Stata與高等統計分析 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• Stata
• 統計分析
• 高等統計
• 計量經濟學
• 數據分析
• 迴歸分析
• 統計建模
• 應用統計
• 社會科學
• 經濟學

科學是一門纍積的學習課程，統計為科學的實證基礎，加上電腦統計計算能力日新月益。STATA這個龐大功能的統計軟體誕生，係為瞭解決人們生活上問題，例如：推論、預測、分類、實驗效果等分析技術。STATA幾乎包含坊間現在正流行的軟體功能，一套STATA= SPSS + HLM+ Eviews +AMOS+ Limdep+ jMulti+ SAS+ R語言。學會一套STATA軟體在手，受益無窮。
　　
　　本書內容，著重理論、統計及方法三者的結閤。「工欲善其事，必先利其器」，研究者除瞭要精通自己領域的「理論」基礎外，還需正確選用創新性的「研究法」及「統計」技術（即STATA分析實作），三者間如何有效整閤應用，更是成為頂尖研究者不可缺乏的基本功夫。
　　
　　本書每章包含實證分析範例，讀者可實際操作分析，進而能輕鬆瞭解STATA分析的程序與應用，啓發您的理解力。若您採用Stata v12以前的舊版本，可能無法讀入本書光碟所附「*.dta」，可先用Excel開啓「*.csv」資料檔(變數全部反白)，再直接「貼至」Stata「Data Edit視窗」即可。

深入理解與應用：現代計量經濟學方法與實踐 本書旨在為讀者提供一個全麵、深入且極具操作性的現代計量經濟學學習指南。它不僅僅是一本理論教科書，更是一本側重於方法論構建、模型選擇與實際應用的高級參考手冊。全書結構嚴謹，邏輯清晰，從基礎的統計推斷原理齣發，逐步過渡到復雜的數據結構處理與前沿的估計技術，最終聚焦於如何利用這些工具解決現實世界中的經濟學與社會科學問題。 --- 第一部分：計量經濟學基礎與經典綫性模型（The Foundations and Classical Linear Model） 本部分是構建計量經濟學分析框架的基石。我們摒棄瞭繁瑣的數學推導而專注於核心概念的直覺理解與應用條件。 第一章：數據、變量與經濟學背景 本章首先界定瞭計量經濟學研究的範疇，區分瞭橫截麵數據、時間序列數據、麵闆數據以及它們的混閤形式。重點討論瞭因果關係識彆（Causal Inference）的哲學基礎，強調瞭經濟學理論在模型設定中的指導作用。我們詳細闡述瞭變量的測量誤差、遺漏變量偏誤（Omitted Variable Bias, OVB）的內在機製，並介紹瞭如何通過理論假設來最小化這些偏誤。 第二章：一元綫性迴歸模型（SLR）的再審視 盡管SLR是基礎，但本章將其置於更嚴格的統計框架下考察。我們深入探討瞭高斯-馬爾可夫（Gauss-Markov）假設的含義及其對普通最小二乘法（OLS）估計量的影響。重點分析瞭多重共綫性（Multicollinearity）的後果，並介紹瞭如何使用方差膨脹因子（VIF）進行診斷。在假設不滿足時（如異方差），我們引入瞭穩健標準誤（Robust Standard Errors）的概念，並闡述瞭其在現實數據中的重要性。 第三章：多元綫性迴歸模型（MLR）：核心與擴展 MLR是絕大多數計量分析的起點。本章詳細剖析瞭變量選擇、交互項的設定（包括連續變量和虛擬變量的交互）以及函數形式的選擇（對數、平方根、二次項等）。我們花瞭大量篇幅講解瞭虛擬變量在處理分類信息時的陷阱與技巧，如“虛擬變量陷阱”的避免。同時，本章對模型設定檢驗進行瞭係統介紹，包括F檢驗在整體顯著性、模型嵌套檢驗中的應用。 --- 第二部分：處理違背標準假設的迴歸（Addressing Violations of Classical Assumptions） 現實世界的數據很少完全符閤OLS的理想假設。本部分是本書的重點和難點所在，旨在教會讀者如何識彆和修正最常見的模型違規現象。 第四章：異方差性（Heteroskedasticity）的診斷與矯正 本章首先通過理論推導解釋瞭異方差性如何影響OLS估計量的效率和標準誤的有效性。我們詳細比較瞭懷特（White）檢驗、BP檢驗等多種診斷方法的適用場景。隨後，重點介紹瞭加權最小二乘法（WLS）的原理與實施，特彆是當異方差結構已知或可以通過輔助迴歸估計時，如何利用WLS恢復最優綫性無偏估計（BLUE）。 第五章：自相關性（Autocorrelation）在時間序列與麵闆數據中的處理 對於時間序列和麵闆數據，殘差的序列相關性是常見問題。本章從科剋倫-奧剋特（Cochrane-Orcutt）過程、Prais-Winsten估計量等經典方法講起，詳細討論瞭Newey-West HAC（Heteroskedasticity and Autocorrelation Consistent）標準誤的構建邏輯，強調瞭HAC標準誤在金融時間序列分析中的不可替代性。對於麵闆數據，我們區分瞭時間序列自相關和截麵相關，並介紹瞭相應的修正方法。 第六章：內生性與工具變量法（Endogeneity and Instrumental Variables） 內生性是計量經濟學“四大難題”之一。本章深入探討瞭內生性的三種主要來源：遺漏變量、測量誤差和同時性（Simultaneity）。我們係統介紹瞭工具變量（IV）方法的理論基礎，特彆是兩階段最小二乘法（2SLS）的估計步驟。至關重要的是，本章花瞭大量篇幅討論工具變量的選擇標準——相關性和外生性（或稱“排他性約束”），以及如何使用薩甘-哈桑檢驗（Sargan/Hansen J-Test）來檢驗過度識彆約束的有效性，這是判斷IV方法是否可靠的關鍵。 --- 第三部分：高級估計技術與因果推斷（Advanced Estimation and Causal Inference） 本部分聚焦於超越標準綫性模型的更復雜結構和前沿的識彆策略。 第七章：麵闆數據模型：固定效應與隨機效應 麵闆數據提供瞭同時處理橫截麵和時間維度的能力。本章首先區分瞭固定效應（FE）和隨機效應（RE）模型的理論基礎和適用條件。我們詳細講解瞭最小二乘虛擬變量（LSDV）法、組內估計（Within Estimator）以及RE模型下的廣義最小二乘法（GLS）。核心內容在於使用豪斯曼檢驗（Hausman Test）來指導模型選擇，並討論瞭麵闆數據中異方差和自相關的聯閤處理方法。 第八章：有限因變量模型（Models for Limited Dependent Variables） 當因變量不是連續變量時，需要采用特定的模型。本章涵蓋瞭： 1. Logit與Probit模型： 闡述瞭邊際效應（Marginal Effects）的計算和解釋，強調其與標準迴歸係數的本質區彆。 2. Tobit模型： 討論瞭截斷數據的處理，以及Tobit模型的局限性。 3. 樣本選擇模型（Heckman Selection Model）： 深入分析瞭赫剋曼兩步法的原理，重點關注選擇模型中的外生性和逆米爾斯比率（Inverse Mills Ratio）的構造，用以修正樣本選擇偏誤。 第九章：時間序列分析基礎與預測 本章為時間序列分析奠定基礎，主要關注平穩性（Stationarity）的概念和檢驗（如ADF檢驗）。我們介紹瞭自迴歸（AR）、移動平均（MA）以及它們的組閤模型（ARMA）。隨後，轉嚮非平穩數據的處理，包括協整關係（Cointegration）的檢驗（如Engle-Granger雙變量檢驗），並簡要介紹瞭嚮量自迴歸模型（VAR）在宏觀經濟變量關係分析中的應用。 第十章：準實驗設計與因果推斷前沿 本章是連接計量經濟學與應用研究的橋梁。我們係統地介紹瞭現代因果推斷的核心工具： 1. 斷點迴歸設計（Regression Discontinuity Design, RDD）： 詳細解釋瞭清晰斷點（Sharp RDD）和模糊斷點（Fuzzy RDD）的識彆機製，以及局部平均處理效應（LATE）的估計。 2. 傾嚮得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）： 討論瞭如何通過匹配來模擬隨機化，重點關注匹配方法的選擇（最近鄰、核匹配等）及平衡性檢驗。 3. 雙重差分法（Difference-in-Differences, DiD）： 強調瞭平行趨勢假設（Parallel Trends Assumption）的檢驗與重要性，這是DiD方法有效識彆政策效應的基石。 --- 附錄：統計推斷與模型選擇的實際考量 附錄部分提供瞭對分析過程的補充指導，包括假設檢驗的功效分析、模型選擇標準（AIC/BIC）的權衡，以及如何撰寫一份結構化、論證嚴密的計量經濟學報告。本書強調，一個成功的計量分析不僅依賴於正確的模型估計，更依賴於對數據結構、經濟理論和識彆策略的深刻理解與審慎選擇。

作者簡介

張紹勛

　　學曆：國立政治大學資訊管理博士
　　現任：國立彰化師大專任教授
　　經曆：緻理技術專任副教授

研究助理

張任坊

　　國立海洋大學商船係

張博一

　　國立颱北大學通訊工程學係

Chapter 01 認識Stata 1
1-1 Stata 介紹
1-2 Stata 安裝設定
1-3 外掛的命令檔ado：Stata 外掛的Package
1-4 綫上擷取「美國聯邦準備理事會FRED」資料庫
1-5 Stata Graph

Chapter 02 統計學迴顧
2-1 統計學迴顧
2-2 常態麯綫
2-3 樣本大小的決定
2-3 Type I、Type Ⅱ error 及power 檢定
2-4 Stata 的統計檢定力(power)、樣本數

Chapter 03 二個類彆變數之分析
3-1 適用條件
3-2 卡方檢定：關聯性分析
3-3 四分相關(Tetrachoric correlations)
3-4 勝算比：logistic 迴歸

Chapter 04 兩組平均數之比較：t 檢定、Meta 分析
4-1 t 檢定之簡介
4-2 t 檢定之解說：Comparing Group Means
4-3 Stata 範例實作
4-4 Meta 分析之效果量

Chapter 05 各型ANOVA、共變數分析(ANCOVA)
5-1 變異數分析(ANOVA) 之簡介
5-2 One way ANOVA 分析
5-3 Two way ANOVA 分析
5-3 三因子ANOVA 分析
5-4 ANCOVA：共變數分析
5-5 Nested ANOVA：階層實驗設計ANOVA
5-6 Repeated-measures ANOVA：相依樣本one way ANOVA
5-7 Repeated-measures ANOVA with nesting
5-8 Repeated-measures ANOVA with two repeated variables
5-9 Split-plot ANOVA：二因子混閤設計ANOVA
5-10 拉丁方格(Latin-square) 實驗設計ANOVA

Chapter 06 綫性迴歸的診斷
6-1 偵測異常且有影響力的觀察值
6-2 檢查殘差的常態性(Normality of Residuals)
6-3 檢查殘差的異質性(Homoscedasticity)
6-4 共綫性(Multicollinearity) 診斷
6-5 自變數與依變數要綫性關係(Linearity)，此假定若違反，則取log()
6-6 模型界定：如何篩選足夠的預測變數們？

Chapter 07 連續vs. 類彆依變數之迴歸分析
7-1 瞭解各類型迴歸分析
7-2 Continuous 依變數：綫性迴歸模型
7-3 如何挑選預測變數的所有可能組閤
7-4 Binary 依變數：Linear Probability、Probit 及Logit 迴歸
7-5 Ordinal 依變數：Ordered Logit 及Ordered Probit Analysis
7-6 Nominal 依變數：Multinomial Logit 迴歸之多項選擇
7-7 Count 依變數：Zero-inflated Poisson 迴歸vs.Negative binomial 迴歸
7-8 截取迴歸(censored regression)、斷尾迴歸(truncated regression)

Chapter 08 綫性迴歸(OLS) 再進階
8-1 穩健迴歸(Robust Regression)
8-2 受限(Constrained)linear least squares (cnsreg..., constraint(1 2) 指令)
8-3 含測量誤差的迴歸：Errors-in-variables 迴歸(eivreg 指令)
8-4 Multiple Equation 綫性迴歸：聯立迴歸式

评分☆☆☆☆☆

《Stata與高等統計分析》這本書的齣現，對我來說猶如久旱逢甘霖。在颱灣的研究領域，我們經常需要處理來自不同來源、具有不同特徵的數據，而要從中萃取齣有意義的洞見，就離不開強大的統計分析工具。Stata一直是我的首選，但「高等統計分析」這四個字，卻是我一直想深入探索的領域。我期待這本書能帶我領略諸如結構方程模型、潛在成長麯線模型、多種方法的因果推論技術（如傾嚮分數匹配、雙重差分法等），以及如何利用Stata進行複雜的數據模擬。更重要的是，我希望書中能夠強調結果的解釋性，如何將Stata跑齣來的數據結果，轉化為對研究問題有意義的學術論述。這不僅僅是操作的學習，更是研究思維的提升。

评分☆☆☆☆☆

這本《Stata與高等統計分析》光是書名就讓我眼睛一亮！在颱灣，Stata的使用者眾多，但真正能將其應用於「高等統計分析」的，卻是相對稀少。許多時候，我們在研究中會遇到需要進行複雜模型設定、處理內生性問題、或是進行精確的預測和模擬。我非常好奇書中會不會涵蓋一些在計量經濟學、社會學、公共衛生等領域中常用到的進階模型，例如麵闆數據模型的各種變體、時間序列分析的進階應用、或是如何利用Stata實現Bayesian分析。我也希望能看到書中提供一些實用的技巧，例如如何有效地管理和轉換數據、如何進行模型診斷和驗證、以及如何優化Stata的運行效率。畢竟，在實際研究中，這些細節往往能決定研究的成敗。

评分☆☆☆☆☆

這本《Stata與高等統計分析》的書名，簡直擊中瞭颱灣許多學術界和實務界人士的心聲。我們都知道，Stata是一個功能強大且在學術界廣泛使用的統計軟體，尤其在社會科學、經濟學、公共衛生等領域。然而，「高等統計分析」這幾個字，卻是許多人感到既渴望又有些畏懼的部分。我個人在學術研究的路上，經常會遇到需要處理複雜數據結構、進行精確模型估計和嚴謹假設檢定的情況。例如，當我們需要分析具有時間依賴性的數據時，就需要用到時間序列模型；當我們處理跨越不同時間點、不同個體的數據時，麵闆數據模型就成為必然的選擇；而當研究對象本身就存在層次結構時，多層次模型更是不可或缺。我非常期待這本書能提供清晰的Stata指令碼範例，並且詳細解釋每一個指令的背後邏輯，讓我們不僅能「做齣來」，更能「理解為何這樣做」。

评分☆☆☆☆☆

《Stata與高等統計分析》這個書名，讓我立刻聯想到我在學術研究中經常遇到的瓶頸。身為一個在颱灣的學術工作者，我必須承認，雖然我能熟練地使用Stata進行日常的數據處理和基礎統計分析，但當我麵對更複雜的研究問題，例如需要進行因果推斷、處理潛在的內生性問題、或是分析具有高度非線性關係的數據時，往往會感到力不從心。我迫切需要一本能夠將Stata的操作與高等統計理論緊密結閤的書籍。我期待這本書不僅能提供各種進階統計模型的Stata實現方法，更能深入剖析這些模型背後的統計假設、優缺點，以及在不同研究情境下的適用性。例如，當我們談論模型識別(identification)和估計(estimation)時，書中能否提供清晰的解釋和Stata的實踐範例？

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老實說，市麵上關於Stata的書籍不少，但很多都停留在基礎入門的層級，對於已經有一定Stata基礎，想要更上一層樓的研究者來說，往往覺得不夠深入，甚至有些內容已經過時。我過去也曾為瞭學習某些特定的高等統計方法，而在網路上搜尋大量的教學影片、論壇討論，但零散的資訊難以係統化，有時候還會因為版本更新而遇到指令不相容的問題。這本書《Stata與高等統計分析》的齣現，讓我看到瞭希望。它能夠提供一個結構清晰、係統性的學習路徑，從理論的介紹到Stata的實務操作，循序漸進地引導讀者掌握。我尤其好奇書中對於「高等統計分析」的定義和涵蓋範圍。它會不會包含一些在學術論文中經常齣現，但坊間教材較少提及的進階主題，例如結構方程模型(SEM)、因子分析、潛在類別分析(LCA)或是混閤模型？如果有的話，那這本書的價值就真的無可限量瞭。

评分☆☆☆☆☆

哇，拿到這本《Stata與高等統計分析》真的讓我眼睛一亮！作為一個長久以來在學術研究領域鑽研的颱灣讀者，統計軟體一直是我的左膀右臂，而Stata更是我最得心應手的工具之一。這本書的齣現，對我來說簡直是雪中送炭，甚至可以說是錦上添花。首先，從書名就能感受到作者的企圖心，不僅僅是教你Stata的基本操作，而是要帶領我們進入「高等統計分析」的殿堂。這意味著，它很可能不會止步於簡單的迴歸、t檢定，而是會深入探討更複雜的模型，像是時間序列分析、麵闆數據模型、多層次模型，甚至是一些進階的計量經濟學方法。我特別期待書中能詳細講解如何應用Stata來處理這些進階模型的建立、估計、診斷和解釋。畢竟，在實際研究中，數據的複雜性往往遠超基礎模型的範疇，而能夠熟練運用Stata進行高等統計分析，絕對是提升研究品質和產齣學術價值的關鍵。

评分☆☆☆☆☆

坦白說，我對於《Stata與高等統計分析》抱持著非常高的期待。作為一個在颱灣長期從事數據分析和學術研究的從業人員，我深知Stata的強大之處，但同時也意識到，要將其真正運用到「高等統計分析」的層級，需要的不僅僅是操作技巧，更需要深厚的統計學理基礎。我期待這本書能夠在介紹Stata的進階功能時，也能適時地迴顧或補充相關的統計學概念，讓讀者能夠在應用軟體的同時，也加深對統計理論的理解。例如，在講解麵闆數據模型時，是否會深入探討固定效果(fixed effects)和隨機效果(random effects)的選擇依據？在討論時間序列模型時，會不會詳細說明ARIMA模型的參數設定原則以及如何進行模型診斷？這些都是我在實際研究中經常會遇到的挑戰，如果這本書能提供詳盡的解答，那它將會是一本無價的工具書。

评分☆☆☆☆☆

拿到《Stata與高等統計分析》這本書，我的第一個想法就是，這絕對是我期待已久的學習資源。在颱灣的學術圈，Stata的普及率非常高，但許多人對於如何進行更進階的統計分析，卻往往感到力不從心。市麵上許多Stata書籍，都偏重於基礎功能的介紹，對於像是多變量分析、模型選擇、內生性處理、異質性分析等高等主題，往往觸及不深，或是僅僅是簡單的指令羅列，缺乏深入的原理講解和實務應用指導。我尤其希望這本書能夠在諸如工具變量法(IV)、廣義線性模型(GLM)、生存分析、機器學習算法在Stata中的應用等方麵，有詳盡的闡述。畢竟，在當今複雜的研究環境中，能夠靈活運用Stata處理這些進階分析，是提升研究深度和廣度的關鍵。

评分☆☆☆☆☆

《Stata與高等統計分析》這個書名，精準地打中瞭颱灣許多學術界和實務界研究者的需求。Stata本身的強大功能毋庸置疑，但在「高等統計分析」這個範疇，許多人往往停留在基礎應用，對於更深層次的模型和方法感到睏惑。我期待這本書能為我揭示Stata在處理複雜數據結構、進行嚴謹的因果推斷、或是建構複雜統計模型方麵的強大能力。例如，我特別希望能深入瞭解Stata在多層次模型（ multilevel modeling）、縱貫數據分析（longitudinal data analysis）、以及各種形式的因果檢驗方法（causal inference methods）中的應用。更重要的是，我希望這本書能不僅教導我如何輸入指令，更能啟迪我對統計原理的深刻理解，以及如何將這些高等統計方法恰當地應用於我的研究問題，並能對結果做齣嚴謹的解釋。

评分☆☆☆☆☆

收到《Stata與高等統計分析》這本書，我內心充滿瞭期待。在颱灣的學術界，Stata無疑是統計軟體中的翹楚，但真正能夠將其潛力發揮到「高等統計分析」的程度，則需要一本高品質的學習指南。許多時候，我們在學術期刊上看到一些先進的統計方法，但想要在自己的研究中實現，卻往往卡在Stata的實作層麵。我特別希望這本書能夠涵蓋一些在當前學術研究中越來越重要的主題，例如貝氏統計在Stata中的應用、空間計量經濟學模型、或是各種形式的濛地卡羅模擬。這些進階技術不僅能夠幫助我們處理更複雜的研究問題，更能提升研究結果的穩健性和說服力。如果書中能夠提供清晰的步驟、詳盡的代碼，並對結果進行深入的解釋，那絕對是學術研究者的福音。