為便于實(shí)際操作，筆者將命令與顯示結(jié)果存儲成do文件（直接可以在Stata軟件中查看，便于學(xué)習(xí)），移步資源窗口下載。

基本操作命令：

查看數(shù)據(jù)：

browse #看到全部數(shù)據(jù)list q #只看到q的數(shù)據(jù)list q area in 4/10 #顯示指定變量從i=4到i=10的數(shù)據(jù)describe #查看數(shù)據(jù)集中的變量名單、標(biāo)簽summarize q #查看變量q的統(tǒng)計(jì)特征summarize q,detail #查看變量q更多的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)summarize #若未指明變量，則顯示數(shù)據(jù)集中所有變量的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)tabulate pl #顯示變量pl的經(jīng)驗(yàn)累積分布函數(shù)pwcorr pl pf pk,sig star(.05)#顯示變量pl、pf、pk之間的相關(guān)系數(shù)，.05表示顯著性水平為5%I q farmm if q<=200 #顯示滿足條件的指定變量的數(shù)據(jù) #還可以設(shè)置多個(gè)條件，中間要用&連接

輸入數(shù)據(jù)：

cd G:\Stataex #指定默認(rèn)路徑 pwd #查看當(dāng)前路徑 import excel "G:\Stataex\expd.xls", sheet("sheet11") firstrow clear #輸入數(shù)據(jù) save "G:\Stataex\expanel.dta" #保存數(shù)據(jù) # 在 Stata中“/* */”、“*”表示對命令進(jìn)行注解，在Stata中不會被執(zhí)行

調(diào)用數(shù)據(jù)：

use G:\Stataex\expanel.dta,clear #打開指定路徑下的數(shù)據(jù)文件，這里的clear表示把之前的數(shù)據(jù)都清除掉。 shellout "auto.xls" #打開auto.xls, 注意要寫全后綴 import excel "auto.xls",sheet(domestic) #導(dǎo)入Excel數(shù)據(jù) label variable lnprice "ln(汽車價(jià)格-price)" #為變量lnprice添加標(biāo)簽 cls #清屏，stata16里的新功能

顯示面板數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：

xtdescribe #顯示面板數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

顯示面板數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)特征：

xtsum q area provi year #可以查看多個(gè)變量（q,area,provi,year）的統(tǒng)計(jì)特征

查看數(shù)據(jù)的分布頻率：

xttab q in 1/100 #查看前1到100個(gè)q的分布情況 多用于離散模型 #在此基礎(chǔ)上變形 xttab q if q<=100 #查看 q小于等于100時(shí)的分布頻率##在使用xttab命令時(shí)，需要設(shè)置最大值 set maxsize * #在Stata/MP和Stata/SE中，允許的范圍：10< * < 11000 #Stata/IC中：10< * < 800 超過此范圍會報(bào)錯

畫圖：

xtline q, overlay #表示在同一圖里，畫變量q的時(shí)間序列圖，否則，畫n個(gè)（n個(gè)個(gè)體）時(shí)間序列圖 histogram q,width(1000) frequency #變量q的直方圖 kdensity q #變量q的連續(xù)經(jīng)驗(yàn)分布圖/核密度函數(shù)圖 scatter tc q #tc與q之間的散點(diǎn)圖 twoway (scatter tc q)(lfit tc q) #散點(diǎn)圖上畫出回歸直線 twoway (scatter tc q)(qfit tc q) #散點(diǎn)圖上畫出二次回歸曲線 graph combine scatter1.gph scatter2.gph #將兩張圖并列排放在一張圖上 #scatter1,scatter2為事先生成圖的文件名 help histogram #查看對于該命令的詳細(xì)說明 #保存圖 graph save panel2 replace #表示將圖片保存至默認(rèn)路徑，將已存在的panel2替換掉

生成新變量 (generate/gen/g)：

gen lnq = log(g+farmm) g lnq = log(g+farmm) #虛擬變量的生成 qy的取值為1,2,3 1代表東部,2代表中部,3代表西部 g d_qy2=(qy==2) #如果是中部省，生成虛擬變量d_qy2=1,否則為0

安裝第三方包：

ssc install st0085_2 #安裝第三方包 help esttab #找到esttab對應(yīng)的軟件包

數(shù)據(jù)分析：

reg lnq lnarea lnfarmm, r #pool回歸 estimates store POOL11 #est sto POOL11 xtreg lnq lnarea lnfarmm lnagchf, fe vce(cluster provi) #個(gè)體固定效應(yīng)變截距模型--組內(nèi)估計(jì) est sto FE1 esttab POOL11 FE1, ar2(%8.4f) se(%8.4f) star(*0.1 **0.05 ***0.01) # esttab using test.doc, ar2(%8.4f) se(%8.4f) brackets aic bic mtitles esttab using test1.xls, ar2(%8.4f) se(%8.4f) brackets aic bic mtitles replace #默認(rèn)展示最近一次回歸的結(jié)果 # (%8.4f)表示數(shù)據(jù)保留小數(shù)點(diǎn)后4位有效數(shù)字 # star(*0.1 ** 0.05 *** 0.01) 顯著性水平--默認(rèn)也顯示 # barckets表示se放在中括號里--默認(rèn)是小括號 # ar2表示修正的R2--r2表示R2 # se表示標(biāo)準(zhǔn)誤 # aic、bic是信息準(zhǔn)則 # mtitles表示把POOL11、FE1作為標(biāo)題名，默認(rèn)是被解釋變量名 # using test1.doc表示將回歸結(jié)果保存至Word文檔

變量重命名：

rename larg large #將larg重命名為large

計(jì)算器功能：

display log(2) #計(jì)算log(2)的值

線性回歸：

regress lntc lnq lnpl lnpk lnpf #對變量lntc lnq lnpl lnpk lnpf進(jìn)行回歸分析 vce #顯示估計(jì)系數(shù)的協(xié)方差矩陣 predict lntchat #計(jì)算被解釋變量的擬合值，并將其記為lntchat predict e1,residual #計(jì)算殘差，并將其記為e1

自相關(guān)檢驗(yàn)

#DW檢驗(yàn)：可檢驗(yàn)一階自相關(guān)（高階無效），在回歸后輸入 estat dwatson #LM檢驗(yàn)： estat bgodfrey #1階自相關(guān)檢驗(yàn) estate bgodfrey,lags(2) #檢驗(yàn)幾階自相關(guān)就在括號內(nèi)輸入幾階

異方差檢驗(yàn)（更新中）

在這里插入代碼片

特殊情況的處理：

情況一：個(gè)體變量名非數(shù)值
例如，province 是個(gè)體變量名， year是時(shí)點(diǎn)變量名
（注：在運(yùn)行面板數(shù)據(jù)的相關(guān)命令前，要運(yùn)行下列命令）

第一步：

encode province, gen(id) #生成新變量ID（取值為1,2,3...）來替代province #若個(gè)體變量為1,2,3...整數(shù)，就無需使用encoder命令

第二步：

xtset id year #本命令相當(dāng)于告訴Stata, 該數(shù)據(jù)為面板數(shù)據(jù)

以下命令慎用

drop farmm #刪除變量farmm drop if q<=2000 #刪除滿足條件的數(shù)據(jù) keep q area #僅保留q、area兩個(gè)變量

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的常用Stata命令（持续更新中）的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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