Hướng Dẫn Sử Dụng Stata 11

1. Giới thiệu về Stata

Stata là ứng dụng thống kê mạnh khỏe cùng với các phương tiện đi lại thống trị dữ liệu xuất sắc. Mục đích có thể áp dụng có tác dụng nghiên cứu và phân tích trong quy trình làm luận vnạp năng lượng, học các khoá học tập về định lượng cùng có tác dụng bài tập hoặc làm tè luận. Trong khuyên bảo này, exposedjunction.com.com đang bước đầu với phần reviews nhanh với tổng quan, kế tiếp reviews 1 bài xích tập chủng loại với bài bác giải về stata nhằm bạn hiểu rõ rộng.Quý khách hàng vẫn xem: Hướng dẫn áp dụng stata 11

Giao diện của Stata cơ bản nlỗi sau:


*

Giao diện Stata phiên phiên bản 15

Tại bên trái có cửa sổ có tên "Command" là chỗ chúng ta nhập lệnh cho Stata. 

Ở thân có hành lang cửa số Stata hiển thị công dụng trong hành lang cửa số lớn số 1 được call là của sổ Kết quả.Quý khách hàng vẫn xem: Cách sử dụng stata 11

Ở bên đề nghị có cửa ngõ số Biến(variables) liệt kê những trở thành vào tập tài liệu của khách hàng. Cửa sổ Thuộc tính (Properties) ngơi nghỉ dưới hiển thị các nằm trong tính của các đổi mới cùng tập dữ liệu của công ty.

Bạn đang xem: Hướng dẫn sử dụng stata 11

2. Một số bài bác tập về stata


*

Bài tập stata

Bài giải tmê mẩn khảo

Câu 1: Giả sử phân tích Phần Trăm tội phạm tại toàn quốc thì tế bào về lỗi lầm rất có thể nghiên cứu bởi các yếu tố ảnh hưởng nlỗi sau:

Theo các đơn vị tù đọng học đã xác định được không ít nhân tố ảnh hưởng cho phần trăm tội phạm nlỗi nguyên tố xóm hội, kinh tế, cá nhân. Một số nhân tố đặc trưng duy nhất được khẳng định bao gồm:

Tuổi: Theo những bên tù đọng học tập, fan cừ khôi không tội lỗi những đối với thanh khô thiếu niên. Họ (các nhà tội phạm học) vì thế nhận định rằng số lượng dân sinh thiếu thốn niên bao gồm Phần Trăm tội phạm rất cao.Nên gớm tê: Một số bên tầy tin rằng một nền tài chính túng thiếu, GDPhường thấp là nguim nhân gây ra xác suất thất nghiệp cao và cho nên vì vậy gây nên tội nhân.Vấn đề thôn hội: Lúc cường độ của những vụ việc thôn hội tăng lên nhỏng số lượng các mái ấm gia đình phụ huynh cô quạnh, học viên quăng quật học rất có thể gây tác động mang lại tư tưởng tội phạm.

Mô hình rất có thể là:


*

 

Câu 2:

a) Đồ thị trung tung FE Có nghĩa là đầu tư chi tiêu thức ăn uống với trục tung TE là tổng chi tiêu nhỏng bên dưới.


*

*

call FE (food Expenditure) là vươn lên là phụ thuộc với TE (Total Expenditure) là vươn lên là chủ quyền ta được tác dụng quy mô nhỏng 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 mô hình hồi quy toàn diện và tổng thể kia là

FE= 94.20878+ 0.436809FE +u

Câu 3:

a)

Kết qua mô hình thân ln(wage) cùng educ nlỗi sau:

Ta thấy hệ số phù hợp R-squared là 0.1858 ta thấy ý nghĩa sâu sắc rằng dạy dỗ lý giải 22% của biến đổi lnwage

Hệ số p-value =0 minh chứng nếu kiểm định R2 ≠0 . thường thì ví như p-value =0 rất có thể Tóm lại quy mô là gồm chân thành và ý nghĩa quan hệ giới tính giữa ln(wage) cùng edu Có nghĩa là dạy dỗ gồm mối quan hệ cùng với logarit chi phí lương.

Xem thêm: Top Camera Hành Trình Xiaomi Đánh Giá, Phân Phối Camera Hành Trình Xiaomi

Ta rất có thể viết lại mô hình hồi quy hệt 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 hiệu quả và đồ gia dụng thị sau:

Trong số đó hệ đường cao hơn là con đường wage cùng thấp hơn là ln(wage). Ta thấy hệ số thấp hơn cũng chính vì quy mô hổi quy ln trong một mô hình hồi quy là một cách hết sức phổ biến nhằm giải pháp xử lý các tình huống cơ mà một mối quan hệ phi tuyến mãi sau giữa các biến chuyển hòa bình với phụ thuộc. Sử dụng logarit nhằm review cho quan hệ kết quả phi con đường tính.. Do đó thông số góc của quy mô ln đang phải chăng rộng mô hình con đường tính không phải logarit.

Câu 4.

/* Thiết lập 100 quan liêu tiếp giáp */

phối obs =100

/* Thiết lập x từ là 1 mang đến 100 */

 

ren x=_n

/* tạo u với hàm phân pân hận chuẩn chỉnh có độ lệch tiêu chuẩn chỉnh là 9 với vừa phải là 0 */

gen u= rnormal(0,9)

/* tạo y */

ren y= 25+ 0.5*x+u

regress y x

/*Sau đó tái diễn để xem sự chuyển 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 biến đổi thông số với hằng số của quy mô 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.., dù cực kỳ thịnh hành trong nghiên cứu và phân tích khoa học, chưa hẳn là một trong phán xét sau cuối của một dự án công trình nghiên cứu và phân tích hay như là một giả tmáu.

thường thì Khi đơn vị kỹ thuật muốn kiểm soát coi liệu phú gia thực phẩm có tạo ra ung thư hay thuốc chữa trị bệnh, bên khoa học nhận định rằng nó ko - trả thuyết không - cùng sau đó triển khai phân tách đối chiếu thuốc hoặc dung dịch cùng với trả dược hoặc một bài thuốc hơi. Nếu có rất nhiều fan tồn tại rộng với dung dịch so với đưa dược, thì nhà công nghệ sẽ tóm lại thuốc sẽ vận động giỏi. Như vậy cũng hoàn toàn có thể xẩy ra để thấy rằng các kết quả này cũng hoàn toàn có thể mang ý nghĩa như ý.

Thật vậy, trường hợp bọn họ chăm chỉ chú ý lại ví dụ bên trên, chúng ta có thể bao hàm quá trình của một nghiên cứu và phân tích khoa học (nhờ vào trị số P) như sau:

• Đề ra một giả thuyết chủ yếu (H)

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

• Tiến hành thu thập dữ kiện (D)

• Phân tích dữ kiện: tính toán thù tỷ lệ D xẩy ra ví như Ho là việc thiệt. Nói theo ngôn từ tân oán tỷ lệ, đoạn này xác định P(D | Ho).

Vì nạm, số lượng P Tức là phần trăm của dữ khiếu nại D xảy ra trường hợp (dấn mạnh: “nếu”) giả tmáu hòn đảo Ho là việc thật. Vậy nên, số lượng Phường. ko thẳng cho chúng ta một ý niệm gì về thực sự của trả thuyết thiết yếu H; nó chỉ con gián tiếp hỗ trợ minh chứng nhằm chúng ta gật đầu trả thuyết chính cùng chưng quăng quật đưa tmáu đảo

Tài liệu cơ bạn dạng về Stata bao hàm Help của Stata và Hướng dẫn tham khảo các đại lý ( Base Reference Manual) về từng mục bự của Stata tự Quản lý dữ liệu, Đồ họa cùng Chức năng... Các chúng ta cũng có thể tham khảo những sách như Acochồng - A Gentle Introduction to StataLawrence Hamilton- Statistics with StataScott Long and Jeremy Freese- Regression Models for Categorical Dependent Variables Using Stata (3rd edition);