Stata統計分析與應用（第3版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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馬慧慧 編

圖書標籤:

• Stata
• 統計分析
• 計量經濟學
• 數據分析
• 應用經濟學
• 醫學統計
• 社會科學
• 統計建模
• 迴歸分析
• 麵闆數據

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121284229

版次：3

商品編碼：11914768

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2016-04-01

用紙：膠版紙

頁數：408

字數：653000

正文語種：中文

編輯推薦

適讀人群 ：本書的內容和實例滿足金融、經濟、生物醫療、衛生保健、社會人文、心理學等多學科的需要，可供高等院校相關專業本科生、研究生以及從事統計分析的研究者參考使用，也可作為Stata軟件培訓和自學的教材。

　　本書的內容和實例滿足金融、經濟、生物醫療、衛生保健、社會人文、心理學等多學科的需要，可供高等院校相關專業本科生、研究生以及從事統計分析的研究者參考使用，也可作為Stata軟件培訓和自學的教材。

內容簡介

　　Stata是近年來興起的一款短小精悍、功能強大的統計計量軟件，由於它操作靈活、簡單、易學易用，現在已越來越受到人們的重視和歡迎，並且和SAS、SPSS一起，被稱為新的三大**統計軟件。 本書主要內容包括Stata使用基礎、Stata與迴歸分析、Stata與多元統計分析、Stata編程入門，共計14章。這些內容中包括瞭Stata的數據管理、圖形繪製、各種基本和高級的計量迴歸分析、常用的統計分析方法等，最後還簡明地介紹瞭編程入門知識。在講解過程中，本書使用Stata14這個*新版本，穿插瞭幾百個實例加以詮釋，並配有多媒體視頻光盤進行講解，非常方便讀者的理解和學習。

作者簡介

　　馬慧慧（1982-），女，河南新鄉人，畢業於河南師範大學，獲經濟法碩士學位，現為河南科技學院高職學院教師，研究方嚮經濟學，經濟法方嚮。參與編寫教材3部，先後在《安徽農業科學》《信陽農業高等專科學校學報》《現代經濟信息》等期刊發錶學術論文近10篇。

內頁插圖

目錄

第1章 Stata概述 1
1．1 Stata的曆史和特點 1
1．2 Stata的使用界麵 2
1．3 Stata命令――help、search命令 4
1．4 Stata學習資源 8
第2章 數據管理 9
2．1 變量和變量的取值 9
2．1．1 變量的命名 9
2．1．2 變量的取值類型 10
2．1．3 變量的顯示 11
2．1．4 變量的標簽 14
2．2 創建一個新的數據集 14
2．2．1 關於數據集操作的基本命令 14
2．2．2 舉例應用：創建新的數據集auto．dta 16
2．3 導入已創建的數據集 20
2．3．1 一般的原則 20
2．3．2 讀取格式為．dta的數據 20
2．3．3 利用Excel復製數據進入Stata係統中 21
2．4 Stata中的錶達式 22
2．4．1 算術符號 22
2．4．2 關係符號 22
2．4．3 邏輯符號 23
2．5 Stata中的常用函數 23
2．6 使用in、if和by語句定義數據子集 24
2．6．1 in的使用 24
2．6．2 if的使用 25
2．6．3 by語句的使用 25
2．7 變量的相關操作 25
2．7．1 建立新的變量――generate 25
2．7．2 更改已有的變量――replace 27
2．7．3 egen命令 29
2．8 數值和字符串的轉換 33
2．8．1 encode和decode命令 33
2．8．2 real函數 35
2．9 生成分類變量和虛擬變量 35
2．9．1 生成虛擬變量 36
2．9．2 生成分類變量 37
2．10 數據的整理 42
2．10．1 數據的橫嚮閤並 42
2．10．2 數據的縱嚮閤並 46
2．10．3 數據的交叉閤並 49
2．10．4 數據的抽取 52
2．11 Stata操作習題 54
第3章 圖形繪製基礎 57
3．1 Stata繪圖簡介 57
3．1．1 主要的圖形類型 58
3．1．2 圖形的組成部分與製圖命令的結構 58
3．1．3 尋求幫助 58
3．2 繪製散點圖 58
3．2．1 繪製散點圖的命令和最基本的使用 58
3．2．2 散點顯示選項（marker_options）的設定 63
3．2．3 散點標簽選項（marker_label_options）的設定 69
3．2．4 連綫選項（connect_options）的設定 75
3．2．5 振蕩選項（jitter_options）的設定 76
3．3 二維繪圖選項 77
3．3．1 坐標軸尺度選項組（axis_scale_options）的設定 78
3．3．2 坐標軸刻度選項組（axis_label_options）的設定 82
3．3．3 坐標軸標題選項組（axis_title_options）的設定 89
3．3．4 標題選項組（title_options）的設定 91
3．3．5 圖例選項（legend_option）的設定 93
3．3．6 by選項的設定 98
3．3．7 scheme選項的設定 104
3．3．8 軸綫選擇選項（axis_choice_options）的設定 104
3．3．9 增加綫選項（added_line_options）的設定 106
3．3．10 scale選項的設定 107
3．3．11 圖形保存選項 109
3．3．12 圖形輸齣選項 110
3．4 Stata操作習題 111
第4章 其他圖形繪製 113
4．1 繪製麯綫標繪圖和連綫標繪圖 113
4．1．1 繪製麯綫標繪圖 113
4．1．2 繪製連綫標繪圖 117
4．2 繪製擬閤圖形 118
4．2．1 繪製一次擬閤圖形 118
4．2．2 繪製二次擬閤圖形 120
4．2．3 繪製lowess擬閤圖形 121
4．3 繪製條形圖 123
4．3．1 關於分類變量的講解 125
4．3．2 關於條形圖外觀的講解 126
4．4 Stata操作習題 131
第5章 描述性統計分析 133
5．1 描述性統計的原理 133
5．1．1 定性變量 133
5．1．2 定量變量 133
5．2 描述性統計量的Stata實現 136
5．3 探測異常值 143
5．3．1 計算z得分 144
5．3．2 箱綫圖 144
5．4 數據的正態性檢驗和數據轉換 148
5．4．1 正態性檢驗的原理 148
5．4．2 正態性檢驗的Stata實現 153
5．4．3 改變數據的分布 155
5．5 相關係數 157
5．5．1 相關係數概述 158
5．5．2 相關係數在Stata中的實現 159
5．6 Stata操作習題 163
第6章 列聯錶分析 165
6．1 列聯錶分析 165
6．1．1 列聯錶概述 165
6．1．2 獨立性檢驗統計量 165
6．1．3 列聯錶中的相關測量統計量 166
6．2 Stata的列聯錶分析――table和tabulate命令 167
6．2．1 使用table命令生成列聯錶 167
6．2．2 使用tabulate命令進行列聯錶分析 172
6．3 利用Stata生成包含描述性統計量的列錶 176
6．3．1 tabstat 176
6．3．2 tabulate， summarize () 178
6．4 Stata操作習題 180
第7章 方差分析 181
7．1 t檢驗 181
7．1．1 單樣本t檢驗的基本思想與理論 181
7．1．2 雙樣本t檢驗的基本思想與理論 181
7．1．3 t檢驗的Stata基本命令 183
7．2 單因素方差分析 189
7．2．1 單因素方差分析原理 189
7．2．2 單因素方差分析Stata實現 191
7．3 雙因素和多因素方差分析 195
7．3．1 雙因素方差分析原理 195
7．3．2 多因素方差分析原理 199
7．3．3 雙因素和多因素方差分析Stata實現 200
7．4 協方差分析 201
7．4．1 協方差分析原理 201
7．4．2 協方差分析Stata實現 202
7．5 Stata操作習題 204
第8章 經典假設下的橫截麵數據單方程綫性迴歸模型的Stata實現 206
8．1 綫性迴歸分析 206
8．1．1 迴歸分析簡介 206
8．1．2 綫性迴歸分析簡介 207
8．2 橫截麵數據 208
8．3 經典假設及其性質 210
8．3．1 經典假設 210
8．3．2 經典假設下綫性模型的基本性質 211
8．4 Stata的迴歸分析――regress、predict、test命令 212
8．4．1 使用regress命令――因變量對自變量的迴歸 212
8．4．2 使用predict命令――計算擬閤值和殘差 219
8．4．3 使用test命令――進行讀者指定的檢驗 221
8．5 sw regress基本命令及其選項――逐步迴歸 223
8．6 對解釋變量和被解釋變量做變換――更好地擬閤數據 226
8．7 習題 228
第9章 非經典假設、綫性方程組、麵闆數據估計的Stata實現 229
9．1 非經典假設下的迴歸分析的Stata實現 229
9．1．1 多重共綫性的檢驗和處理 229
9．1．2 內生性的檢驗與處理 233
9．1．3 異方差的檢驗與處理 238
9．2 綫性方程組的迴歸分析――Stata實現 240
9．2．1 似不相關模型 240
9．2．2 聯立方程組模型 243
9．3 麵闆數據的Stata處理 245
9．3．1 固定效應的麵闆數據Stata實現 247
9．3．2 隨機效應的麵闆數據Stata實現 248
9．4 練習題 249
第10章 非綫性迴歸分析及迴歸診斷基礎 251
10．1 非綫性迴歸分析 251
10．1．1 非綫性迴歸的Stata實現――nl命令 251
10．2 二值響應模型――使用probit、logit；dprobit、logistic命令 253
10．2．1 probit、dprobit命令的使用方法 253
10．2．2 logit、logistic命令的使用方法 256
10．3 多值響應模型――使用mlogit、ologit命令 258
10．3．1 無序響應模型――mlogit命令 258
10．3．2 有序響應模型――ologit命令 261
10．4 角點解模型――tobit命令的使用方法 264
10．5 樣本選擇模型――heckman命令的使用方法 265
10．6 迴歸診斷 267
10．7 練習題 271
第11章 時間序列分析 273
11．1 基本時間序列模型的估計 273
11．1．1 趨勢分析與指數平衡 273
11．1．2 平穩性檢驗 275
11．1．3 趨勢分析與指數平滑的Stata實現 276
11．2 ARIMA模型的估計、單位根與協整 280
11．2．1 ARIMA模型的估計 280
11．2．2 單位根過程及其檢驗 283
11．2．3 協整檢驗 285
11．2．4 ARIMA模型的Stata實現 286
11．3 VAR與VEC的估計及解釋 295
11．3．1 普通VAR模型的估計 295
11．3．2 Granger因果分析、IRF與方差分解 297
11．3．3 Johansen協整檢驗和VEC模型的估計 300
11．3．4 VAR模型的Stata實現 302
11．4 ARCH與GARCH的估計及解釋 309
11．4．1 ARCH模型 309
11．4．2 GARCH模型 310
11．4．3 ARCH模型的Stata實現 311
11．5 Stata操作習題 315
第12章 聚類分析 318
12．1 聚類分析的基本思想與理論 318
12．1．1 聚類分析的基本思想 318
12．1．2 聚類分析的相似性測度 319
12．1．3 聚類分析的典型方法 321
12．1．4 聚類分析的步驟 324
12．2 聚類分析的基本命令 325
12．3 Stata操作習題 337
第13章 主成分分析和因子分析 339
13．1 主成分分析 339
13．1．1 主成分分析的基本思想與理論 339
13．1．2 主成分分析基本命令 342
13．1．3 Stata操作案例 353
13．2 因子分析 357
13．2．1 因子分析的基本思想與理論 357
13．2．2 因子分析基本命令 362
13．2．3 Stata操作案例 366
13．3 Stata操作習題 369
第14章 Stata編程基礎 371
14．1 do文件和log文件 371
14．1．1 do文件的編寫 371
14．1．2 運行do文件 372
14．1．3 log文件 372
14．2 局部宏與全局宏 373
14．2．1 局部宏 374
14．2．2 全局宏 378
14．2．3 一些擴展函數以及列錶函數 378
14．3 標量簡介 380
14．4 循環結構 382
14．4．1 forvalues語句 382
14．4．2 foreach語句 384
14．5 矩陣簡介 386
14．6 使用Stata命令的結果 387
14．6．1 r類命令 387
14．6．2 e類命令 391
14．7 Stata操作習題 395

前言/序言

　　Stata是近年來興起的一款短小精悍、功能強大的統計計量軟件，相比於功能強大但是顯得臃腫的SAS，它操作靈活、簡單、易學易用，是一個非常有特色的統計分析軟件。由於Stata本身的統計方法非常先進，現在已越來越受到人們的重視和歡迎，並且和SAS、SPSS一起，被稱為新的三大權威統計軟件。其普遍使用的12.0、13.0、14.0 版安裝文件隻有200MB左右，但已經包含瞭全部的統計分析、數據管理和繪圖等功能，尤其是它的統計分析功能極為全麵，比起1GB以上大小的SAS係統也毫不遜色。

　　本書的內容及知識體係

　　本書基於Stata而編寫，分為Stata使用基礎、Stata與迴歸分析、Stata與多元統計分析、Stata編程入門共14章。內容涵蓋瞭Stata從入門的數據管理、圖形繪製到各種高級的統計、迴歸分析以及編程入門知識，不僅詳細地講解瞭Stata各種命令的相關參數，還列舉瞭大量的實例加以說明，非常方便讀者進行理解和學習。

　　第1章首先帶領讀者瞭解Stata的發展裏程，瞭解Stata的基本功能，熟悉Stata的界麵和各種相關的學習資料。

　　第2章切入正題，介紹Stata的數據管理功能，包括如何創建和導入數據集、如何對變量進行相關的操作、如何對兩個數據集進行閤並等，這一部分是Stata使用的基礎。

　　第3章和第4章詳細講解瞭Stata的繪圖功能。第3章以散點圖為例，介紹瞭Stata繪圖的各種選項的使用，第4章進一步介紹瞭麯綫標繪圖、連綫標繪圖、擬閤圖、條形圖等，讀者一旦掌握瞭這些內容，就可以對Stata繪圖運用自如瞭。

　　第5章到第7章介紹瞭描述性統計分析、列聯分析、方差分析三種基本的統計分析手段在Stata中的實現。

　　第5章首先迴顧瞭統計學的基本知識，然後嚮讀者展示瞭如何使用Stata進行描述性統計分析、探測異常值、計算相關係數以及進行數據的正態性轉換。

　　第6章是列聯分析的內容，包括如何利用Stata進行列聯分析、如何生成包含描述性統計量的錶格等。

　　第7章介紹方差分析的內容，包括t檢驗、單因素方差分析、多因素方差分析、協方差分析等。

　　第8章到第10章介紹瞭Stata的迴歸分析功能，這也是Stata最擅長的工作。

　　第8章介紹瞭經典假設下的橫截麵數據單方程綫性迴歸模型的Stata實現，包括單方程迴歸分析的基礎知識、使用Stata進行迴歸的各種命令、如何進行變量變換來更好地擬閤方程。

　　第9章是非經典假設、綫性方程組、麵闆數據估計的Stata實現，包括存在內生性、異方差、多重共綫性時如何使用Stata進行相關的處理，還包括對似不相關方程組、聯立方程組以及麵闆數據進行迴歸分析的命令。

　　第10章是非綫性迴歸分析及迴歸分析專題，這是計量分析中較高級的內容，包括瞭二值響應模型、多值響應模型、角點解和樣本選擇模型，最具特色的是我們專門介紹瞭如何在Stata中進行迴歸診斷。

　　第11章介紹Stata的時間序列分析功能，包括基本時間序列模型的估計、ARIMA模型的估計、單位根與協整、VAR與VEC的估計、ARCH與GARCH的估計，囊括瞭時間序列分析中各種常見的內容。

　　第12章和第13章是多元統計分析中的內容，這兩章在迴顧瞭相關的基礎知識後，詳細介紹瞭聚類分析、主成分分析、因子分析的Stata命令。

　　最後，第14章簡要介紹瞭Stata編程中的基礎知識，內容包括全局宏與局部宏、標量與矩陣、循環語句，以及Stata計算結果的提取。

　　本書有何特色

　　（1） 配有多媒體語音視頻進行講解。

　　為瞭方便讀者更加直觀地學習Stata軟件，作者為本書專門錄製瞭大量的多媒體語音視頻進行講解，視頻適閤使用Stata 10~14.0版本的用戶，相信通過這些視頻讀者可以更快地掌握本書的內容。

　　（2） 內容全麵，講解詳細，即用即查。

　　本書是一本百科全書式的Stata著作，詳細講解瞭Stata的大部分常用功能，對參數的介紹非常細緻，本書既可作為很好的入門教程，也可以作為即用即查的參考手冊。

　　（3） 進行瞭詳盡的理論知識講解。

　　本書對每一個知識點都進行瞭詳盡的迴顧，在諸如迴歸分析、時間序列、方差分析等內容上達到瞭高級計量的程度，在這個基礎上介紹Stata命令更加順理成章，讀者使用起來也更加遊刃有餘。

　　（4） 列舉瞭幾百個典型實例。

　　本書對每一個命令都配備瞭一個以上的實例，對於常用命令則在全書中反復使用，示例中的命令大都進行瞭詳細的解釋，讀者隻需按照書中介紹的步驟一步步地實際操作，就能完全掌握本書的內容。

　　本書的對象

　　本書的內容和實例滿足金融、經濟、生物、醫療衛生保健、社會人文、心理學等多學科的需要，可供高等院校相關專業本科生、研究生以及從事統計分析的研究者參考使用，也可作為Stata軟件培訓和自學的教材。

　　本書作者

　　本書是集體智慧的結晶，由馬慧慧、郭慶然、丁翠翠、吳磊、程利敏、聶艷玲、馬曉鑫、莊君、蔣敏傑、李麗麗、魯嘯、劉娟、李嫣怡、丁維岱、許小榮編寫，在此，編者對以上人員緻以誠摯的謝意！本書在編寫過程中吸收瞭前人的研究成果，在此一並錶示感謝。

　　由於作者水平有限，書中的缺點甚至錯誤在所難免，懇請廣大讀者批評指正。

　　作 者

　　2016年1月

探索數據深層奧秘：理解、分析與應用 在這個數據驅動的時代，無論是科研探索、商業決策還是社會洞察，都離不開對海量數據的有效梳理與深度挖掘。本書旨在為讀者提供一套係統而實用的數據分析方法論，幫助您從海量數據中提煉齣有價值的信息，並將其轉化為切實可行的洞察和決策。我們不僅僅關注理論的闡述，更強調在實際問題中的應用，讓數據分析成為您解決復雜挑戰的有力工具。 第一部分：夯實統計學基石，解鎖數據之語 在踏上數據分析的徵程之前，堅實的統計學基礎是不可或缺的。本部分將帶領您溫故知新，深入理解統計學的核心概念，為後續的復雜分析打下牢固根基。 描述性統計： 我們將從最基礎的數據概覽開始，學習如何使用均值、中位數、眾數、方差、標準差等描述性統計量來清晰地刻畫數據的中心趨勢、離散程度和分布形態。您將學會如何通過直觀的圖錶，如直方圖、箱綫圖、散點圖等，將抽象的數據轉化為易於理解的視覺語言，從而快速把握數據的基本特徵。例如，在市場調研中，如何通過分析消費者年齡、收入的均值和方差，初步瞭解目標群體的基本畫像；在生産製造中，如何通過檢測産品閤格率的標準差，評估生産過程的穩定性。 概率論基礎： 理解隨機事件的可能性是進行統計推斷的前提。本部分將深入探討概率的基本概念、概率分布（如二項分布、泊鬆分布、正態分布、t分布、卡方分布等）及其在實際問題中的應用。您將學習如何計算事件發生的概率，理解不同概率分布的特點和適用場景，為後續的假設檢驗和模型構建奠定理論基礎。例如，在風險管理中，如何利用概率模型評估某種金融事件發生的可能性；在醫療領域，如何基於疾病的發病率概率，預測特定人群的發病風險。 抽樣與抽樣分布： 在大多數情況下，我們無法調查總體中的所有個體，而是通過抽樣來推斷總體特徵。本部分將詳細講解各種抽樣方法（如簡單隨機抽樣、分層抽樣、整群抽樣等），並重點介紹抽樣分布的概念，特彆是中心極限定理在其中的關鍵作用。您將理解為什麼樣本統計量會圍繞總體參數波動，以及如何利用樣本信息對總體進行推斷。例如，在民意調查中，如何通過科學的抽樣方法，使調查結果能夠準確反映整體民意；在産品質量檢測中，如何從一批産品中抽取樣本，以推斷整批産品的閤格率。 第二部分：推斷性統計的藝術，從樣本洞察總體 掌握瞭描述性統計的基礎後，我們將進入更具挑戰性的推斷性統計領域，學習如何從有限的樣本數據中做齣關於總體的閤理推斷。 參數估計： 本部分將聚焦於如何根據樣本數據估計總體的未知參數。您將學習點估計和區間估計的概念，理解置信區間的含義及其如何量化估計的不確定性。我們將詳細介紹不同情境下的參數估計方法，如大樣本下的正態分布近似，以及小樣本下的t分布應用。例如，在經濟學研究中，如何利用樣本數據估算某個經濟指標的總體水平，並給齣其置信區間；在環境科學中，如何根據空氣質量監測樣本，推斷整個區域的平均空氣質量，並評估其誤差範圍。 假設檢驗： 假設檢驗是統計推斷的核心工具之一，用於檢驗關於總體的某個假設是否成立。本部分將係統介紹假設檢驗的基本原理，包括零假設、備擇假設、p值、顯著性水平等關鍵概念。您將學習如何針對不同的研究問題，構建閤適的假設，並運用t檢驗、z檢驗、卡方檢驗、F檢驗等多種統計檢驗方法，對假設進行檢驗，並正確解讀檢驗結果。例如，在醫學研究中，如何檢驗一種新藥是否比現有藥物更有效；在市場營銷中，如何檢驗某種廣告策略是否能顯著提高産品銷量。 方差分析（ANOVA）： 當我們需要比較三個或更多組的均值是否存在顯著差異時，方差分析將成為非常有力的工具。本部分將深入講解單因素和多因素方差分析的原理和應用，幫助您理解如何分解總變異，並評估不同因素對響應變量的影響程度。您將學習如何設定 ANOVA 模型，解釋 F 統計量，並進行事後多重比較。例如，在農業研究中，如何比較不同肥料對作物産量的影響；在教育領域，如何分析不同教學方法對學生學習成績的影響。 第三部分：迴歸分析的魅力，揭示變量間的內在聯係 迴歸分析是探索變量之間數量關係最強大、最廣泛使用的工具之一。本部分將帶您深入理解各種迴歸模型，並掌握如何構建、解釋和應用它們。 簡單綫性迴歸： 從最基本的綫性關係入手，本部分將講解如何利用一條直綫來描述兩個變量之間的關係。您將學習如何擬閤簡單綫性迴歸模型，解釋迴歸係數的含義，理解決定係數（R²）如何衡量模型的擬閤優度，並進行斜率和截距的假設檢驗。例如，在金融領域，如何分析股票價格與宏觀經濟指標之間的綫性關係；在房地産市場，如何研究房屋麵積與價格之間的綫性關聯。 多元綫性迴歸： 現實世界中的許多現象涉及多個自變量對一個因變量的影響。本部分將擴展到多元綫性迴歸，講解如何同時納入多個自變量來構建更全麵的模型。您將學習如何選擇閤適的自變量，處理多重共綫性問題，並解釋多個迴歸係數的含義。例如，在市場預測中，如何同時考慮廣告投入、促銷活動、季節性等因素，預測産品的銷售額；在社會科學研究中，如何分析收入、教育水平、居住地等因素對個人幸福感的影響。 邏輯迴歸： 當因變量是二分類變量時（例如，是否購買産品、是否患病），邏輯迴歸模型將是最佳選擇。本部分將詳細講解邏輯迴歸的原理，包括 Odds 比的解釋，以及如何構建和評估邏輯迴歸模型。您將學會如何處理分類自變量，並理解模型輸齣的概率信息。例如，在風險評估中，如何預測客戶違約的可能性；在醫療診斷中，如何預測患者患某種疾病的概率。 非綫性迴歸與麵闆數據分析： 認識到並非所有關係都能用綫性模型捕捉，本部分將簡要介紹一些非綫性迴歸模型，以及如何處理跨時間、跨個體的數據（麵闆數據）。這部分內容將為讀者打開更廣闊的數據分析視野。 第四部分：高級統計方法與專題應用，應對復雜挑戰 在掌握瞭基礎的統計分析工具後，本部分將引導您探索更高級的統計方法，並將其應用於具體的領域，應對更復雜的數據挑戰。 時間序列分析： 許多現實世界的數據是按時間順序收集的，如股票價格、氣溫、經濟指標等。本部分將介紹時間序列數據的特點，講解平穩性、自相關等概念，並介紹ARIMA模型等經典時間序列模型，用於預測未來的趨勢。例如，在金融市場，如何預測未來股票的走勢；在經濟學中，如何分析宏觀經濟指標的長期趨勢。 多變量統計技術： 當麵臨高維度的多變量數據時，一些特殊的統計技術將變得尤為重要。本部分將介紹主成分分析（PCA）和因子分析等降維技術，幫助您從大量變量中提取關鍵信息；介紹聚類分析，用於發現數據中的自然分組。例如，在生物信息學中，如何分析基因錶達數據，找齣關鍵基因；在客戶細分中，如何根據客戶的行為和偏好，將客戶分成不同的群體。 生存分析： 在醫學、工程、社會科學等領域，我們經常關注事件發生的時間，例如患者的生存時間、設備的故障時間等。本部分將介紹生存分析的基本概念，如生存函數、風險函數，並講解Kaplan-Meier估計和Cox比例風險模型等方法，用於分析影響事件發生時間的因素。例如，在臨床試驗中，如何評估一種新療法對患者生存期的影響；在可靠性工程中，如何分析影響産品壽命的因素。 第五部分：數據分析實踐與報告撰寫，將洞察轉化為行動 數據分析的最終目的是服務於實際問題。本部分將側重於數據分析的整個流程，以及如何有效地溝通分析結果。 數據預處理與清洗： 真實世界的數據往往不完美，存在缺失值、異常值、格式不一緻等問題。本部分將強調數據預處理的重要性，介紹數據清洗、轉換、閤並等關鍵步驟，確保數據質量，為後續分析打下堅實基礎。 統計軟件的應用（以實際軟件為例）： 本部分將結閤實際的統計軟件操作，演示如何實現上述各種統計方法的應用。我們將演示如何導入數據、進行描述性統計、構建和檢驗模型、生成圖錶，並解釋軟件的輸齣結果。通過實際操作，您將能夠更直觀地理解統計方法的應用過程。 數據可視化與報告撰寫： 好的可視化能夠讓復雜的分析結果一目瞭然。本部分將指導您如何選擇閤適的圖錶類型，有效地展示分析結果，並撰寫清晰、準確、有說服力的數據分析報告。您將學習如何組織報告結構，突齣關鍵發現，並為決策提供有力的支持。 本書的價值與特點： 本書不僅是一本統計學理論的教科書，更是一本側重於實際應用的指南。我們力求將抽象的統計概念與生動的案例相結閤，幫助讀者理解“為什麼”以及“如何做”。通過本書的學習，您將能夠： 建立紮實的統計學理論基礎： 深入理解統計學的核心概念和方法。 掌握多樣化的數據分析技術： 能夠運用多種統計方法解決實際問題。 提升數據解讀與分析能力： 從海量數據中發現規律、提取洞察。 增強解決復雜問題的信心： 將數據分析作為有力的決策支持工具。 培養科學的思維方式： 具備批判性思維和邏輯推理能力。 無論您是統計學專業的學生，還是在科研、商業、金融、醫療、社會科學等領域工作的專業人士，希望通過對數據的深入理解和分析來解決問題，本書都將是您不可多得的良師益友。讓我們一起，用數據說話，用分析驅動創新！

評分☆☆☆☆☆

作為一名剛剛入門Stata統計分析的初學者，我抱著學習的心態，在朋友的推薦下購入瞭這本《Stata統計分析與應用（第3版）》。雖然這本書的封麵設計簡潔大方，給人一種專業而權威的感覺，但從我翻閱目錄和初步瀏覽的體驗來看，它似乎更偏嚮於對Stata軟件本身功能的介紹和操作技巧的講解。我期待的是能有更豐富、更深入的統計學理論知識與實際案例相結閤的講解，例如在迴歸分析部分，我希望能看到更多關於各種迴歸模型（如綫性迴歸、邏輯迴歸、泊鬆迴歸等）的適用場景、假設條件、結果解讀以及潛在問題的處理方法。同時，書中關於數據預處理和清洗的篇幅也顯得不夠詳盡，對於如何處理缺失值、異常值，如何進行數據轉換和閤並，這都是實際分析中非常關鍵的步驟，希望在這方麵能有更具操作性和指導性的內容，而不是簡單帶過。此外，對於一些進階的統計方法，比如時間序列分析、麵闆數據分析、生存分析等，書中可能涉及的比較有限，這對於希望在這些領域進行深入研究的讀者來說，會顯得不夠滿足。總的來說，這本書給我一種“知其然，不知其所以然”的感覺，在軟件操作層麵有所側重，但在統計理論的深度和應用廣度上，仍有提升的空間。

評分☆☆☆☆☆

我是一名正在撰寫畢業論文的碩士研究生，研究領域涉及社會科學。在我的研究過程中，數據分析是至關重要的一環，而Stata是我選擇使用的統計軟件。當我拿到《Stata統計分析與應用（第3版）》時，我首先被它厚重的篇幅和詳盡的章節劃分所吸引，心想這一定是一本能夠指導我完成復雜數據分析的利器。然而，在我深入閱讀瞭關於假設檢驗和方差分析的部分後，我發現書中對於不同假設檢驗方法的選擇依據、統計量的計算原理以及結果的敏感性分析等方麵的闡述略顯單薄。例如，對於t檢驗、z檢驗、卡方檢驗等，書中更多的是給齣瞭Stata的代碼和輸齣結果的解釋，而未能深入探討在何種情況下應該優先選擇哪種檢驗，以及如何根據研究設計和數據特點來做齣明智的選擇。此外，在方差分析章節，對於多重比較的各種方法（如Tukey HSD, Bonferroni等）的適用條件和優缺點，書中也沒有進行詳細的比較和分析，這讓我自己在進行多重比較時感到有些迷茫。我更希望這本書能夠提供一些更具理論深度和實踐指導意義的內容，幫助我理解統計方法的內在邏輯，而不是僅僅停留在軟件操作層麵。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在經濟學領域工作瞭多年的研究人員，我對統計分析軟件的應用有著較高的要求，尤其是在處理宏觀經濟數據和進行計量經濟模型構建時。《Stata統計分析與應用（第3版）》這本書，從其標題來看，無疑是涵蓋瞭我工作所需的關鍵領域。然而，當我翻閱到關於時間序列分析的部分，我感到有些失望。書中對於ARIMA模型、VAR模型等經典時間序列模型的介紹，更多的是集中在Stata命令的使用上，例如如何輸入模型參數，如何查看模型診斷結果。對於這些模型背後的經濟學含義、模型選擇的原則、以及如何進行有效的模型檢驗和預測，書中卻沒有給予足夠的篇幅。例如，在進行協整分析時，書中僅僅提到瞭Engle-Granger和Johansen檢驗的Stata命令，但對於協整關係的經濟學解釋、以及在實際分析中如何判斷協整的有效性，則顯得不夠深入。我期待的是能夠看到更多關於這些模型在實際經濟問題中的應用案例，以及作者如何從經濟理論齣發，選擇和構建閤適的計量模型，並對模型結果進行嚴謹的解釋。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對數據可視化有著濃厚興趣的業餘愛好者，經常使用Stata來處理和展示數據。《Stata統計分析與應用（第3版）》這本書，從它的名字來看，似乎涵蓋瞭統計分析的應用層麵。因此，我特彆關注瞭書中關於圖錶製作的部分。然而，當我嘗試用書中介紹的方法來製作一些復雜的、具有高度定製化需求的圖錶時，我發現書中提供的例證和命令，更多的是集中在一些基礎圖形的繪製，例如散點圖、柱狀圖、摺綫圖等。對於如何生成更具信息量、更符閤學術規範的圖形，例如帶有誤差棒的圖、分組箱綫圖、或者如何進行精細的圖形美化和個性化設置，書中似乎沒有提供足夠的指導。例如，在製作多變量散點圖時，書中可能沒有詳細講解如何有效地利用顔色、形狀、大小等視覺變量來編碼信息，或者如何添加趨勢綫和迴歸擬閤綫，並對其進行個性化設置。我更希望這本書能在數據可視化的部分，提供更多關於圖錶設計原則、信息傳達效率的考量，以及更多高級圖錶製作技巧的講解，讓我的數據展示更具吸引力和說服力。

評分☆☆☆☆☆

我是一名來自統計學專業的研究生，正在學習並準備相關的資格考試。在備考過程中，我尋找一本能夠係統梳理Stata統計分析方法的書籍。《Stata統計分析與應用（第3版）》的齣版，讓我看到瞭希望。然而，在我仔細研讀瞭關於貝葉斯統計和非參數統計的部分後，我發現書中對於這些前沿且重要的統計方法，其覆蓋麵顯得不夠全麵，且深度有待加強。例如，在貝葉斯統計章節，書中可能僅僅提及瞭幾個基本的MCMC命令，但對於貝葉斯推斷的原理、先驗分布的選擇、以及模型診斷的標準，卻沒有給予足夠的闡述。同樣，在非參數統計部分，對於秩和檢驗、置換檢驗等方法的理論基礎和適用範圍，書中可能也隻是簡單介紹。我希望這本書能夠更係統地梳理這些高級統計方法的理論框架，提供更詳盡的推導過程，並結閤更具代錶性的案例，展示這些方法在實際數據分析中的威力，幫助我建立更牢固的統計理論基礎。

評分☆☆☆☆☆

發貨速度快，圖書是正版。

評分☆☆☆☆☆

很好，物美價廉，值得擁有！

評分☆☆☆☆☆

好好學習，天天嚮上！加油嚕

評分☆☆☆☆☆

這次是給單位裏買的書籍，京東圖書品種還是比較全的，送貨也很快，挺滿意的，現在我基本上都在京東買。

評分☆☆☆☆☆

京東物流很給力，給力

評分☆☆☆☆☆

書上沒有那麼詳細，感覺很多命令都是一筆帶過。

評分☆☆☆☆☆

附上一張我自己的作圖吧。

評分☆☆☆☆☆

這本書對我幫助挺大的 反正基本的模型跑下來瞭 而且我是沒有基礎純粹自學的 不錯實用！

評分☆☆☆☆☆

是正版好書