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​计量经济学 数据Seminar 2021-06-03




寻求帮助

  

获得 Stata 帮助的主要途径有三个:手册、Stata 自带帮助和网络帮助

对于多数人而言,Stata 手册总有些可望不可及的感觉,但事实上 Stata 帮助中的英文表述都极其简洁明了,范例都很经典,解读也都比较到位,基本上可以挪用到论文的解释中去。
平时用的最多的还是 help 和 findit 命令:前者属于精确查询,后者则是模糊查询。help 的作用在于帮助我们了解一个命令的选项功能和具体用法;而 findit 则用于搜索关键词,帮我快速找到解决特定问题或估计某类模型的命令。
网上有大量的 Stata 公开课程和学者们公布的 Stata 程序和数据,在本文中都做了细致的筛选和梳理。



帮助命令

 

help显示出Stata所有帮助内容的目录结构。
如果输入具体的命令,则只显示该命令的帮助,如:

help summarize
左右滑动查看更多
也可以通过菜单式的点选方式获得帮助: Help>>stata command…在弹出的对话框中输入:summarize,然后回车,得到与whelp summarize同样的结果。
使用帮助的小窍门:先看命令描述(Description)部分,然后直接看帮助文件后面的命令示例(Examples),将命令示例复制到命令窗口,执行,看看执行结果,体会命令的用法。
网络帮助可以采用findit或者search命令获得,如:
findit ddidsearch ddid,net

左右滑动查看更多

这两条命令等价,均为寻找多期政策冲击的双重差分命令ddid。由于ddid不是Stata内置命令,所以需要通过这两个命令搜索并下载安装后才能使用。



问前必读

 

Stata官网-FAQ 提问前请先看看这个:

http://www.stata.com/support/faqs/

Baum 教授的建议:

http://fmwww.bc.edu/GStat/docs/GSAfaq.html#sstata




Stata 官网资源

 

Stata官网:

http://www.stata.com
Stata官网-资源链接 各种Stata资源链接汇总:
http://www.stata.com/links/resources.html
Stata官网绘图资源:
https://www.surveydesign.com.au/tipsgraphs.html(点击此处查看往期推文:数据呈现丨Stata+R+Python:一文帮你解决Paper、PPT中数据可视化问题)
Stata出版社了解 Stata 新书信息:
http://www.stata-press.com/
Stata Journal, SJ中文 Stata 最新命令推送和详细范例:
http://www.stata-journal.com/

http://bbs.pinggu.org/thread-3158333-1-1.html




Stata 论坛

Stata list Stata官方论坛,有 Stata 公司资深程序员坐镇:

http://www.statalist.com/

经管之家(原人大经济论坛):Stata专区 | 连玉君老师Stata-VIP专区 | Stata常见问题

http://bbs.pinggu.org/forum-67-1.html

http://bbs.pinggu.org/forum-114-1.html

http://bbs.pinggu.org/thread-272681-1-1.html




在线课程

 
Princeton Stata 在线课程 (Princeton University - StataTutorial ):

http://www.princeton.edu/~otorres/Stata/

伦敦经济学院 LSE StataTutorials在线视频,提供 dofiles:

http://www.lse.ac.uk/Methodology/Software-tutorials/Stata-tutorials

数据 (Data):

在 Yahoo 中搜索关键词 stata research data repository

Berkeley University - HealthStatistics & Data

http://guides.lib.berkeley.edu/publichealth/healthstatistics/rawdata

Open Data Sets by topic - MilneLibrary Data Collections:

http://libguides.geneseo.edu/data



Stata书籍

 1. Stata 入门 
经典入门参考:

A Gentle Introduction to Stata(出版年份:2016,版本信息:第五版)

回顾 Stata 历史:

Thirty Years with Stata: ARetrospective(出版年份:2015,版本信息:第一版)

理解 Stata 的一些建议:

One Hundred Nineteen Stata Tips(出版年份:2014,版本信息:第三版)
2.Stata 数据分析 

数据分析入门:

Data Analysis Using Stata(出版年份:2012,版本信息:第三版)

数据分析策略:

The Workflow of Data Analysis Using Stata(出版年份:2009,版本信息:第一版)

数据管理:

Data Management Using Stata(出版年份:2010,版本信息:第一版)

Meta分析:

Meta-Analysis in Stata: An Updated Collection fromthe Stata Journal(出版年份:2016,版本信息:第二版)

数据分析和可重复性:

An Introduction to Stata for Health Researchers(出版年份:2014,版本信息:第四版)

3.Stata 绘图 

绘图入门指南:

A Visual Guide to Stata Graphics(出版年份:2012,版本信息:第三版)

绘图进阶:

Speaking Stata Graphics(出版年份:2014,版本信息:第一版)

4.Stata 程序 

Stata 程序介绍:

An Introduction to StataProgramming(出版年份:2016,版本信息:第二版)

5.Stata 复杂模型系类 

结构方程:

Discovering Structural Equation Modeling Using Stata(出版年份:2013,版本信息:修订版)

离散选择模型:

Regression Models for Categorical Dependent Variables Using Stata(出版年份:2014,版本信息:第三版)

时间序列分析:

Introduction to Time Series Using Stata(出版年份:2013,版本信息:第一版)

回归模型的解释和可视化:

Interpreting and Visualizing Regression Models Using Stata(出版年份:2012,版本信息:第一版)

生存分析:

An Introduction to Survival Analysis Using Stata(出版年份:2016,版本信息:第三版)

广义线性混合模型:

Multilevel and Longitudinal Modeling Using Stata(出版年份:2012,版本信息:第三版)

生存分析进阶:

Flexible Parametric Survival Analysis Using Stata: Beyond the CoxModel(出版年份:2011,版本信息:第一版)

最大似然估计:

Maximum Likelihood Estimation with Stata(出版年份:2010,版本信息:第四版)

贝叶斯分析:

Bayesian Analysis with Stata(出版年份:2014,版本信息:第一版)

广义线性模型:

Generalized Linear Models and Extensions(出版年份:2012,版本信息:第三版)

6.Stata 与学科联系 

在计量经济学中应用:

An Introduction to Modern Econometrics Using Stata(出版年份:2006,版本信息:修订版)

在金融计量中应用(主要是时间序列):

Financial Econometrics Using Stata(出版年份:2016,版本信息:第一版)

在行为科学中应用:

Stata for the Behavioral Sciences(出版年份:2015,版本信息:第一版)

在微观计量经济学中应用:

Microeconometrics Using Stata(出版年份:2010,版本信息:第一版)

在健康计量经济学中应用(如分析卫生保健数据):

Health Econometrics Using Stata(出版年份:2017,版本信息:第一版)








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出处:计量经济学推荐:简华(何年华)编辑:青酱







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