Stata中的图形制作绝对自己总结.docx

第三章Stata中的图形制作1 .菜单操作Plots选择横、纵坐标所代表的变量Titles标题 Title() 副标题 subtitle( ) x 标题 xtitle( ) y 标题 ytitle() 脚注 note()note(数据来源：数据来自于美国汽车协会 )Legend设置与图例相关的内容Legend(label(1 )label(2 )position(12)),图例的位置设定在 12 点方向Overall设置与总体图形相关的内容，主要包括整个图形的大小设置，风格设置等轴线操作刻度值：xtick(#1(#2)#3),起始数值为#1,终点为#3,间距#2样式：例子 取消轴线xscale(off)2 .直方图：用矩形的面积(即长度和宽度)来表示频数分布的图形案例：利用usaauto文件，绘制一个关于 mpg变量的最为基本的直方图 (1)为图形添加标题“mpg直方图”；(2)把直方条的数目由现在的 8个增加为10个；(3)增加脚注“数据来源于美国汽车协会” ；(4)横轴刻度范围为从10到45,刻度单位为5,名称为“每加仑油行使英里数 /单位：英里”；(5)为图形添加一条正态曲线； (6)标注直方条的高度。

histogram mpg,title(mpg 直方图)bin(10) note(数据来源：美国汽车协会 )xtick(10(5)45) xtitle(每加仑油行使英里数 /单位：英里)norm addlabels by(foreign) legend(position(11)row(1)ring(0))norm添加一条正态曲线； by (foreign) foreign分类绘图；legend(position(11)row(1)ring(0))方向为 11 点,一排显示,内部显示mpg直方图 mpg直方图Density normal mpg DensityGraphs by Car type表?一2 histogram选项表」连续变量可用选项(continuous opts) q\AH^AAAAAAAAAj!^AAAAAXM*hKXj^fcAAA^bin(#A娱秀拉物数目为有widlh(#*宽度为#■start设置衰H陵睫低起始数值班分类变量可用选项（discrete opts）discrete产设置分类变量¥width(#)^该至挂物宽度为#，start(#>p设置第二i浅柱最低起始数值加连续、分类变量共用选项（options）1 |density*]按密度绘制直方图-fractions按比例绘制直方图/frequency^按频数绘制直方图，percents按百分比绘制直方图「bar options^谈定生援睫的选项「addlabels*5方鑫技透加高度标笠〃addlabopts^设定高度标签显小细节的选项〃3.散点图：反映两个或多个变量之间的关系。

通常用纵轴来表示因变量，用横轴来表示自变量基本[twoway] scatter y x 因变量在前数据标记的设定数据标记形状的设定、颜色的设定、大小的设定、散点标签的设定msymbol（散点形状代码）；mcolor（red）散点为红色；msize（5）散点大小为 5号 散点标签：mlabel （标签内谷白变重名）和mlabposition（代表钟表点数的数子 ） 例如设te散点的内谷为变重 city,位直在3点钟处：mlabel （city） mlabposition（3）群组划分：by（foreign）案例：运用usaauto数据文件中的数据绘制 mpg和weight关系的散点图1）为图形添加标题“mpg与weight散点图”和副标题“ 1978年美国汽车数据图” ；（2）为图形添加图例，位置在钟表 2点 钟处；（3）绘制一条拟合的趋势曲线； （4）将散点的形状设置为实心大三角，颜色为黑色； （5）为每个散点添加标签，内谷为汽车的品牌（ make）,位置为9点钟处，颜色为黑色；（6）按照变量foreign分成两个图形进行绘制Twoway scatter mpg weight||lfit mpg weight,title(mpg 与 weight 散点图)subtitle(1978 年美国汽车数 据图)legend(position(6))||表小多个图形在一个坐标轴中显不； lfit mpg weight绘制拟合曲线进一步设置：Msymbol(T) mcolor(black) mlabel(make) mlabpositon(9) by(foreign)散点形状：实心大三角，颜色：黑色，标签内容： make,位置为9点钟处；按foreign绘制mp卢 weigh敷点图1978年美国汽车数据图2,000 3,000 4,000 5,000Weight (lbs.)・ Mileage (mpg) . Fitted valuesmpg 与weight 散点图1978 年美国汽车数据图mpg 与weight 散点图1978 年美国汽车数据图4.曲线标绘图用线段的升降趋势来说明现象变化或变量之间关系的一种图形。

它与散点图类似，实际上它就 是将连续型的数值变量点连接起来的一种图形，但由于它还可以用于回归曲线的绘制基本命令[twoway] line y x一定注意x变量要放置在y变量之后连接样式的设定择式「样式代码/代码缩写炉无连接，、none^*直线连接0direct*5g笔直线，是适合如-1]次用的情况/ascending^A水平,然后垂直产stairstep*1p垂直，然后水平产Stepsuinconnect（样式代码）表工，enriEctO选项表“线条样式的设定样式名称一样式代码」实线psolid+21虚线2dashP点线产d<32点划线小dash dot4短划线qshortdash*21^^刻■缄」shortdash dot^-1长划线一lonadash-^,SrArNPRPHpli^4nHnBnBnBnan!lnr括龙1点缄白1号&&d教k^是黑一生白线炉blank+3自定义线formula"clpattern（样式代码）表315 uLp att把tn选工页表.07f77^^177777774=案例：运用consumption_china.dta数据绘制曲线标绘图利用文件中的数据绘制人均消费c和人均国内生产总值y随时间变化的曲线标绘图。

1）将图例分成两行设计， 图例内容“人均消费“和”人均GDP',并让图例在图形内部十一点钟的位置;（2）线条一条为实线连接，一条为虚线连接;(3)线条一条为直线连接，一条为 stairstep方式连接twoway line c y year ,legend(label(1 人均消费")label(2人均 GDP' )posiOn(11) ring(0) row(2)) clpattern(solid dash) connect(l J)ring(0)：使图例显示在图形内部； row(2)：图例分两行显示； clpattern(solid dash):实线和虚线;connect(l J):直线连接和stairstep方式的连接hbar,纵5.条形图：是用矩形的长度来表示相互独立的变量大小取值的统计图形横向的条形图向条形图bar在绘制条形图的过程中，需要指明所要展示的统计量，如果不指明统计量，则会默认显示均值(mean)统计量表3 6条形图统计量表.选喷一功搬mean”平均敷4medi an 户 |中位数454a标准差一・术和・COUDr1现费值数「max*3是大值「min*1最小值加尸分位数』崎位庵”stack选项将具有多个y变量的统计量上下堆积，可以了解内部的比例结构blabel选项增添条柱的数值标签；改变 bar的名称和组合blabel(选项定义的内容 [,where_and_how])表3.7 %vhat内容表*口。

目亡.没有片Ml,为默认格式*，bar*1标签的数值为条拄的高度*、totalsr 标签的勘值为条柱的累积高度- 「name*r 描述¥变量，鲍强拄的内容「groups稼掩为选场中第一个分组变量的旨个组的名称.表3.S \vh士ru and how内容表 +postuon(ouuidf )■将怵签放瓦亳桀住的上方或右边一posiuonCinside)*'将怀釜敏置在亲住内部的顶端或最右边2positiontbaseX1将标签放置在兼柱内部的底部『p口siti 口 亡rk将标签放置在条柱内部的中间门gapfrdaxivesizeK放竞位度之间的距离门 二textbox_options-显示格式小 标签的外现一案例：利用zichan.dta数据，进行条形图的绘制绘制流动资产 current ＞固定资产solid和资产总额gross随时间变化的最为基本的条形图 (1)将纵向条形图改成横向条形图； (2)为每个条柱增加标签，内容为条柱的高度，位置在条柱的右方； (3)在300000数值处画一条标识线；(4)将graph bar/hbar current solid gross, over(year) blabel(bar,position(outside)yline(30000)) stackblabel(bar, position(outside)):以条柱的高度数值给条柱添加标签， 位置在条柱的右；yline(300000):标识线的绘制，注意的是：该函数在 blabel的括号内I mean of current mean of solid6 .饼图：用圆形及圆内扇形的大小表示总体中各部分所占比例的统计图，通常用来表示各部分在总体中所占份额。

graph pie x y z案例：运用zichan.dta数据文件中的数据绘制资产构成的最为基本的饼图 (1)图形名称为“资产构成图”；(2)在每一个扇面上加上所占比例的标签； (3)将代表流动资产的扇面突出显示，且颜色设置为黄色graph pie current solid, plabel(_all percent, gap(9)) pie(1, explode color(yellow)) title( 资产构成图)by(year)plabel(_all percent, gap(9))：显示所有标签，相对位置为 9pie(1, explode color(yellow)):对第一个图例变量，突出显示，颜色设定为黄色20002001200228.4%26.01%16.12%71.6%73.99%200324.25%75.75%200434.94%83.88%200563.1%45.03%200654.97%65.06%200747.57%流动资产 固定资产Graphs by 年份表3 9 。