Cách Sử Dụng Stata 11

1. Giới thiệu về Stata

Stata là ứng dụng thống kê lại mạnh bạo với các phương tiện đi lại làm chủ dữ liệu sáng dạ. Mục đích rất có thể sử dụng làm nghiên cứu và phân tích trong quy trình có tác dụng luận vnạp năng lượng, học tập các khoá học về định lượng và có tác dụng bài tập hoặc làm đái luận. Trong trả lời này, exposedjunction.com vẫn bước đầu cùng với phần reviews nkhô hanh và tổng quan lại, sau đó giới thiệu 1 bài tập mẫu cùng bài bác giải về stata nhằm các bạn nắm rõ hơn.quý khách sẽ xem: Hướng dẫn áp dụng stata 11

Giao diện của Stata cơ phiên bản nhỏng sau:


*

Giao diện Stata phiên bạn dạng 15

Tại phía bên trái bao gồm cửa sổ có tên "Command" là nơi các bạn nhập lệnh cho Stata. 

Tại giữa gồm hành lang cửa số Stata hiển thị công dụng trong cửa sổ lớn số 1 được hotline là của sổ Kết quả.

Bạn đang xem: Cách sử dụng stata 11

Ở mặt bắt buộc tất cả cửa ngõ số Biến(variables) liệt kê những đổi thay trong tập dữ liệu của chúng ta. Cửa sổ Thuộc tính (Properties) sống bên dưới hiển thị những nằm trong tính của các thay đổi với tập dữ liệu của chúng ta.

2. Một số bài tập về stata


*

những bài tập stata

Bài giải tđắm say khảo

Câu 1: Giả sử phân tích Phần Trăm tù đọng trên Việt Nam thì tế bào về phạm tội có thể phân tích bởi các nhân tố tác động nhỏng sau:

Theo các bên tù đọng học tập vẫn xác định được không ít nhân tố tác động đến Phần Trăm tù đọng nhỏng nhân tố làng hội, kinh tế tài chính, cá nhân. Một số yếu tố đặc trưng tốt nhất được xác định bao gồm:

Tuổi: Theo các bên tù nhân học tập, tín đồ cừ khôi không tội ác các đối với thanh khô thiếu hụt niên. Họ (những nhà phạm nhân học) cho nên nhận định rằng dân số thiếu thốn niên bao gồm tỷ lệ tội nhân không nhỏ.Nên kinh tê: Một số bên tù hãm tin rằng một nền kinh tế nghèo khó, GDP phải chăng là nguyên nhân gây nên phần trăm thất nghiệp cao với cho nên vì vậy gây ra tù hãm.Vấn đề buôn bản hội: lúc mức độ của những vụ việc buôn bản hội tăng lên nlỗi số lượng những mái ấm gia đình bố mẹ độc thân, học sinh quăng quật học tập có thể gây tác động cho tư tưởng tội nhân.

Mô hình có thể là:


*

 

Câu 2:

a) Đồ thị trung tung FE tức là chi tiêu thức ăn uống cùng trục tung TE là tổng đầu tư chi tiêu như bên dưới.


*

*

điện thoại tư vấn FE (food Expenditure) là vươn lên là phụ thuộc với TE (Total Expenditure) là đổi thay độc lập ta được tác dụng quy mô nlỗi sau:

Source

SS df

MS

Number of obs =

55

 

F( 1, 53)

= 31.10

  

Model

139022.82

1 139022.82

Prob > F

= 0.0000

Residual

236893.616

53 4469.69087

R-squared

= 0.3698

 

Adj R-squared

= 0.3579

  

Total

375916.436

54 6961.41549

Root MSE

= 66.856

     

fe

Coef.

Std. Err. t

P>t

     

te

.4368088

0.000 .2797135

.593904

_cons

94.20878

50.85635 1.85

0.070 -7.796134

196.2137

 

Ta được quy mô hồi quy toàn diện đó là

FE= 94.20878+ 0.436809FE +u

Do hệ số TE dương cần ta Kết luận rằng chi tiêu thiết lập lương thực tăng tuyến tính với tổng chi tiêu.

Xem thêm:

Câu 3:

a)

Kết qua quy mô thân ln(wage) và educ nlỗi sau:


Ta thấy hệ số phù hợp R-squared là 0.1858 ta thấy chân thành và ý nghĩa rằng giáo dục giải thích 22% của biến hóa lnwage

Hệ số p-value =0 minh chứng nếu chu chỉnh R2 ≠0 . Đôi khi giả dụ p-value =0 rất có thể Kết luận quy mô là tất cả ý nghĩa sâu sắc quan hệ nam nữ thân ln(wage) cùng edu Tức là dạy dỗ bao gồm quan hệ cùng với logarit chi phí lương.

Ta hoàn toàn có thể viết lại quy mô hồi qugiống như sau:

Ln(wage)= 0.5837727 + 0.082744 educ +u

b)

Ta bao gồm mô hình nlỗi sau:

wage= -0.9048516 + 0.5413593*educ +u

Ta được kết quả và thiết bị thị sau:

Trong đó hệ mặt đường cao hơn nữa là đường wage với tốt hơn là ln(wage). Ta thấy hệ số thấp rộng cũng chính vì quy mô hổi quy ln trong một quy mô hồi quy là một trong giải pháp khôn xiết thịnh hành để xử lý các tình huống nhưng một mối quan hệ phi con đường sống thọ giữa những biến hóa chủ quyền với phụ thuộc vào. Sử dụng logarit nhằm Reviews mang lại mối quan hệ tác dụng phi tuyến đường tính.. Do đó thông số góc của quy mô ln sẽ rẻ hơn quy mô đường tính không hẳn logarit.

Câu 4.

/* Thiết lập 100 quan tiền gần kề */

mix obs =100

/* Thiết lập x từ là một đến 100 */

 

ren x=_n

/* tạo ra u cùng với hàm phân phối chuẩn gồm độ lệch tiêu chuẩn chỉnh là 9 cùng vừa phải là 0 */

gene u= rnormal(0,9)

/* tạo y */

gen y= 25+ 0.5*x+u

regress y x

/*Sau kia lặp lại giúp xem sự thay đổi */

. replace u=rnormal(0,9)

(100 real changes made)

. replace y=25+0.5*x+u

(100 real changes made)

. regress y x


Bảng 50 trở nên thông số và hằng số của mô hình mặt dưới:

STT

Hệ số

Hằng số

1

0.559146

22.01877

2

0.496917

24.47293

3

0.559421

23.08086

4

0.477793

25.17664

5

0.634216

24.43563

6

0.531187

23.03467

7

0.579003

25.34174

8

0.434642

24.59241

9

0.425048

23.10669

10

0.655447

25.23225

11

0.545225

24.72915

12

0.440208

23.00782

13

0.462175

25.05967

14

0.534416

24.75997

15

0.486741

23.10199

16

0.583187

25.22057

17

0.503988

24.88844

18

0.407302

22.9527

19

0.701233

25.26039

20

0.528918

24.92657

21

0.428679

22.97768

22

0.775209

25.26597

23

0.680537

25.00867

24

0.499697

22.91682

25

0.579524

25.30272

26

0.505199

25.14032

27

0.437763

22.79972

28

0.458293

25.18758

29

0.510882

25.21255

30

0.412656

22.6339

31

0.415013

25.35426

32

0.655899

25.30749

33

0.437684

22.78882

34

0.401382

25.34872

35

0.656958

25.31893

36

0.419503

22.88048

37

0.426417

25.42346

38

0.425212

25.30239

39

0.401355

22.73032

40

0.484928

25.43568

41

0.436463

25.40308

42

0.412919

22.8271

43

0.414379

25.30417

44

0.499664

25.22376

45

0.401093

22.83304

46

0.440595

25.42079

47

0.445569

25.30174

48

0.440272

22.91587

49

0.488007

25.24615

50

0.472239

25.20093

 

Câu 5:

Trị số P, mặc dù cực kì thường dùng trong nghiên cứu và phân tích công nghệ, chưa phải là một trong những phán xét sau cùng của một công trình nghiên cứu hay một đưa tngày tiết.

Thông thường Khi công ty kỹ thuật mong soát sổ xem liệu phụ gia thực phđộ ẩm có gây ung tlỗi hay dung dịch chữa bệnh, nhà khoa học cho rằng nó ko - giả tngày tiết ko - với tiếp nối thực hiện xem sét so sánh thuốc hoặc dung dịch cùng với mang dược hoặc một bài thuốc hơi. Nếu có không ít bạn sống sót rộng với thuốc đối với mang dược, thì công ty khoa học vẫn kết luận dung dịch vẫn chuyển động xuất sắc. Vấn đề này cũng rất có thể xẩy ra để thấy rằng các kết quả này cũng rất có thể mang tính như ý.

Thật vậy, trường hợp bọn họ cần cù cẩn thận lại ví dụ bên trên, bạn cũng có thể bao hàm quy trình của một nghiên cứu và phân tích khoa học (nhờ vào trị số P) nlỗi sau:

• Đề ra một mang tngày tiết bao gồm (H)

• Từ mang tmáu chủ yếu, đưa ra một trả ttiết đảo (Ho)

• Tiến hành thu thập dữ kiện (D)

• Phân tích dữ kiện: tính tân oán phần trăm D xảy ra nếu như Ho là sự thiệt. Nói theo ngôn từ toán thù xác suất, đoạn này xác định P(D | Ho).

Vì chũm, con số P có nghĩa là Xác Suất của dữ kiện D xảy ra trường hợp (nhận mạnh: “nếu”) đưa tmáu hòn đảo Ho là việc thật. do vậy, số lượng Phường ko thẳng cho chúng ta một ý niệm gì về sự thật của trả tngày tiết chủ yếu H; nó chỉ loại gián tiếp cung ứng bằng chứng để chúng ta đồng ý trả thuyết chủ yếu với bác bỏ vứt trả tmáu đảo

Tài liệu cơ bạn dạng về Stata bao gồm Help của Stata với Hướng dẫn tham khảo cửa hàng ( Base Reference Manual) về từng mục lớn của Stata trường đoản cú Quản lý tài liệu, Đồ họa cùng Chức năng... Các chúng ta có thể tìm hiểu thêm các sách như Acock - A Gentle Introduction to lớn StataLawrence Hamilton- Statistics with StataScott Long & Jeremy Freese- Regression Models for Categorical Dependent Variables Using Stata (3rd edition);