STATA基础操作与统计模型应用 第一版 2012年 (附学习光碟) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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• STATA
• 计量经济学
• 统计分析
• 数据分析
• 应用回归
• 统计建模
• 经济学
• 社会科学
• 第一版
• 2012年

　　STATA为广泛运用于各领域研究的统计套装软体，功能相当强大，本书是第一本以繁体中文撰写，介绍STATA软体应用的书籍，借由作者过去多年来的使用心得，结合刊登于国际学术期刊的研究成果汇整而成。内容除了以浅显的方式介绍STATA基础操作之外，同时也包含进阶的统计模型之应用，读者不仅可学会理论上的基础操作，还能兼具实务的研究运用。对于所有 从事量化研究的分析人员及研究生，将可以更快的速度熟悉STATA的功能，大幅提升研究分析能力。

作者简介

刘彩卿

　　现任：国立台北大学公共事务学院财政学系教授
　　学历：美国北卡罗莱纳大学(U. of North Carolina at Chapel Hill)经济学博士

　　经历：傅尔布莱特研究学者(Fulbright Scholar)
　　　　　哈佛大学访问学者
　　　　　国科会复审委员
　　　　　考试院典试委员
　　　　　保险专刊、经济研究、健康保险期刊、医务管理期刊编辑委员
　　　　　台北市立万芳医院研究员
　　　　　国科会大专校院特殊优秀人才奖励
　　　　　国科会优秀年轻学者计画奖助
　　　　　国立台北大学教学优良教师
　　　　　国立台北大学卓越教师奖助(研究)

陈钦贤

　　现任：国立台北大学社会科学院经济学系教授
　　　　　台湾健康经济学会理事长

　　学历：美国北卡罗莱纳大学(U. of North Carolina at Chapel Hill)经济学博士

　　经历：傅尔布莱特研究学者(Fulbright Scholar)
　　　　　哈佛大学访问学者
　　　　　国立台北大学经济学系主任
　　　　　国立台北大学台湾发展中心主任
　　　　　考试院典试委员
　　　　　健康保险期刊主编、医务管理期刊副主编、经济研究执行编辑
　　　　　台北市立万芳医院研究员
　　　　　国科会大专校院特殊优秀人才奖励
　　　　　国立台北大学教学优良教师
　　　　　国立台北大学卓越教师奖助(研究)

　　两位作者共发表国内外学术期刊七十余篇，其中国际期刊(SSCI或SCI)四十余篇，包括Medical Care、American Journal of Public Health、Health Economics、Health Policy、Health Policy and Planning、Social Science and Medicine等医疗政策国际知名学术期刊。

精益求精，洞悉数据背后的真理 《高级计量经济学：理论与前沿模型实践》 作者：[此处填写作者姓名] 出版年份：[此处填写出版年份] ISBN：[此处填写ISBN号] --- 书籍简介：超越基础，迈向复杂模型的深度探索 本书旨在为掌握了基础统计分析和计量经济学原理的研究者、高级本科生、研究生及专业分析师提供一个深入、严谨且极具实践指导意义的进阶读本。我们深知，在当代数据科学与经济研究领域，仅仅掌握线性回归和基础假设检验已远远不足以应对现实世界中那些充满内生性、异方差性、序列相关性以及复杂时间序列特征的数据挑战。本书将视角聚焦于那些支撑现代经济学、金融学、社会学和市场研究等领域前沿分析方法的理论基石与前沿应用。 全书内容结构经过精心设计，从理论的严密性到实证操作的精细性，层层递进，确保读者能够真正理解模型背后的统计学逻辑，而非仅仅停留在软件操作的层面。我们致力于构建一座坚实的桥梁，连接纯粹的数学理论与复杂的数据应用场景。 第一部分：计量经济学基础的深化与严谨性检验 本部分将对读者已有的基础知识进行一次系统性的、更具深度的回顾与提升，尤其关注那些在实际应用中极易被忽略的关键性前提条件。 第一章：回顾与超越：回归模型的经典假设的细致审视 我们不再满足于对高斯-马尔可夫定理的简单陈述，而是深入探讨当经典假设（如零均值残差、同方差性、无序列相关性、严格外生性）被系统性违反时，对估计量（OLS）的无偏性、一致性和渐近有效性的具体影响。我们将详细分析在不同违约情景下，统计推断的可靠性会如何受到侵蚀，并引入初级诊断工具。 第二章：异方差性的诊断、修正与稳健性估计 本章是本书的重点之一。我们首先系统梳理异方差性的主要来源（如截面数据中的异质性、面板数据中的个体效应）。随后，深入讲解如何利用怀特检验（White Test）及其变体进行精确诊断。理论上，我们将详细推导加权最小二乘法（WLS）的优势，并阐述其对参数估计效率的提升。在实证层面，我们将重点介绍异方差稳健标准误（Robust Standard Errors，如HC0, HC1, HC2, HC3的差异）的原理，并演示如何在主流软件环境中应用这些稳健估计量，以确保在存在异方差时推断的有效性。 第三章：序列相关性（自相关）的识别与处理 针对时间序列数据，本章详细讨论一阶和高阶自相关的判定方法，包括Durbin-Watson检验、Breusch-Godfrey (BG) 检验的优劣对比。在模型修正方面，我们将剖析Cochrane-Orcutt迭代过程和Praised-Winsten估计法的数学基础，并详细说明如何应用HAC（Heteroskedasticity and Autocorrelation Consistent）标准误（如Newey-West估计）来处理同时存在异方差和自相关的情况，这是处理金融时间序列数据的核心技术。 第二部分：解决内生性问题的核心武器 内生性是计量经济学应用中最具挑战性的难题，因为它直接威胁到估计量的因果推断能力。本部分将集中讲解处理内生性的现代方法。 第四章：内生性的根源、识别与后果 深入剖析内生性的三种主要来源：遗漏变量偏误（Omitted Variable Bias, OVB）、测量误差和同步因果关系（Simultaneity）。我们将利用结构方程模型（SEM）的概念，清晰展示内生性如何导致OLS估计量的一致性失效。 第五章：工具变量法（IV）的理论基石与多重共线性处理 本章将严格推导工具变量（Instrumental Variables, IV）法的数学原理，强调有效工具变量的两个关键要求：相关性和外生性。我们将详细分析两阶段最小二乘法（2SLS）的每一步操作及其渐近性质。特别地，我们为读者提供处理工具变量数量不足（弱工具变量问题）的深入指导，包括识别弱工具变量（Weak Instruments）的测试方法（如Cragg-Donald统计量）以及如何根据样本量和工具变量的数量选择合适的估计策略。 第六章：面板数据模型进阶：克服截面异质性 对于包含时间和个体维度的面板数据，本章将超越简单混合回归模型。我们将详细对比固定效应模型（Fixed Effects, FE）与随机效应模型（Random Effects, RE）的理论差异，并引入豪斯曼检验（Hausman Test）的精确判读。此外，对于处理大规模面板数据，我们将引入动态面板模型，包括广义矩估计法（Generalized Method of Moments, GMM），特别是Arellano-Bond估计器，用于解决模型中存在滞后被解释变量和序列相关性时内生性问题。 第三部分：高级模型与非线性分析的前沿探索 本部分转向那些在处理特定数据类型和分析复杂非线性关系时必不可少的现代计量方法。 第七章：离散选择模型：Logit与Probit的精细比较 对于因变量是二元（是/否）、多类（如选择哪个品牌）或计数（如专利数量）的情况，本章提供了详细的建模指导。我们将深入探讨Logit与Probit模型的概率函数差异、边际效应的计算方法，并提供在应用中选择模型的实用准则。对于多项选择，我们将详细介绍多项Logit模型（Multinomial Logit）及其面临的“无关选项的独立性”（IIA）限制，并引出更稳健的嵌套Logit模型。 第八章：时间序列分析：从ARIMA到向量自回归（VAR） 本章构建了理解宏观经济和金融时间序列结构的基础。我们将系统梳理平稳性检验（ADF, KPSS），并深入探讨ARIMA/SARIMA模型的识别、估计与诊断。核心内容在于向量自回归（VAR）模型，包括确定最优滞后阶数（信息准则）、格兰杰因果关系检验的严谨解读。最后，我们将介绍脉冲响应函数（Impulse Response Function, IRF）和方差分解（Variance Decomposition）的计算及其在政策分析中的应用。 第九章：非参数与半参数方法的引入 在传统参数模型无法充分捕捉数据结构时，非参数方法提供了灵活的替代方案。本章简要介绍核密度估计（Kernel Density Estimation）的基本原理，以及在回归分析中引入非参数平滑项（如局部多项式回归）的优势，帮助分析师在面对高度非线性的关系时保持分析的鲁棒性。 总结与展望 本书力求成为一本工具书与理论指南并重的著作。我们坚持理论推导的严谨性，并确保每一个理论工具都配有清晰、可操作的实证案例分析指导（侧重于模型设定与结果的专业解读）。本书不是对基础操作的重复，而是对高级分析师在面对真实、复杂数据环境时，所需具备的批判性思维和前沿建模能力的培养。掌握本书内容，意味着您将能够自信地处理高级计量经济学领域中最具挑战性的数据问题，从而在学术研究或专业决策中获得更深层次的洞察力。 --- 本书特色： 1. 理论深度与实操结合： 详细阐述每个模型背后的数学逻辑，并结合前沿统计软件的命令结构（如STATA/R/Python的对应方法，但不限于某一特定软件的菜单操作），确保理论指导实践。 2. 聚焦“为什么”和“如何做”： 重点解释为什么特定方法比基础方法更优越，以及在实际检验中如何识别模型失效的迹象。 3. 前沿模型覆盖： 重点讲解处理内生性、异方差和序列相关性的稳健方法（如HAC, GMM），这些是现代实证研究的必备技能。 4. 批判性思维培养： 引导读者不盲目相信软件输出，而是学会质疑模型假设，并对结果的因果解释保持审慎态度。 目标读者： 计量经济学、金融学、应用经济学、公共政策等领域的研究生和博士生。 需要在工作中进行高级回归分析和因果推断的量化分析师、数据科学家。 希望将计量经济学知识系统化、深化到前沿水平的科研人员。

第01章 STATA软体安装程序
1-1　安装程序
1-2　Stata 11 版本介绍
1-3　安装授权以下较低版本
1-4　首次开启及更新

第02章 STATA的操作介面
2-1　主要视窗
2-2　工具列视窗

第03章 STATA的基本操作指令及资料的建立与输出
3-1　暂存记忆体和变数个数的设定
3-2　基本语法
3-3　建立新的资料库
3-4　读取既有资料档
3-5　资料处理的基本指令
3-6　资料描述及制表
3-7　资料绘图显示
3-8　储存程式及产生的结果
3-9　问题的解决

第04章 资料管理
4-1　Stata 合併资料集
4-2　资料修改

第05章 变异数分析
5-1　单项式变异数分析
5-2　多项式变异数分析

第06章 连续性变数之复回归分析
6-1　理论基础与模型架构
6-2　最小平方法复回归分析
6-3　逐步回归分析法
6-4　最小平方法下的回归预测
6-5　相关检定及检测方法
6-6　描绘最小平方法回归方程式

第07章 不连续变数之复回归分析
7-1　间断性变数－Logit 与Probit 模型架构
7-2　Probit 模型分析法与回归预测
7-3　Logit 模型分析法与回归预测
7-4　Probit 或 Logit 模型的选择
7-5　Probit 与Logit 相关检定
7-6　可数性变数－负二项或卜瓦松分配模型架构
7-7　负二项或卜瓦松分配模型的选择
7-8　负二项或卜瓦松分配模型的回归预测

第08章 联立回归方程式分析方法
8-1　理论基础与模型架构
8-2　二阶段最小平方法
8-3　Bivariate Probit
8-4　Recursive Model
8-5　三阶段最小平方法

第09章 横断面追踪资料估计模型
9-1　理论基础与模型架构
9-2　横断面追踪资料－回归模型估计法
9-3　横断面追踪资料－ Tobit 模型估计法
9-4　横断面追踪资料－ Probit 和Logit 模型分析法
9-5　横断面追踪资料－负二项模型分析法

第10章 存续回归估计模型
10-1　理论基础与模型架构
10-2　未被设限的资料
10-3　被设限的资料
10-4　间断的依时共变数
10-5　连续的依时共变数
10-6　强力估计变异数
10-7　描绘存活及危险方程式
10-8　描绘平滑危险方程式

第11章 分量回归估计模型
11-1　理论基础与模型架构
11-2　分量回归模型
11-3　Bootstrap 分量回归
11-4　联立分量回归
11-5　相关检定
11-6　分量间距回归
11-7　绘制分量回归方程式

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2012年出版的《STATA基礎操作與統計模型應用》第一版，對於我而言，更像是一本「工具書」和「啟蒙書」的結合體。它所提供的「統計模型應用」的部分，對於許多非統計學科的學生和研究者來說，是極為寶貴的資源。我當時最想解決的問題，就是如何將自己學到的經濟學、社會學理論，透過統計方法來驗證。這本書在這一方面，給予了我明確的指導。它不僅僅是介紹STATA的語法，而是將統計模型與具體的學科研究情境結合起來。例如，在介紹時間序列模型時，它會結合實際的經濟數據，演示如何建立ARIMA模型，如何解讀其係數和預測結果。又例如，在介紹因子分析和聚類分析時，它會結合市場研究或社會調查的數據，說明如何透過這些方法，來探索潛在的結構或群體。這些貼近實際應用場景的範例，讓我能夠將書本上的知識，轉化為解決實際問題的能力。我還記得，當時在嘗試用STATA進行面板數據分析時，書中對於固定效應和隨機效應模型的區別和應用，給了我很大的啟發，讓我能夠更準確地選擇適合的模型。

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這本《STATA基礎操作與統計模型應用》第一版，出版於2012年，當時我對於「模型診斷與選擇」的重要性，還沒有深刻的體會。很多時候，我們只是機械地執行模型擬合，卻忽略了對模型進行嚴格的診斷，以及對不同模型進行比較和選擇。這本書在這方面，給予了我極大的啟發。它詳細地介紹了各種常用的模型診斷方法，例如殘差分析、異質性檢定、自相關檢定等，並說明了如何利用STATA來執行這些檢定，以及如何根據檢定的結果，來判斷模型的有效性和穩健性。我還記得，在第一次嘗試進行回歸分析時，書中關於殘差圖的講解，讓我意識到，原來模型擬合之後，還有這麼多需要檢查的細節。理解殘差是否服從正態分布，是否存在異質性，對於判斷模型的優劣至關重要。此外，書中對於模型選擇的論述，也讓我受益匪淺。它不僅僅是介紹幾種模型，而是引導我思考，在什麼樣的研究問題下，應該選擇什麼樣的模型，以及如何利用統計量，例如AIC、BIC等，來比較不同模型的擬合優度。這部分的內容，對於提升研究的科學性和嚴謹性，具有不可替代的作用。

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回想起2012年剛拿到這本《STATA基礎操作與統計模型應用》第一版時，最讓我印象深刻的，就是它對於「統計模型」的應用部分，那種循序漸進的講解方式。當時我對各種迴歸模型，例如線性迴歸、邏輯斯迴歸等，概念相當模糊，只知道它們是用來解釋變數之間的關係，但具體如何操作、如何解讀結果，卻是一竅不通。這本書在這方面做了很詳盡的介紹，它不僅僅是告訴你怎麼打指令，更重要的是解釋了每個模型背後的假設、適用條件，以及最重要的——如何從STATA輸出的結果中，提取出有意義的資訊。例如，在解釋線性迴歸時，它會詳細闡述R平方的意義、係數的解釋、p值的判斷，甚至是殘差分析的重要性。對於初學者來說，這些往往是最容易混淆的部分。書中提供的範例，都是一些貼近實際研究情境的數據，讓我在練習時，能夠更直觀地感受到理論與實務的結合。我記得，在學習邏輯斯迴歸的時候，對於 Odds Ratio 的解讀，確實花了相當長的時間才融會貫通，但書中的圖示和解釋，以及對於模型診斷的說明，都幫助我一步步釐清了概念。這本書在這一部分的處理，可謂是相當到位，為我後續進行更複雜的統計分析打下了堅實的基礎。

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這本《STATA基礎操作與統計模型應用》第一版，在我2012年接觸到時，正值我將研究興趣從純理論轉向實證分析的關鍵時期。書中在「實際案例分析」的呈現方式，對我而言，是極具啟發性的。它並沒有停留在程式碼的羅列，而是透過一個個真實的研究情境，引導讀者一步步完成數據的準備、模型的建立、結果的解讀，以及結論的撰寫。我還記得，在學習如何進行市場分群的研究時，書中就提供了一個實際的客戶數據集，然後一步步展示了如何利用聚類分析來識別不同的客戶群體，以及如何解讀每個群體的特徵。這種「從問題到解決」的模式，讓我能夠清晰地看到STATA在實際研究中的應用價值。此外，書中對於不同學科領域的研究案例，都有所涉及，例如經濟學、社會學、醫學、管理學等，這使得不同背景的讀者，都能從中找到與自己研究領域相關的範例。這張附帶的光碟，更是提供了這些案例的原始數據和程式碼，讓我能夠親手操作，進一步驗證和學習。這本書，讓我知道了如何將抽象的統計方法，轉化為解決實際研究問題的有力工具。

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2012年，《STATA基礎操作與統計模型應用》第一版問世，當時我對「計量經濟學」的學習剛剛起步，對於如何用STATA來實現複雜的計量模型，感到相當困惑。這本書在「進階統計模型」的應用方面，對我而言，是一個重要的突破。它不僅僅是涵蓋了基本的迴歸模型，更深入地介紹了一些在計量經濟學研究中常用的模型，例如工具變數法（IV）、廣義動差法（GMM）、聯立方程模型等。我還記得，在學習工具變數法時，對於如何選擇合適的工具變數，以及如何判斷工具變數的有效性，感到非常吃力。書中就提供了詳細的步驟和檢驗方法，讓我能夠更清晰地理解這個複雜的概念。此外，書中對於面板數據模型的深入探討，也讓我受益匪淺。在分析跨越時間和個體的數據時，如何有效地控制個體效應和時間效應，是關鍵的問題。書中對固定效應模型、隨機效應模型，以及兩階段最小平方法（2SLS）等方法的應用，都給予了詳盡的指導，讓我在處理實際數據時，能夠更有依據。

评分☆☆☆☆☆

這本《STATA基礎操作與統計模型應用》第一版，於2012年面世，對於當時的我來說，最吸引我的地方，莫過於它在「資料視覺化」方面的講解。在數據分析的過程中，圖形化能夠直觀地呈現數據的分布、趨勢和關聯性，對於理解數據、溝通結果都至關重要。我還記得，很多時候，僅僅依靠數字，很難讓人快速理解數據的特點。這本書就提供了許多利用STATA製作統計圖表的詳細步驟和技巧。從最基本的長條圖、圓餅圖、散佈圖，到更為複雜的箱型圖、小提琴圖，甚至是多變數的圖表，書中都有清晰的介紹。它不僅僅是告訴你如何繪製圖形，更重要的是，它引導你思考，在什麼樣的研究情境下，應該選擇什麼樣的圖形，以及如何透過調整圖形的參數，來突出關鍵訊息。我還記得，在製作研究論文的圖表時，經常需要反覆調整圖形的標題、軸標、圖例，以及顏色的搭配，以達到最佳的視覺效果。書中提供的範例，以及對於圖形元素解釋的詳細說明，讓我能夠事半功倍。這張附帶的學習光碟，更是提供了大量的範例程式碼，讓我可以直接複製、修改，快速生成所需的圖形。

评分☆☆☆☆☆

2012年的《STATA基礎操作與統計模型應用》第一版，對於我這個非統計專業背景的學生來說，最大的價值在於它對於「統計概念」的通俗化解釋。儘管書名強調「操作」和「應用」，但其中對許多統計學上的核心概念，例如假設檢定的原理、信賴區間的意義、p值的解釋等，都做了相當清晰的闡釋。我還記得，當時在學習統計學課程時，很多概念都比較抽象，很難理解其背後的邏輯。而這本書，透過STATA的實際應用，將這些抽象的概念具象化了。例如，在解釋假設檢定時，它會透過實際的數據和指令，展示如何設定虛無假設和對立假設，如何計算檢定統計量，以及如何根據p值來做出決策。這比單純的課本上的文字描述，來得更為直觀和易於記憶。再者，書中在介紹各種統計模型時，也會首先回顧和解釋相關的統計學原理，確保讀者在進入模型細節之前，已經具備了必要的背景知識。這張附帶的光碟，也提供了許多互動式的學習資源，例如可以讓你嘗試修改參數，觀察結果的變化，這進一步加深了對統計概念的理解。

评分☆☆☆☆☆

這本《STATA基礎操作與統計模型應用》第一版，於2012年出版，當時我正處於學術研究的起步階段，對統計分析工具的需求日益迫切。書中在「進階操作」方面的內容，對我而言，是一次重要的學習歷程。它不僅僅停留在基礎的資料處理和模型擬合，更深入探討了一些在實際研究中經常會遇到的問題，例如如何處理多重共線性、如何進行穩健標準誤的估計、如何進行組別間的比較等。我還記得，在研究中碰到的時候，往往需要查找大量的文獻和網路資源，才能找到解決方案。而這本書，就將這些常用的進階操作，以清晰的邏輯和豐富的範例，整合在一起。例如，在解釋異質性變異數的問題時，書中就提供了如何用STATA進行檢定和校正的方法，這對於我當時撰寫論文，確保模型的穩健性，至關重要。再者，書中對於模型選擇的探討，也讓我受益匪淺，它不僅僅是列出幾種模型，而是引導讀者思考，在何種情況下應該選擇何種模型，以及如何評估模型的擬合優度。這方面的內容，對於提升研究的嚴謹性，有著不可替代的作用。

评分☆☆☆☆☆

當時接觸到這本《STATA基礎操作與統計模型應用》第一版，手邊還附有一張學習光碟，這在當時的數位學習環境中，算是相當貼心的配置。我還記得，打開光碟，裡面除了書本的電子版，還有許多用STATA編寫的程式碼範例，以及一些教學影片。對於我這樣習慣「動手做」的學習者來說，能夠邊看書邊跟著光碟裡的程式碼操作，效率顯著提升。很多時候，書本上的文字描述，可能需要透過實際的程式碼來驗證，光碟提供的範例，就完美地解決了這個問題。我還記得，在學習如何進行假設檢定的時候，光碟裡的影片就清楚地展示了如何輸入指令，如何理解輸出結果，甚至是如何設定圖形來視覺化數據。這比單純的文字敘述，來得更為生動和易於理解。尤其是一些比較複雜的統計圖表，例如散佈圖、盒型圖等，透過光碟裡的影片，我能夠更清楚地看到製作這些圖表的步驟和參數的意義。這張光碟，無疑是這本書的「加分項」，讓學習過程不再枯燥乏味，而是充滿了互動性和實踐性。

评分☆☆☆☆☆

這本《STATA基礎操作與統計模型應用》第一版，出版於2012年，當時我剛接觸統計軟體，對STATA可說是霧裡看花。書名雖然點明了「基礎操作」，但對初學者來說，如何從零開始建立概念，理解那些看似複雜的指令語法，確實是一大挑戰。我還記得，一開始光是打開軟體，就花了些時間熟悉介面，更不用說要去「呼叫」哪個指令來完成特定的分析。書中對於資料的匯入、整理，那些關於變數命名、資料標籤、遺失值處理的細節，對於剛開始處理真實世界數據的學生而言，是極為重要卻又容易被忽略的環節。我當時就覺得，如果沒有系統性的引導，很容易在這些前置步驟就感到挫折，進而對後續的統計模型分析產生畏懼。這本書在那段時間，扮演了引路人的角色，即便有些地方需要反覆研讀，但它的結構性安排，從最基本的資料準備，一步步帶到常用的統計檢定，讓我在摸索的過程中，逐漸建立起信心。尤其是在解釋各種指令的參數時，它盡量用較為淺白的語言，輔以實際範例，讓我不至於因為過於專業的術語而望而卻步。這也讓我意識到，紮實的基礎操作，是後續深入學習各種統計模型的基石，一點馬虎都不得。