计量经济学stata命令formatx110.3将的列宽固定为10小数点后取三

formatx1%10.3fx110，小数点后取三位formatx1%10.3gx110，有效数字取三位formatx1%10.3ex110，采用科学formatx1%10.3fc——x110，小数点后取三位，加入千分位分隔符——formatx110.3gcx110，有效数字取三位，加入千分位分隔符，加入use"C:\sandSettings\xks\桌面\2006.dta",clearmergeusing"C:\sandSettings\xks\桌面\1999.dta"use"C:\sandSettings\xks\桌面\2006.dta",mergeidusing"C:\sandSettings\xks\桌面\1999.dta",unique——19992006的数据按照唯一的（unique）ididsample5050%的样本，其余删除sample50,count50个样本，其余删除browsex1x2ifx3>3（按所列变量与条件打开数据查看器）editx1x2ifx3>3（按所列变量与条件打开数据编辑器）statatutorialexampw1exampw1按v001～v003tempw1su——summarize的简写sortv001v002v003sortv001v002v003savetempw2usemergev001v002v003usingtempw2ta_mergetabulate_merge的简写erasetempw1.dtaerasetempw2.dtadrop_mergestatatutorial中的fac19newfactaregionappendusing"t:\statatut\newfac"taregionstemx1,line(2)（x1stemx1,width(2)（x1的茎叶图，每一个十分位的树茎都被拆分成五段来显示，每个小树2）stemx1,round(100)（x1100x1的茎叶图）直autohistogrammpg,discretefrequencynormal（discrete表示变量不连续，frequency表示显示频数，normal加入正太分布曲线，xlabel设定x轴，1和5为值，(1)为单位）histogramprice,fraction（fractionyfrequencyfraction这两个选择之外，该命令可替换为“percent”百分比，和“density”discreteprice当作连续变量来绘图）histogramprice,percentby(foreign)graphtwowaylfitpriceweight||scatterprice（priceweight的回归线图——“lfit”priceweight的散点图相叠加twowayscatterprice（price和weight的散点图，并在每个点上标注“make”，即厂商的取值twowayscatterpriceweight||lfitprice（foreignpriceweight做散点图和回归线图的叠twowayscatterpriceweight||lfitprice（foreignpriceweight做散点图和回归线图的叠twowayscatterpriceweight[fweight=dis（画出price和weight的散点图，“msybol(oh)”表示每个点均为中空的圆圈，[fweight=discement]表示每个点的大小与discement的取值大小成比例）twowayconnectedy1time,yaxis(1)||y2（y1y2这两个变量的时间点线图，并将它们叠加在一个图中，左边“yaxis(1)”twowayliney1time,yaxis(1)||y2graphtwowayscattervar1var4||scattervar2var4||scattervar3graphtwowaylinevar1var4||linevar2var4||linevar3graphtwowayconnectedvar1var4||connectedvar2var4||connectedvar3graphmatrixabcgraphmatrixabcauto数据集：graphmatrixpricempgweightlength,halfby(foreign,totalcol(1)（xyy0.22处划一条水平线graphbar(mean)xy的平均数的条形图。括号中的“mean”median、sum、sd、p25、p75等graphbara1a2,over(b)（ba1a2的条形图，a1a2是叠放成一根条形柱。若不写入“stack”a1a2显示为两个并排的条形柱）graphdot（画点图，沿着水平刻度，在xy的中位数上打点qnormrcharta1a2（Ra1a3的取值范围ameansmeanvar1[pweight=summarizeyx1***注意statasummarizeskewnesskurtosisECELLSPSS有stata的结果。summarizevar1[aweight=var2],tabstatX1,stats(meannqmaxminsdvarwebusebitest（假设每次得到成功案例‘1’0.3quick所显示的二项分布情况下，bitestidisy.disy.disy.disy（计算在样本总量为10，成功案例为3的样本总体中，不重抽取4个样本，其中恰好2个为成功案例的概率）disy.（计算在样本总量为10，成功案例为3的样本总体中，不重抽取4个样本，其中有2个为成功案例的概率）检验值的步骤：codebookyx1x2summarizeyx1x2,detailgraphboxx1（箱图graphmatrixyx1x2,half（x-y图stemx1（做x1的茎tabulatecodeifx1==值（作出x1等于值时code的频数分布表，code表示地区、年listcodeifx1==值（直接列出x1等于值时code的值，当x1的错误过多时，不建议listin20/l（llastone，-202020个到倒数step3.用rece命令替换recex1=?ifx1==值去除值：keepify<1000dropify>1000sortxgsort（x进行升序排列gsort-（x进行降序排列gsort-x,generate(id)（xid）orderyx3x1（y、x3、x1、x2的顺序排列）genlogx1=log(x1)（x1的对数genx1`=exp(logx1)（将logx1数化genr61_100=1ifrank>=61&rank<=100（rank61100r61_100的取值1，其他为缺失值）recer61_100ifr61_100!=1（“!=”表示不等于，若r61_100取值不为1，则将r61_100替换00）genabs(x)（x的绝对值genceil(x)（x的最小整数gentrunc(x)（x的整数部分genround(x)（x进行四舍五入genround(x,y)（yx进行四舍五入gensqrt(x)（x的平方根genmod(x,y)（x/y的余数genreldif(x,y)（xy的相对差异，即|x-genx=cond(x1>x2,x1,x2)（x1>x2x1x1>x2x2）sortxgengx=group(n)（xn个组egenzx1=std(x1),m(0s(1)（x101）egensdx1=sd(x1)（x1的标准差）egenmaxx1=max(x1)（最大值）egenminx1=min(x1)（最小值）egenmedx1=med(x1)（中数）egenrowsd=sd(x1x2x3)（x1、x2x3联合的标准差egenrowmean=mean(x1x2x3)（x1、x2x3联合的平均值egenrowmax=max(x1x2x3)（联合最大值）egenrowmin=min(x1x2x3)（联合最小值）egenrowmed=med(x1x2x3)（联合中数）egenrowmode=mode(x1x2x3)（联合众数数据计算器disy命令：disyx[12]（显示x的第十二个观察值disychi2(n,x)（自由度为n的累计卡方分布disychi2tail(n,x)（自由度为n的反向累计卡方分布，chi2tail(n,x)=1-chi2(n,x)）disyinvchi2(n,p)（卡方分布的逆运算，若chi2(n,x)=p，那么invchi2(n,p)=x）disyinvchi2tail(n,p)（chi2tail的逆运算）disyF(n1,n2,f)（分子、分母自由度分别为n1和n2的累计F分布disyFtail(n1,n2,f)（分子、分母自由度分别为n1和n2的反向累计F分布）disyinvF(n1,n2,P)（F分布的逆运算，若F(n1,n2,f)=p，那么invF(n1,n2,p)=f）disyinvFtail(n1,n2,p)（Ftail的逆运算）disytden(n,t)（自由度为n的t分布disyttail(n,t)（自由度为n的反向累计t分布"labelvariablex~~~"（x做标记labelvaluesxlabel1（赋予变量x一组labeldefinelabel11"a1"2"a2"（定义的具体内容：当x=1时，标记为a1，当x=2时，标a2）x1（autotablerep78foreign,c(nmpgmeanmpgsdmpgmedianmpg)centerrow单元格中间，row表示计算行变量整体的统计量，col表示计算列变量整体的统计量）tabulatex1x2,all（做x1和x2的二维交互表，要求显示独立性检验chi2、似然比卡方独立性检验lrchi2、对定序变量适用的等级相关系数g 和taub、以及对名义变量适用的V）tabulatex1x2,columnchi2（x1x2的二维交互表，要求显示列百分比和行变量和列变量tab2x1-x7,allnofreq（x1x7这七个变量两两地做二维交互表，不显示频数：nofreq）byx3,sort:tabulatex1x2,nofreqcolchi2（x3x1x2的二维交互tablex1x2x3,c(ferqmeanx1meanx2meanx3)tabstatX1X2,by(X3)stats(meannqmaxminsdvarcv)tabstatX1X2,by(X3stats(meanrangeqsdvarcvp5p95median),[aw=X4]（X4X1、X2的均值，标准差、方差等）ttestX1=1countifX1==0countifgenX2=1ifcorrx1x2x3（x1、x2、x3的相关系数表swilkx1x2x3（Shapiro-WilkWtestx1、x2、x3进行正太性分析）sktestx1x2x3（x1、x2、x3进行正太性分析，可以求出峰度和偏度）ttestx1=x2（x1、x2T检验）ttestx1,by(x2unequal（x2x1T检验，假设方差不齐性sdtestx1，by(x2)（x2x1进行方差齐性检验clusterkmeansyx1x2x3,——依据y、x1、x2、x3nclusterkmeansyx1x2x3,k(3)measure(L1)、方（L2squared。PSSPSS所得结果相同。sortc1c2（对c1和c2两个分类变量排序byc1c2：regyx1x2x3（c1、c2的各个水平上分别进行回归bysortc1c2：regyx1x2x3ifc3=1（逗号前面相当于将上面两步骤合一，既排序又回归，逗号后面的“ifc3=1”c3=1的情况下才进行回归）stepwise,pr(.2)regyx1x2x3(BackwardselectionP0.2时变量)stepwise,pe(.2):regyx1x2x3(forwardselectionP0.2时变量)stepwise,pe(.2forwardregyx1x2x3（forward-stepwiseselection）regyx1x2x3predictYhat,xbpredictu,residpredictustd,stdr（获得残差的标准误）predictstd,stdp（y估计值的标准误）predicte,e(1,12)（y112之间的估计值）predictrstu,rstudent（student的t值）predictlerg,leverage（获得杠杆值）predictckd,cooksd（cooksd）regyx1x2x3c1c2adjustx1x2x3，se（x1、x2x3y的预测值和标准误adjustx1x2x3，stdfci（x1、x2x3等于其均值，求y的预测值，预测标准误和y预测值，标准误和置信区间）adjustx1x2x3,by(c1stdfci（x1、x2、x3c1的不同水平上求y预测值，预测标准误和置信区间）adjustx1x2,by(c1c2)seci（x1、x2c1、c2的不同水平上求y的预测adjustx1x2x3,by(c1c2stdfci（x1、x2、x3c1、c2的不同水平上求y的预测值、标准误和置信区间）adjustx1=ax2=bc1=1，by(c1seci（x1=a、x2=bc1=1，求在分类c1x3y的不同的预测值……）mvregY1Y2X1X2X3……（多元回归mvregy1y2y3x1x3x3（多元回归分析，y1y2y3为因变量，x1x3x3为自变量）mvreg之后才能进行testy1]（y1testy1x1x2（y1x1、x2testx1x2x3（测试在所有的回归中，x1、x2、x30）test[y1=y2]（y1的回归和对y2的回归系数相等）test[y1=y2]:x1x2x3,mtest（y1y2x1、x2、x3的系数是否相等，mtest这个命令，则测试他们的联和统计）[testy1=y2=y3x1x2（x1、x2mtest）est命令的用法：（1）回归结果regyx1x2x3（不限于reg，也可ivreg、mvreg、reg3）eststoreAestreyestforA:sum（Asum命令）regyx1x2x3ifc1==1（c1=1yx的回归regyx1x2x3,robust（回归后显示各个自变量的异方差-稳健性标准误）estatvif（VIF）regyx1x2x3predictu,residgenusq=u^2regusqx1x2FdisyR/(1-R)*n2/n1（n1表示分子除数，n2表示分母除数disyLMdisyR*n（n表示总样本量disywhite法：regyx1x2x3predictu,residgenusq=u^2predictygenysq=y^2regusqyysqF值disyR/(1-R)*n2/n1（n1表示分子除数，n2表示分母除数disyLMdisyR*n（n表示总样本量disyF值和LM值转换为P值令disyFtail(n1,n2,a)（利用F值求p值，n1表示分子除数，n2表示分母除数，a为F值）disychi2tail(n3,b)（利用LM值求p值，n3表示自由度的损失量，一般等于n1，b为LMregyx1x2x3aw=x1]（x1作为异方差的来源，对方程进行修正）regy/(x1^0.5)1/(x1^0.5)x1/(x1^0.5)x2/(x1^0.5)纠正异方差的常用套路（h值regyx1x2x3predictu,residgenusq=u^2genlogusq=log(usq)reglogusqx1x2x3predictggenregyx1x2x3[aw=1/h]hausman检验：regyx1x2x3eststoreA（将上述回归结果到A中regyx1x2x3[aw=1/h]eststoreBhausmanA当因变量为对数形式时（log(y)）yreglogyx1x2x3predictgenregym,noconstantmiy的预测值anovayg1/g1|g2/（g*表示不同分类变量，计算g1和交互项/g1|g2/这两种分类的y值是anovayd1d2d1*d2（d*d1、d2d1*d2y值是否有组anovayd1d2x1d2*x1continuous(x1)（x*表示连续的控制变量）webusey2y3进行方差分析）manovay1genderfracturegender*fracture（y1为因变量webusenobetweengenmycons=1manovatest1test2test3=mycons,noconstantmatc=(1,0,-1\0,1,-1)（foreachvnameiny1y2y3{（y变量组reg`vnamex1x2x3（yxvname的标}mvregy1y2y3=x1x2reg3reg3(y1=x1x2x3)(y2=x1x3x4)(y3=x1x2y1coefs0test[y1]test[y1=y2=y3],([]),reg3reg3(y1=y2x1x2)(y2=y1（2）reg3reg3(y1=y2x1x2)(y2=y1reg3(y1=x1x2x3)(y2=y1x4),2slseststoretwoslsreg3(y1=x1x2x3)(y2=y1x4),olseststoreolshausmantwoslsols,equations(1:1)（1，即“y1=x1x2x3”hausman检hausmantwoslsols,alleqs（对所有方程一起进行检验）RESETregyx1x2estatygengenAR(1)序列相关的检验regyx1x2predictu,residgenu_1=u[_n-1]regu回归之后，u_1的序数如果不异于零，则该序列不相关Durbin-WatsonStatistics检验序列相关：tssetyear@（对时间序列回归中代表时间的变量进行定义）@regyx1x2值durbina,small@（small可以根据F值求出P值，以代替chi2值）@ @（让检验能在robust、neway之后进行）@durbina,smalllag(1/10@（lag110阶bgodfrey@（Breusch-Godfreytest求出高阶序列相关）@数据：survey1survey——pweight——定义stratumidentiferstratid。可能是测试中被试的编号，1to312malegenmale= ==1)if —— 不缺失且等于1时 ce的表 ce,colobspearsonlrnull——subpop规定了以male为数 的范——tabulatehighbpsizce表示绘制行变量为highbp，列变量为sizce的表——col100%，row100%，cell表示横纵所有单元100%——obs表示列出每个单元格的样本量，se表示列出每个单元格的标准误，ci表示列出每个——lrlikelihood——nullnull-based——waldadjustedwald，llwaldadjustedlog-linearWald，noadjust表示求unadjustedWaldstatistics4、svy:meanx1x2——x1、x2、x3mean、se和5tabulatetwoway（不用svyset就可执行tab2yx,colchi2exact——col、cell、row等均可换用，chi2Pearson'schi-squared、exactfisherexacttest、lrlikelihood-ratiochi-squared6、svysvy:regy2000个观察案例和三个随机Z1、Z2、Z3，并分matrixm=(0,2,3)——定义三个变量的平均值matrixsd=(1,.5,2定义三个变量的标准差drawnormz1z2z3,n(2000means(msds(sd2000，均值和标准差符合上面logitlogityx1x2——y edatapopulationdatax1x2— 为目标样本总