Stata统计分析常用命令汇总一、winsorize极端值处理范围：一般在1%和99%分位做极端值处理,对于小于1%的数用1%的值赋值,对于大于99%的数用99%的值赋值.1、Stata中的单变量极端值处理：stata 11.0,在命令窗口输入"findit winsor"后,系统弹出一个窗口,安装winsor模块安装好模块之后,就可以调用winsor命令,命令格式：winsor var1, gen p<0.01>或者在命令窗口中输入：ssc install winsor安装winsor命令.winsor命令不能进行批量处理.2、批量进行winsorize极端值处理：打开：,找到winsorizeJ,点击右键,另存为到stata中的ado/plus/目录下即可.命令格式：winsorizeJ var1var2var3,suffix即可,这样会生成三个新变量,var1w var2w var3w,而且默认的是上下1%winsorize.如果要修改分位点,则写成如下格式：winsorizeJ var 1 var2 var3,suffix cuts<5 95>.3、Excel中的极端值处理：〔略〕winsor2 命令使用说明简介：winsor2 winsorize or trim the variables in varlist at particular percentiles specified by option cuts<# #>. In defult, new variables will be generated with a suffix "_w" or "_tr", which can be changed by specifying suffix<> option. The replace option replaces the variables with their winsorized or trimmed ones. 相比于winsor命令的改进：<1> 可以批量处理多个变量；<2> 不仅可以 winsor,也可以 trimming；<3> 附加了 by<> 选项,可以分组 winsor 或 trimming；<4> 增加了 replace 选项,可以不必生成新变量,直接替换原变量.范例： *- winsor at , get new variable "wage_w" . sysuse nlsw88, clear . winsor2 wage *- left-trimming at 2th percentile . winsor2 wage, cuts<2 100> trim *- winsor variables by , overwrite the old variables . winsor2 wage hours, replace by使用方法: 1. 请将 winsor2.ado 和 winsor2.sthlp 放置于 stata12\ado\base\w 文件夹下； 2. 输入 help winsor2 可以查看帮助文件；二、描述性统计1、summarize命令格式：su、sum或者summarize [varlist] [if] [in] [weight] [,options]如果summarize或sum后不加任何变量,则默认对数据中的所有变量进行描述统计options 选项：detail 表示产生更加详细的统计变量Separator〔n〕表示每n个变量画一条分界线,n=0表示禁止使用分界线Summarize 描述统计输出表中包含：样本容量、平均数、标准差、最小值和最大值2、tabstat命令格式：tabstat [varlist] [if] [in] [weight] [,options]options 选项：stat 表示设定所需要的统计量 col或c表示将结果报表转置统计量：mean：平均数 count/n：观测值数目 sum：加总max/min ：最大值/最小值 range ：极差 sd：标准差 cv：变异系数 semean ：平均标准误差 skewness：偏度var ：方差kurtosis ：峰度 median/p50：中位数 p# ：#%百分位数例如：tabstat[varlist],stat col3、描述性统计结果输出到word或Excel用sum做的描述性统计：logout, save word replace:sum用tabstat做的描述性统计：logout, save word replace:tabstat [varlist] ,stat col分组描述：bysort var:三、相关性分析〔一〕相关性分析1、Pearson相关系数命令格式：correlate〔简写：cor或corr〕[varlist] [if] [in] [weight] [,options] 2、spearman相关系数命令格式：spearman[varlist], stats3、在Stata中,命令corr用于计算一组变量间的协方差或相关系数矩阵；4、命令pwcorr可用于计算一组变量中两两变量的相关系数,同时还可以对相关系数的显著性进行检验；option选项中加上sig可显示显著性水平：pwcorr[varlist] ,sig5、命令pcorr 用于计算一组变量中两两变量的偏相关系数并进行显著性检验.6、Spearman 和 Pearson 检验同在一个表的命令：corrtbl[varlist] ,corrvars <[varlist]>输出结果中,上三角为Spearman相关系数和显著水平,下三角为Pearson系数和显著水平.〔二〕输出相关系数表到word或Excel中例如：logout, save word replace: pwcorr_a price mpg rep78 headroom trunk, star1<0.01> star5<0.05> star10<0.1>四、截面数据单方程线性回归模型的Stata实现命令格式：regress〔简写：reg〕depvar indepvars [if] [in] [weigh] [option]〔depvar表示因变量, indepvars表示自变量〕五、异方差的检验与处理1、检验异方差命令格式：hettest2、判断异方差的标准：看P值的大小来判断,如果P值小于0.05,则不能排除异方差的可能,上图中P值等于0.4584>0.05,因此,可以排除异方差的可能性.3、处理异方差命令格式：在reg命令后加上",r"或者",robust"即可.经异方差处理后的回归不显示调整后的R2〔adj-R2〕,如果要查看调整后的R2,再输入命令：di e六、多重共线性〔自变量之间高度相关〕命令格式：vif〔一〕判断多重共线性的标准〔两个标准必须同时满足〕：1、最大的vif大于10；2、平均的vif大于1 .〔二〕多重共线性的修正1、采用逐步回归进行修正,命令格式：sw reg depvar indepvar, pr<0.05>2、对于含二次项的,使用"对中"的方法,既可以保留二次项,又可以在一定程度上克服多重共线性的问题：先定义两个变量,分别为该变量减去其均值和该变量的平方,命令如下：sum vargen var1=var-rgen var2=var^2再用新变量代替原来的变量进行回归处理七、内生性的检验与处理〔内生性是指自变量与误差项之间有关系〕1、内生性的检验：ovtest看P值的大小来判断,如果P值小于0.05,则不能排除内生性的可能,上图中P值等于0.4717>0.05,因此,可以排除内生性的可能.2、内生性的处理：使用工具变量法：ivreg内生性的三个来源：测量误差、遗漏变量和双向因果.1、变量的内生性.这个是没有办法单独检验的.当有合适工具变量时候,是可以检验的,就是hausman检验2、工具变量的外生性.这个也是没办法检验的.当有很多工具变量时候,可以检验是否有不是外生的,就是"过度识别"问题3、工具变量的相关性.这个可以说成是"弱工具变量"问题,检验可以通过一阶段的F值.还可以利用Partial R2.4、估计方法stata里面有这么几个2sls,2sls smal、liml、gmm,各自适用情况：small适合小样本；liml适合弱工具变量；gmm适合异方差.[例子]webuse hsng2*Fit a regression via 2SLS, requesting small-sample statisticsivregress 2sls rent pcturban , small*Fit a regression using the LIML estimatorivregress liml rent pcturban *Fit a regression via GMM using the default heteroskedasticity-robust weight matrixivregress gmm rent pcturban *Fit a regression via GMM using a heteroskedasticity-robust weight matrix, requesting nonrobust standard errorsivregress gmm rent pcturban , vce*检验estata firststage ,all forcenonrobust \\\可以查看第一阶段F值,已经partial R2estat overid \\\查看是否过度识别 estat endogenous \\\查看是否异方差regress 2sls rent pcturban hsngvalest store m1ivregress 2sls rent pcturban est store m2hausman m1 m2 \\\内生检验八、线性方程组的回归分析命令格式：sureg… [if] [in] [weigh]九、联立方程组命令。
