种方法得到的标准误是渐进可用(asymptotically valid)的。这种方法的优点是简单,而且需要的信息少,在各种情况下都通用。缺点是损失了一些效率。

另一种方法是通过直接或间接的方法估计异方差的形式,并获得有效估计。典型的方法是WLS(加权最小二乘法)。WLS是GLS(一般最小二乘法)的一种,也可以说在异方差情形下的GLS就是WLS。在WLS下,我们设定扰动项的条件方差是某个解释变量子集的函数。之所以被称为加权最小二乘法,是因为这个估计最小化的是残差的加权平方和,而上述函数的倒数恰为其权重。

在stata中实现WLS的方法如下:

reg (被解释变量) (解释变量1) (解释变量2)…… [aweight=变量名]

其中,aweight后面的变量就是权重,是我们设定的函数。

一种经常的设定是假设扰动项的条件方差是所有解释变量的某个线性组合的指数函数。在stata中也可以方便地实现:

首先做标准的OLS回归,并得到残差项;

reg (被解释变量) (解释变量1) (解释变量2)……
predict r, resid

生成新变量logusq,并用它对所有解释变量做回归,得到这个回归的拟合值,再对这个拟合值求指数函数;

gen logusq=ln(r^2)
reg logusq (解释变量1)

转载请注明:数据分析 » 常用到的stata命令_stata常用命令_stata命令大全

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