應用STATA做統計分析 更新至STATA 12 （原書第8版）
[美] Lawrence C. Hamilton 著 巫錫煒、焦開山、李丁等譯
- 出版商: 清華大學
- 出版日期: 2017-05-01
- 定價: $419
- 售價: 8.5 折 $356
- 語言: 簡體中文
- ISBN: 7302466653
- ISBN-13: 9787302466659
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相關分類:
機率統計學 Probability-and-statistics
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商品描述
"《應用STATA做統計分析 更新至STATA 12(原書第8版)》將引導你通往功能強大的一流統計軟件——針對Stata 12更新了主題、示例和內容編排。 本書為學生和研究人員開啟了充分利用倍受歡迎的Stata軟件的大門，此軟件為數據管理和統計分析提供了一個快捷、靈活且易用的平臺。 本書內容全面，針對Stata 12做了大幅修訂，呈現了大量示例以說明如何應用Stata完成各式各樣的任務。與Stata本身一樣，《應用STATA做統計分析 更新至STATA 12(原書第8版)》將助你緊跟潮流，暢游於現代數據分析領域。內容包括： l介紹數據管理的一整章，包括如何創建、導入、合並數據集或改變數據組織結構。 l結合示例介紹Stata的制圖功能，包括圖形編輯器。主題從簡單的條形圖和曲線標繪圖到回歸診斷、疊並多幅標繪圖和繪制詳細的、符合發表要求的圖形。 l基本統計工具，包括製表、參數檢驗、卡方和其他非參數檢驗、ANOVA/ANCOVA、相關以及回歸分析。 l高級方法，包括lowess回歸、穩健回歸、分位數回歸、非線性回歸和Box-Cox回歸；logit、序次logit和多項logit模型；生存分析、事件計數分析和泊松分析；一般化線性建模（GLM）；因子分析和聚類分析；ARIMA和ARMAX時間序列建模；以及多層或混合效應建模——均以實際的易效仿示例加以說明，並側重統計分析結果的解釋。 l新增內容涉及從簡單到高深的調查數據分析；用邊際效應圖直觀地解釋ANOVA、線性回歸、logit或混合效應建模所得的結果；結構方程建模（SEM）；因子分在回歸中的使用；以及缺失值的多重插補。 l時新且有趣的示例數據集，包括3個新近的調查和追蹤氣候亘古變化的時間序列。 l用示例展示如何編寫自己的Stata程序——用戶自編的程序允許創建數據管理和分析的新工具。 "
作者簡介
Hamilton博士任教於美國New Hampshire大學，主講統計學，至今為止，他已經撰寫了多部關於統計方面的學術著作，包括Modern Data Analysis、Regression with Graphics、Data Analysis for Social Scientists等，它們對於整個業內更好地理解統計方法、開展統計分析具有重要參考價值。
目錄大綱
第1章 Stata軟件與Stata的資源 1
1.1 本書體例的說明 1
1.2 一個Stata操作的例子 2
1.3 Stata的文件管理與幫助文件 6
1.4 搜尋信息 7
1.5 Stata公司 8
1.6 《Stata期刊》 9
1.7 應用Stata的圖書 10
第2章 數據管理 13
2.1 命令示範 14
2.2 創建一個新的數據集 16
2.3 通過復制和粘貼創建新
數據集 21
2.4 定義數據的子集：in和if
選擇條件 22
2.5 創建和替代變量 25
2.6 缺失值編碼 28
2.7 使用函數 31
2.8 數值和字符串之間的格式
轉換 34
2.9 創建新的分類變量和定序
變量 37
2.10 標註變量下標 39
2.11 導入其他程序的數據 40
2.12 合並兩個或多個Stata文件 43
2.13 數據分類匯總 46
2.14 重組數據結構 49
2.15 使用權數 52
2.16 生成隨機數據和隨機樣本 53
2.17 編制數據管理程序 57
第3章 制圖 59
3.1 命令示範 59
3.2 直方圖 62
3.3 箱線圖 65
3.4 散點圖和疊並 68
3.5 曲線標繪圖和連線標繪圖 73
3.6 其他類型的二維標繪圖 77
3.7 條形圖和餅圖 79
3.8 對稱圖和分位數圖 82
3.9 給圖形添加文本 84
3.10 使用do文件制圖 86
3.11 讀取與合並圖形 87
3.12 圖形編輯器 88
3.13 創造性制圖 91
第4章 調查數據 99
4.1 命令示範 99
4.2 定義調查數據 100
4.3 設計權數 102
4.4 事後分層權數 104
4.5 調查加權的表格和圖形 107
4.6 多重比較的條形圖 110
第5章 概要統計及統計表 115
5.1 命令示範 115
5.2 測量變量的描述性統計 117
5.3 探索性數據分析 119
5.4 正態性檢驗和數據轉換 121
5.5 頻數表和二維交互表 124
5.6 多表和多維交互表 127
5.7 均值、中位數以及其他概要
統計量的列表 129
5.8 使用頻數權數 131
第6章 方差分析和其他比較方法 133
6.1 示範 134
6.2 單樣本檢驗 135
6.3 兩樣本檢驗 138
6.4 單因素方差分析 140
6.5 雙因素和多因素方差分析 143
6.6 因素變量和協方差分析 144
6.7 預測值和誤差條形圖 147
第7章 線性回歸分析 151
7.1 命令示範 151
7.2 簡單回歸 155
7.3 相關 158
7.4 多元回歸 161
7.5 假設檢驗 165
7.6 虛擬變量 167
7.7 交互效應 170
7.8 方差的穩健估計 175
7.9 預測值及殘差 177
7.10 其他案例統計量 181
7.11 診斷多重共線性和異方差性 186
7.12 簡單回歸中的置信帶 188
7.13 診斷回歸 191
第8章 高級回歸 197
8.1 命令示範 197
8.2 lowess修勻 199
8.3 穩健回歸 204
8.4 對rreg和qreg的更多應用 209
8.5 曲線回歸1 212
8.6 曲線回歸2 214
8.7 Box-Cox回歸 219
8.8 缺失值的多重填補 221
8.9 結構方程建模 225
第9章 logistic回歸 231
9.1 命令示範 233
9.2 航天飛機數據 234
9.3 使用logistic回歸 238
9.4 邊際或條件效應標繪圖 241
9.5 診斷統計量與標繪圖 243
9.6 對序次y的logistic回歸 247
9.7 多項logistic回歸 249
9.8 缺失值的多重填補—— logit
回歸的例子 256
第10章 生存模型與事件計數模型 259
10.1 命令示範 260
10.2 生存時間數據 262
10.3 計數時間數據 264
10.4 Kaplan-Meier存活函數 266
10.5 Cox比例風險模型 268
10.6 指數回歸與Weibull回歸 273
10.7 泊松回歸 277
10.8 一般化線性模型 280
第11章 主成分分析、因子分析
和聚類分析 285
11.1 命令示範 286
11.2 主成分分析和主成分
因子法 287
11.3 旋轉 289
11.4 因子分 292
11.5 主因子法 294
11.6 最大似然因子法 296
11.7 聚類分析-1 297
11.8 聚類分析-2 301
11.9 因子分在回歸中的使用 305
11.10 測量與結構方程模型 312
第12章 時間序列分析 317
12.1 命令示範 317
12.2 修勻 319
12.3 時間標繪圖的更多例子 325
12.4 最近的氣候變化 328
12.5 時滯、前導和差分 331
12.6 相關圖 336
12.7 ARIMA模型 339
12.8 ARMAX模型 346
第13章 多層與混合效應建模 351
13.1 命令示範 352
13.2 含隨機截距的回歸 354
13.3 隨機截距和斜率 358
13.4 多個隨機斜率 363
13.5 多層嵌套 366
13.6 重復測量 368
13.7 截面時間序列 371
13.8 混合效應logit回歸 376
第14章 編程入門 383
14.1 基本概念與工具 383
14.2 程序示範：multicat(畫出許多
定類變量的圖) 393
14.3 使用multicat 396
14.4 幫助文件 400
14.5 蒙特卡羅模擬 403
14.6 用Mata進行矩陣編程 410
數據來源 415
參考文獻 419
