全书按逻辑顺序编排，自始至终结合实例进行介绍，内容完整且每章相对独立，是一本详尽实用的Stata学习用书。

本书以Stata为平台，通过实例引导的方式介绍应用Stata进行统计分析的相关知识，帮助读者系统地学习使用Stata解决实际工作中遇到的问题。全书分为三部分，共17章，第一部分详细介绍Stata的操作界面、命令基本语法、数据管理、图形绘制等操作知识；第二部分介绍描述性统计、假设检验、方差分析、相关分析、各类回归分析、聚类分析、主成分分析与因子分析等统计分析知识；第三部分介绍时间序列分析知识，包括趋势分析与平滑方法、ARIMA模型、VAR模型与VEC模型、ARCH系列模型等。本书涉及面广，涵盖了一般用户的基本需求，全书按逻辑顺序编排，自始至终结合实例进行介绍，内容完整且每章相对独立，是一本详尽实用的Stata学习用书。本书适合高等院校经济学、统计学、管理学、金融学、社会学、医学等相关专业的学生、科研人员学习使用，还适合应用Stata进行数据分析以解决实际问题的人员学习使用。

第一部分 基础应用篇
第1章 初识Stata\t1
1.1 Stata概述\t1
1.1.1 Stata功能简介\t1
1.1.2 Stata功能汇总\t2
1.2 操作界面\t3
1.2.1 窗口介绍\t4
1.2.2 语言偏好设置\t5
1.2.3 常用快捷键\t6
1.3 命令基本语法\t6
1.3.1 命令名称（command）\t7
1.3.2 变量名称（varlist）\t7
1.3.3 按变量分类（by varlist:）\t8
1.3.4 赋值（=exp）\t9
1.3.5 条件表达式（if exp）\t9
1.3.6 限定范围（in range）\t10
1.3.7 权重（weight）\t11
1.3.8 选项（options）\t11
1.4 do文件和log文件\t12
1.4.1 do文件的编写\t12
1.4.2 运行do文件\t13
1.4.3 log文件\t14
1.5 获取帮助\t14
1.5.1 调用自带帮助\t15
1.5.2 使用PDF文档\t17
1.6 本章小结\t18
第2章 数据管理\t19
2.1 变量\t19
2.1.1 变量命名规则\t19
2.1.2 变量类型\t20
2.1.3 变量的显示格式\t20
2.1.4 变量标签设置\t25
2.2 创建/导入数据集\t26
2.2.1 利用数据编辑器创建数据集\t26
2.2.2 通过命令输入数据\t27
2.2.3 读取已有Stata数据\t29
2.2.4 导入其他格式数据\t30
2.3 数据集基本操作命令\t31
2.3.1 browse命令与edit命令\t31
2.3.2 generate命令与replace命令\t32
2.3.3 rename命令\t33
2.3.4 save命令\t33
2.3.5 describe命令\t33
2.3.6 list命令\t34
2.3.7 codebook命令\t34
2.3.8 drop命令与keep命令\t35
2.4 数值型变量和字符串变量的转换\t36
2.4.1 字符串变量转换为数值型变量\t36
2.4.2 数值型变量转换为字符串变量\t37
2.4.3 利用real()函数实现字符串数值化\t38
2.5 运算符\t38
2.5.1 算术运算符\t38
2.5.2 关系运算符\t39
2.5.3 逻辑运算符\t39
2.5.4 运算符优先级\t40
2.6 常用函数\t40
2.6.1 常用随机数函数\t40
2.6.2 常用数学函数\t41
2.6.3 常用统计函数\t43
2.7 虚拟变量与分类变量\t44
2.7.1 虚拟变量\t44
2.7.2 分类变量\t46
2.8 数据合并与抽取\t50
2.8.1 横向合并数据\t50
2.8.2 纵向合并数据\t52
2.8.3 交叉合并数据\t54
2.8.4 抽取数据\t57
2.9 本章小结\t59
第3章 图形绘制\t60
3.1 二维绘图命令族介绍\t60
3.2 散点图\t62
3.2.1 scatter命令语法格式\t62
3.2.2 散点显示设置\t63
3.2.3 散点标签设置\t67
3.2.4 散点连线设置\t68
3.2.5 散点振荡设置\t69
3.3 图形设置\t70
3.3.1 坐标轴尺度设置\t70
3.3.2 坐标轴刻度设置\t72
3.3.3 坐标轴标题设置\t75
3.3.4 图标题设置\t77
3.3.5 图例设置\t78
3.3.6 by()选项设置\t81
3.3.7 图形显示格式设置\t83
3.4 常见图形绘制\t84
3.4.1 曲线标绘图\t84
3.4.2 连线标绘图\t87
3.4.3 拟合图形\t87
3.4.4 直方图\t90
3.4.5 条形图\t92
3.5 图形保存与输出\t95
3.5.1 图形保存\t95
3.5.2 图形输出\t95
3.6 本章小结\t96
第二部分 统计分析实现篇
第4章 描述性统计\t97
4.1 描述性统计基本理论\t97
4.1.1 变量类型\t97
4.1.2 频数分布\t98
4.1.3 集中趋势\t98
4.1.4 离散趋势\t100
4.1.5 正态分布\t101
4.1.6 偏度和峰度\t102
4.1.7 Z标准化得分\t103
4.2 连续变量的描述性统计\t103
4.2.1 变量摘要统计信息\t103
4.2.2 数值型变量汇总统计信息\t105
4.2.3 统计量的置信区间\t106
4.2.4 正态性检验与数据转换\t108
4.3 分类变量的描述性统计\t114
4.3.1 列联表概述\t114
4.3.2 利用table命令生成列联表\t115
4.3.3 利用tabulate命令生成列联表\t120
4.3.4 利用tabstat命令生成列联表\t129
4.4 本章小结\t131
第5章 假设检验\t132
5.1 假设检验基础理论\t132
5.1.1 假设检验基本步骤\t132
5.1.2 t检验\t134
5.1.3 检验分类\t136
5.2 基于均值的参数检验\t137
5.2.1 Stata中的t检验\t137
5.2.2 单样本t检验\t138
5.2.3 双样本t检验\t139
5.2.4 配对样本t检验\t141
5.2.5 直接检验法\t141
5.3 基于标准差的参数检验\t142
5.3.1 Stata中的标准差检验\t142
5.3.2 单样本标准差检验\t143
5.3.3 双样本方差（标准差）检验\t144
5.3.4 直接检验法\t144
5.3.5 鲁棒检验\t145
5.4 非参数检验\t146
5.4.1 单样本正态分布检验\t146
5.4.2 两独立样本检验\t146
5.4.3 两相关样本检验\t147
5.4.4 多独立样本检验\t148
5.4.5 游程检验\t149
5.5 本章小结\t150
第6章 方差分析\t151
6.1 单因素方差分析\t151
6.1.1 基本理论\t151
6.1.2 Stata实现\t154
6.1.3 分析示例\t155
6.2 多因素方差分析\t158
6.2.1 基本理论\t159
6.2.2 Stata实现\t163
6.2.3 分析示例\t164
6.3 协方差分析\t169
6.3.1 基本理论\t169
6.3.2 Stata实现\t170
6.3.3 分析示例\t170
6.4 本章小结\t172
第7章 相关分析\t173
7.1 简单相关分析\t173
7.1.1 简单相关分析基础\t173
7.1.2 Stata实现\t175
7.1.3 分析示例\t177
7.2 偏相关分析\t180
7.2.1 偏相关分析基础\t180
7.2.2 Stata实现\t181
7.2.3 分析示例\t181
7.3 本章小结\t182
第8章 经典线性回归分析\t183
8.1 线性回归模型\t183
8.1.1 一元线性回归模型\t183
8.1.2 多元线性回归模型\t184
8.1.3 回归参数的普通最小二乘估计\t185
8.1.4 回归方程的统计检验\t185
8.1.5 残差分析\t191
8.1.6 经典线性回归分析假设\t195
8.2 线性回归的Stata实现\t196
8.2.1 回归分析命令\t196
8.2.2 回归系数的协方差矩阵\t198
8.2.3 计算拟合值和残差\t199
8.2.4 对回归系数进行假设检验\t201
8.3 约束回归分析\t202
8.3.1 约束回归条件设置\t203
8.3.2 约束回归命令\t203
8.3.3 约束回归分析示例\t203
8.4 本章小结\t205
第9章 非经典线性回归分析\t206
9.1 多重共线性\t206
9.1.1 多重共线性的检验\t206
9.1.2 多重共线性的处理\t207
9.2 内生性\t211
9.2.1 内生性的检验\t211
9.2.2 内生性的处理\t214
9.2.3 扩展回归模型\t215
9.3 异方差\t219
9.3.1 异方差的检验\t219
9.3.2 异方差的处理\t221
9.4 本章小结\t223
第10章 高级回归分析\t224
10.1 非线性回归分析\t224
10.1.1 Stata实现\t224
10.1.2 应用示例\t225
10.2 非参数回归分析\t227
10.2.1 Stata实现\t227
10.2.2 应用示例\t227
10.3 分位数回归分析\t229
10.3.1 Stata实现\t229
10.3.2 应用示例\t229
10.4 断尾回归分析\t231
10.4.1 Stata实现\t231
10.4.2 应用示例\t231
10.5 截取回归分析\t233
10.5.1 Stata实现\t233
10.5.2 应用示例\t233
10.6 样本选择模型分析\t235
10.6.1 Stata实现\t236
10.6.2 应用示例\t236
10.7 本章小结\t238
第11章 离散回归分析\t239
11.1 二值响应模型\t239
11.1.1 二元Logistic回归分析\t239
11.1.2 二元Probit回归分析\t241
11.2 多值响应模型\t242
11.2.1 无序响应模型\t242
11.2.2 有序响应模型\t245
11.3 本章小结\t248
第12章 聚类分析\t249
12.1 聚类分析基本理论\t249
12.1.1 距离的定义\t249
12.1.2 指标间的相似系数\t251
12.1.3 类间距离及其递推公式\t252
12.1.4 K均值聚类\t253
12.2 划分聚类分析\t254
12.2.1 Stata实现\t255
12.2.2 应用示例\t256
12.3 层次聚类分析\t259
12.3.1 Stata实现\t259
12.3.2 应用示例\t261
12.4 本章小结\t264
第13章 主成分分析与因子分析\t265
13.1 主成分分析\t265
13.1.1 主成分分析基本理论\t265
13.1.2 Stata实现\t270
13.1.3 主成分分析的其他命令\t271
13.1.4 应用示例\t278
13.2 因子分析\t282
13.2.1 因子分析基本理论\t282
13.2.2 Stata实现\t288
13.2.3 因子分析的其他命令\t288
13.2.4 应用示例\t289
13.3 本章小结\t293
第三部分 时间序列分析篇
第14章 时间序列分析初步\t294
14.1 基本时间序列模型\t294
14.1.1 时间序列的构成因素\t294
14.1.2 时间序列长期趋势分析\t295
14.1.3 平稳性检验\t297
14.2 数据预处理的Stata实现\t298
14.2.1 定义时间序列\t298
14.2.2 调整时间设置的初始值\t299
14.2.3 时间变量为字符串格式时的处理\t301
14.2.4 拓展时间区间\t302
14.2.5 绘制时间序列趋势图\t304
14.2.6 时间序列算子\t305
14.3 趋势分析与平滑方法的Stata实现\t306
14.3.1 移动平均法\t306
14.3.2 指数平滑法\t308
14.3.3 非季节性Holt-Winters平滑法\t310
14.3.4 季节性Holt-Winters平滑法\t312
14.4 本章小结\t315
第15章 ARIMA模型\t316
15.1 模型基本理论\t316
15.1.1 自回归过程（AR模型）\t316
15.1.2 移动平均过程（MA模型）\t317
15.1.3 自回归移动平均过程（ARMA模型）\t318
15.1.4 单整自回归移动平均过程（ARIMA模型）\t318
15.2 单位根过程及其检验\t319
15.2.1 常见的非平稳随机过程\t319
15.2.2 单位根检验\t320
15.2.3 协整检验\t322
15.3 ARIMA模型的Stata实现\t322
15.3.1 相关性检验\t322
15.3.2 平稳性检验\t324
15.3.3 Stata实现\t328
15.4 本章小结\t333
第16章 VAR模型与VEC模型\t334
16.1 模型基本理论\t334
16.1.1 VAR模型定义\t334
16.1.2 VAR模型的稳定性特征\t335
16.1.3 格兰杰非因果性检验\t336
16.1.4 VAR模型的脉冲响应函数和方差分解\t337
16.1.5 VEC模型\t339
16.1.6 Johansen协整检验\t340
16.2 模型的Stata实现\t341
16.2.1 获取VAR模型的阶数\t341
16.2.2 构建VAR模型\t343
16.2.3 平稳性条件判断\t345
16.2.4 残差的自相关检验\t346
16.2.5 残差的正态性检验\t347
16.2.6 格兰杰因果性检验\t348
16.2.7 脉冲响应分析\t349
16.2.8 Johansen协整检验\t354
16.3 本章小结\t356
第17章 ARCH系列模型\t357
17.1 模型基本理论\t357
17.1.1 ARCH模型\t357
17.1.2 GARCH模型\t358
17.1.3 GARCH-M模型\t359
17.1.4 其他模型\t359
17.2 模型的Stata实现\t360
17.2.1 拟合ARCH系列模型\t360
17.2.2 ARCH模型的LM检验\t361
17.2.3 对ARCH系列模型进行预测\t361
17.3 本章小结\t364
参考文献\t365