更新时间:2023-09-15 18:21:52
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版权信息
内容简介
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前言
第1章 Stata基本操作及数据处理介绍
1.1 Stata概述
1.2 Stata 16.0窗口说明及基本设置
1.3 Stata 16.0命令的语法格式
1.4 Stata 16.0运算符与函数
1.5 分类变量和定序变量的基本操作
1.6 常用的几种处理数据的操作
1.7 本章回顾与习题
第2章 描述性统计与图形绘制
2.1 定距变量的描述性统计、正态性检验和数据转换
2.2 分类变量描述统计
2.3 Stata制图简介
2.4 本章回顾与习题
第3章 假设检验
3.1 假设检验的基本概念
3.2 Stata参数检验
3.3 Stata非参数检验
3.4 本章回顾与习题
第4章 方差分析
4.1 单因素方差分析
4.2 多因素方差分析
4.3 协方差分析
4.4 重复测量方差分析
4.5 本章回顾与习题
第5章 相关分析
5.1 简单相关分析
5.2 偏相关分析
5.3 本章回顾与习题
第6章 基本线性回归分析
6.1 最小二乘线性回归分析
6.2 约束条件回归分析
6.3 本章回顾与习题
第7章 线性回归分析诊断与处理
7.1 异方差诊断与处理
7.2 自相关诊断与处理
7.3 多重共线性诊断与处理
7.4 内生性诊断与处理
7.5 本章回顾与习题
第8章 非线性回归分析
8.1 转换变量回归分析
8.2 非线性回归分析
8.3 非参数回归分析
8.4 分位数回归分析
8.5 本章回顾与习题
第9章 因变量离散回归分析
9.1 二值选择模型
9.2 多值选择模型
9.3 有序选择模型
9.4 本章回顾与习题
第10章 因变量受限回归分析
10.1 断尾回归分析
10.2 截取回归分析
10.3 样本选择模型
10.4 本章回顾与习题
第11章 主成分分析与因子分析
11.1 主成分分析
11.2 因子分析
11.3 本章回顾与习题
第12章 聚类分析
12.1 划分聚类分析
12.2 层次聚类分析
12.3 本章回顾与习题
第13章 时间序列数据分析
13.1 时间序列数据的预处理
13.2 移动平均滤波与指数平滑法
13.3 ARIMA模型、SARIMA模型、ARIMAX模型
13.4 单位根检验
13.5 向量自回归模型
13.6 协整检验与向量误差修正模型
13.7 ARCH系列模型
13.8 本章回顾与习题
第14章 面板数据分析
14.1 面板数据的预处理
14.2 短面板数据分析
14.3 长面板数据分析
14.4 本章回顾与习题
第15章 生存分析
15.1 生存分析的基本概念及数据类型
15.2 生存分析操作讲解
15.3 本章回顾与习题
第16章 多方程模型
16.1 多方程模型概述
16.2 多方程模型的估计
16.3 本章回顾与习题
第17章 如何使用Stata进行高质量的综合性研究
17.1 研究方案设计
17.2 调查问卷的制作
17.3 Stata数据挖掘介绍
17.4 Stata建模注意事项
17.5 Stata综合应用案例书目推荐