stata怎么统计某个数出现的个数 stata查看某一数据

利用Stata进行概要统计及交互表统计

qladder x1 四分位阶梯命令

利用Stata进行概要统计及交互表统计

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【命令范式】

summarize y1 y2 y3, detail 获取详细的描述性统计，包括百分位数，中位数，平均数，标准，方，偏度，峰度等。

summarize y1 if x1>3 & x2<.

summarize y1 [fweight=w], detail 利用w作为加权变量进行频数加权，计算y1详细的概要统计量

tabulate x1, sort miss 显示x1所有值的频数分，包括缺失值。按顺序从大到小对行（变量值）进行排序。

tabulate x1 x2 显示一个两变量交互表，其中x1为行变量，x2为列变量

tabulate x1, summ(y) 创建一个二维表，显示x1每个类别中变量y的均值、标准及频数 tabulate x1 x3, sum(y) means 创建一个二维表，显示x1,x2每一种组合下y的均值

table x1 x2, contents(mean y1 median y2) 创建x1(行)，x2(列)的二维交互表，单元格包含y1的平均数和y2的中位数

svy: tab y, percent ci 使用调查加权的数据，获得变量y的一维百分比表以及95%的置信区间。ci计算置信区间，默认为95%。后可添加ll(a)设定置信区间a%

与ci相关的一个命令是cii，它可以直接根据概要统计量，来计算正态分布、二项分布或泊松分布的置信区间。它并不需要原始数据。

svy: tab y x, column percent 使用调查加权的数据，获得一个行变量y对列变量x的二维交互表，并对其狡辩性进行调整的卡方检验。单元格中给出了加权的列百分比。

【探测性数据分析】：

stem x1, lines() 对变量x1的所有观测值进行茎叶图处理lines限定了茎叶表达形式：首位数相同的开头共行

lv x2 字符数值表利用序次统计量来分解一个分布。

【正态性检验和数据转换】：

sktest x1 正态性检验（偏度与峰度）

ladder x1 这个命令把幂阶梯和sktest的正态性检验结合在一起。它对阶梯上的每一种幂进行尝试并报告其结果是否显著地非正态。

gladder x1 该命令将每一种转换的直方图与正态曲线加以比较

（可键入 ladder查看详细）

【频数表和二维交互表】：

cell 显示每个单元格的总百分比

chi2对行变量和列变量的设进行皮尔逊卡方检验

column 显示每个单元contents(p1 x1) x1的第1百分位数格的列百分比

exact 性设的费舍检验

expected 显示性定下二维表每个单元格内的期望频数

generate(new) 创造一组名为new1, new2 等的虚拟变量来代表被列表变量的取值

nofreq 不显示单元格频数

nolabel 显示数值而不是添加了标签的数值变量的取值标签

row 显示每个单元格的行百分比

tabi 偶尔我们可能需要在没有获得原始数据的情况下对已发表的表格重新进行分析，专门的命令tabi（直接制表）可以完成这项工作

【多表和交互表】：

by x1, sort: tabulate x2 x3, nofreq col chi2 三维列联表，并对x1每一取值水平内x2,x3的性进行卡方检验

by x1 x2, sort: tabulate x3 x4, column chi2 四维交互表

contents(freq) 频数

contents(mean x1) x1的平均数

contents(count x1) x1的非缺失值观测案例的计数

【平均数、中位数以及其他概要统计量的列表】：

tabulate 能够很容易地创建分类变量每一类别的平均数和标准的列表。比如，如果要列出x1每一类别内x2的平均值，键入：tabulate x1, sum(x2)

创建一个平均值的二维表： tabulate x1 x2, sum(x3) means

table x1 x2, contents(mean x3 median x3)

summarize, tabulate, table 以及其他相关命令都可以和标示重复观测数目的频数权数frequency weight 一起使用。

如何打开一个stata文件、解释stata命令中的in,if

lrchi2 对性设的似然比卡方检验。如果表格包含任何的空单元格，就得不到结果 missing 把缺失值也作为表的一行或一列

具体打开方式如下：

解释变量内生性检验首先检验解释变量内生性（解释变量内生性的Hauan检验：使用工具变量法的前提是存在内生解释变量。Hauan检验的原设为：所有解释变量均为外生变量，如果拒绝，则认为存在内生解释变量，要用IV；反之，如果接受，则认为不存在内生解释变量，应该使用OLS。regldilofdiestimatesstoreolsxtivregldi(lofdi=l.lofdildeplexr)estimatesstoreivhauanivols（在面板数据中使用工具变量，Stata提供了如下命令来执行2SLS:xtivregdepvar[varlist1](varlist_2=varlist_iv)（选择项可以为fe，re等，表示固定效应、随机效应等。详见xtivreg）如果存在内生解释变量，则应该选用工具变量，工具变量个数不少于方程中内生解释变量的个数。“恰好识别”时用2SLS。2SLS的实质是把内生解释变量分成两部分，即由工具变量所造成的外生的变动部分，以及与扰动项相关的其他部分；然后，把被解释变量对中的这个外生部分进行回归，从而满足OLS前定变量的要求而得到一致估计量。tptqtp二、异方与自相关检验在球型扰动项的定下，2SLS是最有效的。但如果扰动项存在异方或自相关，面板异方检验：xtglsencinvpimpescmrl,iglspanel(het)estimatesstoreheteroxtglsencinvpimpescmrl,iglsestimatesstorehomolocaldf=e(N_g)-1lrtestheterohomo,df(`df')面板自相关：xtserialencinvpimpescmrl则存在一种更有效的方法，即GMM。从某种意义上，GMM之于2SLS正如GLS之于OLS。好识别的情况下，GMM还原为普通的工具变量法；过度识别时传统的矩估计法行不通，只有这时才有必要使用GMM，过度识别检验（OveridentificationTest或JTest）：estatoverid三、工具变量效果验证工具变量：工具变量要求与内生解释变量相关，但又不能与被解释变量的扰动项相关。由于这两个要求常常是矛盾的，故在实践上寻找合适的工具变量常常很困难，需要相当的想象力与创作性。常用滞后变量。需要做的检验：检验工具变量的有效性：（1）检验工具变量与解释变量的相关性如果工具变量z与内生解释变量完全不相关，则无法使用工具变量法；如果与仅仅微弱地相关，。这种工具变量被称为“弱工具变量”（weakinstruments）后果就象样本容量过小。检验弱工具变量的一个经验规则是，如果在阶段回归中，F统计量大于10，则可不必担心弱工具变量问题。Stata命令：estatfirst（显示个阶段回归中的统计量）（2）检验工具变量的外生性（接受原设好）在恰好识别的情况下，无法检验工具变量是否与扰动项相关。在过度识别（工具变量个数>内生变量个数）的情况下，则可进行过度识别检验（OveridentificationTest），检验原设所有工具变量都是外生的。如果拒绝该原设，则认为至少某个变量不是外生的，即与扰动项相关。0HSargan统计量，Stata命令：estatoverid四、GMM过程在Stata输入以下命令，就可以进行对面板数据的GMM估计。.sscinstallivreg2（安装程序ivreg2）.sscinstallranktest（安装另外一个在运行ivreg2时需要用到的ranktest）.use"traffic.dta"（打开面板数据）.xtsetpanelvartimevar（设置面板变量及时间变量）.ivreg2yx1(x2=z1z2),gmm2s（进行面板GMM估计，其中2s指的是2-stepGMM）

1、如果是do文件，直接拖到stata界面就可以直接打开。

2、如果是dta文件，直接拖拽，就可以打开了。

3、if是条件语句，in是范围语句，use是打开数据的命令语句，varlist代表变量名称，usingfilename代表数据文件路径。

怎么用stata计算t值

如果tails = 2，函数T.TEST使用双尾分布。

统计量，T检验值=回归系数/标准。

扩展资料：注意事项

该函数语法具有下列参数 ：

1、Array1必需，个数据集。

2、Array2必需，第二个数据集。

如果tails = 1，函数T.TEST使用单尾分布。

T统计值是用来判断参数的显著程度的，一般情况下T>2则说明这个参数显著，也就是说对模型的贡献量比较大，是不可以剔除的参数。

应用回归预测法时应首先确定变量之间是否存在相关关系。如果变量之间不存在相关关系，对这些变量应用回归预测法就会得出错误的结果。

正确应用回归分析预测时应注意：

1、用定性分析判断现象之间的依存关系。

2、避免回归预测的任意外推。

3、应用合适的数据资料。

面板数据怎么看公司个数

table x1, contents(freq) 创建x1的简单的频数分布表

1、首先选中面板数据中点击“数据”选项卡中这句代码就是一个基本代码，[fw=freq], 就是代表加权了，和上图数据输入格式对比一下就明白了，all是将所有的统计量呈现出来，一共五种，包括person chi2，但是不包括检验，所以加了个exact。的“高级”在“高级筛选”对话框中，将数据到文本框中输入一个空白单元格的位置。

2、其次点击“确定”按钮，Excel会将不同的公司名称到A100单元格及以下单元格中。

stata怎么看变量有多少个观察量

tabulate 有许多对创建二维表非常有用的选项，包括：

快捷键ctrl加4。

在物理学里，特别是在量子力学里，处于某种状态的物理系统，它所具有的一些性质，可以经过一序列的物理运作过程而得知table x1, contents(mean x2) x1的一维表格，含有x1每一类别下x2的平均值。这些可以得知的性质，称为可观察量。

例如，物理运作可能涉及到施加电磁场于物理系统，然后使用实验仪器测量某物理量的数值。在经典力学的系统里，任何可以用实验测量获得的可观察量，都可以用定义于物理系统状态的实函数来表示。

ivprobit能估计两个内生解释变量吗

如果要对表格中按日期统计的数据进行年份3、Tails必需，指示分布曲线的尾数。数据的统计，该怎么实现，下面介绍一种处理方法。

stata中怎么将包含某两个字符的数据归位一类

也可简tab1 x1 x2 x3 x4 对所列变量分别创建频数分布表写为bys，比如想以性别为类别分组做统计分析，bys 性别：后面再by x3, sort: tabulate x1 x2, exact 创建一个三维交互表，在x3的每个取值下创建x1(行)和x2（列）的分表，并为每个分表计算费舍检验，命令by x3, sort为x3排序加统计描述的变量如sum，tab，mean，median等

怎样用stata进行回归分析和检验

5、接着，将行中多余的季度以及日期项逐一向上拖动删除。

用stata进行平稳性检验的方法：

1、点【方法】击面板上的额ADF检验

Stata 是一套提供其使用者数据分析、数据管理以及绘制专业图表的完整及整合性统计软件。它提供许许多多功能，包含线性混合模型、均衡重复反复及多项式普罗比模式。

Stata 的统计功能很强，除了传统的统计分析方法外，还收集了近 20 年发展起来的新方法，如 Cox 比例风险回归，指数与 Weibull 回归，多类结果与有序结果的 logistic 回归， Poisson 回归，负二项回归及广义负二项回归，随机效应模型等。

用Stata如何将一个变量按照取值分组并计算每一组的标准？

tabulate x1 x2 [fweight=count] (,column nof)

1、首先在电脑中打开stata软件，在command中输入此ci prop foreign，然后点击键盘上的回车输入。

2、可以在stata中给出了74个变量，95%的置信区间等相关信息。

3、ci prop 只能用于二分类变量，但是不能用于多分类变量，例如图中不是二分类变量就没办法进行计算。

4、可以直接输入prop 一个或者多个变量，然后进行查看。

5、可以看到下图中数据，看到相应的观测值，默认95%的置信区间等相关信息。

stata里面有时候会把一些数据编成一个group，这个group怎么分啊？

设备：联想电脑

单就你给的这个命令来说，tab1 group, g(a)的意思是把group这个变量取值相同的归为一组，生成一组新的虚拟变量，group有几个取值就生成几个虚拟变量，同一个虚拟变量取值为1表示为同一组。

4、Type必需，要执行的t检验的类型。

举个例子，如果group变量有10个观测值，其中个到第五个取值为A，第六个到第十个取值为B，显然我们希望个到第五个分为一组，剩下的为另一组，那么用tab1 group, g(a)这个命令可以。得到的结果是会生成a1, a2两个新的虚拟变量，a1=1为一组，这一组的group取值为A；a2=1也为一组，这一组的group取值为B。但这样分组其实没有什么太大意义，因为本来group=A, 或者group=B 天然就是一组了，不用虚拟变量表示也很直观。

我不太明白你的数据具体是怎么样，想根据什么变量分组，我只能解释下你给的命令的含义。

xgroup

xgroup is an extended version of the egen function group(varlist). It inputs a varlist of existing variables, and groups the data by the varlist. It generates as output a new variable, indicating the group to which each observation belongs, and/or an output dataset (or resultsset), with 1 observation per group, and data on the values of the varlist variables, and of the generated variable (if specified), corresponding to that group.

【例子】

sysuse auto, clear

xgroup rep78 foreign, sing(auto1.dta, replace)

单就你给的这个命令来说，tab1 group, g(a)的意思是把group这个变量取值相同的归为一组，生成一组新的虚拟变量，group有几个取值就生成几个虚拟变量，同一个虚拟变量取值为1表示为同一组。

举个例子，如果group变量有10个观测值，其中个到第五个取值为A，第六个到第十个取值为B，显然我们希望个到第五个分为一组，剩下的为另一组，那么用tab1 group, g(a)这个命令可以。

你用的什么统计方法？不要把性别设成group factor，设成fix factor之类的

stata怎么按年份对数据三分

系统：win8

软件：excel2016

1、首先在打开的表格中，任意选中原始数据区域中的一个单元格，然后在“插入”选项卡中点击“数据表”，具体如图所示。

2、在弹出的对话框中，直接点击“确定table x1 x2, contents(freq) by(x3)创建一个二维频数表或交互表，并通过x3分组 table 的contents（）选项设定表格单元格要包含什么统计量”。

3、这时可以看到一个表视图，具体如图所示。

4、接着将“日期”拖动到行，将“销量”拖动到值，具体如图所示。

6、可以看到左侧展示的是按年统计的数据，具体如可以使用bysort命令。图所示。