✍ Scribed by 张甜; 李爽
No coin nor oath required. For personal study only.
Stata是公认的应用最广泛的专业数据分析软件之一，因其功能丰富、效率高、操作简便，深受广大用户,尤其受在校师生的青睐。
本书为《Stata统计分析与行业应用案例详解》的升级版本 (Stata 14.0)，沿用第一版 (Stata 12.0) 的写作风格，采用先讲解Stata的各个操作功能再通过综合案例讲述Stata在各个行业中实际应用的思路编写。本书内容共分为两个部分:第1部分是第116章，按照统计类型讲述Stata的具体应用:第2部分是第17-23章，分行业讲述了Stata的具体应用。各章均附有与正文部分对应的上机操作练习题，目的是着重培养读者的动手能力.使读者在实际练习的过程中能够快速提高应用水平。
本书面向具备一定统计学基础和计算机操作基础的在校各专业学生，以及企事业单位的相关数据统计分析人员。
封面
扉页
内容简介
版权页
前言
目录
第1章 Stata 14.0的基本窗口及管理变量与数据
1.1 Stata 14.0窗口说明
1.2 Stata 14.0数据文件的创建与读取
1.3 创建和替代变量
1.4 分类变量和定序变量的基本操作
1.5 数据的基本操作
1.6 定义数据的子集
1.7 本章习题
第2章 Stata 图形绘制
2.1 实例一--直方图
2.2 实例二--散点图
2.3 实例三--曲线标绘图
2.4 实例四--连线标绘图
2.5 实例五--箱图
2.6 实例六--饼图
2.7 实例七--条形图
2.8 实例八--点图
2.9 本章习题
第3章 Stata 描述统计
3.1 实例一--定距变量的描述性统计
3.2 实例二--正态性检验和数据转换
3.3 实例三--单个分类变量的汇总
3.4 实例四--两个分类变量的列联表分析
3.5 实例五--多表和多维列联表分析
3.6 本章习题
第4章 Stata 参数检验
4.1 实例一--单一样本T检验
4.2 实例二--独立样本T检验
4.3 实例三--配对样本T检验
4.4 实例四--单一样本方差的假设检验
4.5 实例五--双样本方差的假设检验
4.6 本章习题
第5章 Stata 非参数检验
5.1 实例一--单样本正态分布检验
5.2 实例二--两独立样本检验
5.3 实例三--两相关样本检验
5.4 实例四--多独立样本检验
5.5 实例五--游程检验
5.6 本章习题
第6章 Stata 方差分析
6.1 实例一--单因素方差分析
6.2 实例二--多因素方差分析
6.3 实例三--协方差分析
6.4 实例四--重复测量方差分析
6.5 本章习题
第7章 Stata相关分析
7.1 实例一--简单相关分析
7.2 实例二--偏相关分析
7.3 本章习题
第8章 Stata主成分分析与因子分析
8.1 实例一--主成分分析
8.2 实例二--因子分析
8.3 本章习题
第9章 Stata 聚类分析
9.1 实例一--划分聚类分析
9.2 实例二--层次聚类分析
9.3 本章习题
第10章 Stata 最小二乘线性回归分析
10.1 实例一--简单线性回归分析
10.2 实例二--多重线性回归分析
10.3 本章习题
第11章 Stata回归诊断与应对
11.1 实例一--异方差检验与应对
11.2 实例二--自相关检验与应对
11.3 实例三--多重共线性检验与应对
11.4 本章习题
第12章 Stata非线性回归分析
12.1 实例一--非参数回归分析
12.2 实例二--转换变量回归分析
12.3 实例三--非线性回归分析
12.4 本章习题
第13章 Stata Logistic回归分析
13.1 实例一--二元Logistic回归分析
13.2 实例二--多元Logistic回归分析
13.3 实例三--有序Logistic回归分析
13.4 本章习题
第14章 Stata因变量受限回归分析
14.1 实例一--断尾回归分析
14.2 实例二--截取回归分析
14.3 本章习题
第15章 Stata时间序列分析
15.1 时间序列分析的基本操作
15.2 单位根检验
15.3 协整检验
15.4 格兰杰因果关系检验
15.5 本章习题
第16章 Stata面板数据分析
16.1 实例一--短面板数据分析
16.2 实例二--长面板数据分析
16.3 本章习题
第17章 Stata在研究城市综合经济实力中的应用
17.1 研究背景及目的
17.2 研究方法
17.3 数据分析与报告
17.4 描述性分析
17.5 相关分析
17.6 回归分析
17.7 因子分析
17.8 因子分析之后续分析
17.9 研究结论
17.10 本章习题
第18章 Stata在旅游业中的应用
18.1 研究背景及目的
18.2 研究方法
18.3 数据分析与报告
18.4 研究结论
18.5 本章习题
第19章 Stata在经济增长分析中的应用
19.1 数据来源与研究思路
19.2 描述性分析
19.3 时间序列趋势图
19.4 相关性分析
19.5 单位根检验
19.6 协整检验
19.7 格兰杰因果关系检验
19.8 建立模型
19.9 研究结论
19.10 本章习题
第20章 Stata在原油与黄金价格联动关系研究中的应用
20.1 数据来源与研究思路
20.2 描述性分析
20.3 时间序列趋势图
20.4 相关性分析
20.5 单位根检验
20.6 协整检验
20.7 格兰杰因果关系检验
20.8 建立模型
20.9 研究结论
20.10 本章习题
第21章 Stata在ROE与股权集中度之间关系研究中的应用
21.1 研究背景
21.2 基本概念与数据说明
21.3 实证分析
21.4 研究结论
21.5 本章习题
第22章 Stata在农业中的应用
22.1 研究背景
22.2 研究方法
22.3 数据整理
22.4 描述性分析
22.5 相关分析
22.6 回归分析
22.7 因子分析
22.8 聚类分析
22.9 研究结论
22.10 本章习题
第23章 Stata在保险业中的应用
23.1 研究背景及目的
23.9 研究结论
23.10 本章习题
正文结束
📜 SIMILAR VOLUMES
<p>Excel 2013是目前市场上*强大的电子表格制作软件，它不仅能将整齐、美观的表格呈现给用户，还能像数据库操作一样对表格中的数据进行各种复杂的计算，是表格与数据库的完美结合。 本书共分为17章，为读者详细讲解了Excel在统计分析中的应用，内容包括Excel 2013的基础知识、Excel 2013数据管理的功能、描述性统计分析、数据分组与频数统计、抽样与随机数发生器、二项分布、泊松分布和正态分布、参数估计、假设检验、方差分析、相关分析、回归分析、时间序列分析、解不确定值、数据透视表和数据透视图、专业统计分析、VBA与宏的使用，并在前16章的基础上，第17章通过Excel在经济管理、自
<p>《矩阵分析与应用（第2版）》系统、全面地介绍矩阵分析的主要理论、具有代表性的方法及一些典型应用。全书共10章，内容包括矩阵代数基础、特殊矩阵、矩阵微分、梯度分析与最优化、奇异值分析、矩阵方程求解、特征分析、子空间分析与跟踪、投影分析、张量分析。前3章为全书的基础，组成矩阵代数；后7章介绍矩阵分析的主体内容及典型应用。为了方便读者对数学理论的理解以及培养应用矩阵分析进行创新应用的能力，《矩阵分析与应用（第2版）》始终贯穿一条主线一一物理问题“数学化”，数学结果“物理化”。与第1版相比，《矩阵分析与应用（第2版）》的篇幅有明显的删改和压缩，大量补充了近几年发展迅速的矩阵分析新理论、新方法及新
本书基于SAS9.2软件，结合编程和菜单操作以实例为载体介绍SAS系统。主要内容有：SAS系统简介、SAS编程简介、SAS菜单操作、定量数据描述性统计分析、参数估计与假设检验、方差分析、相关与回归分析、列联表分析、非参数检验、主成分分析与因子分析、典型相关分析、聚类分析、判别分析。随书附赠的光盘中收录了本书所有例题、实验、上机练习的数据与程序，并含长达8小时的全程实录讲解视频。
<p>《详解MATLAB在统计与工程数据分析中的应用》介绍MATLAB基础知识、数据统计的基本原理、典型应用，以及用MATLAB进行实际工程数据处理与分析的基本方法。精选了科学和工程中常用的多个算法，采用MATLAB语言编程实现，并结合实例对算法程序进行验证和分析。其中详细介绍了MATLAB的基本知识、MATLAB的程序设计及数值计算、MATLAB的符号计算、数据分析与概率分布、统计分析图、方差分析、估计及假设检验、回归分析、数理统计的其他分析、工程数据分析中的应用等内容。《详解MATLAB在统计与工程数据分析中的应用》既可作为本科生和硕士研究生学习MATLAB的教材，也可作为科技人员使用MA
<p>《统计分析教材:SPSS统计分析方法及应用(第3版)》以统计分析的应用需求为主线，以通俗易懂的语言对SPSS中主要统计分析方法的核心思想进行系统的介绍，并对其在SPSS中的操作实现步骤进行详尽说明，同时配合应用案例分析，使读者能够较快领会方法的要点，掌握方法的实现操作，明确方法的适用特点。《统计分析教材:SPSS统计分析方法及应用(第3版)》克服了SPSS手册类教材只注重操作说明而忽略原理讲解的不足，同时弥补了统计专业教材只注重原理述论而缺乏实现工具的缺憾，是一本特色鲜明、具有广泛使用价值的精品教材。配套光盘中为书中相关章节的示例数据文件，供读者练习时参考使用。</p>
<p>“多元统计分析”是近几十年来迅速发展起来的一门学科。随着微机的普遍使用及统计软件的推广普及，多元统计方法已广泛应用于自然科学各学科乃至社会科学各个领域。</p> <p> 本教材旨在介绍多元统计分析的基础知识、基本理论及其应用。</p> <p> 全书由两大部分组成：第一部分包括前四章，简要介绍多元统计分析的基本概念与基础理论，包括多元正态分布、多元参数估计、抽样分布、假设检验，其中所涉及的矩阵知识补充由作为附录一。第二部分从第五章至第十三章，依次介绍近年来广泛运用的、卓有成效的各种多元统计方法及其应用实例，包括多重回归分析、方差分析、判别分析、聚类分析、主成分分析、因子分析