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應用STATA做統(tǒng)計分析 更新至STATA 12 (原書第8版) 版權信息
- ISBN：9787302466659
- 條形碼：9787302466659 ; 978-7-302-46665-9
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
應用STATA做統(tǒng)計分析 更新至STATA 12 (原書第8版) 本書特色
l結合示例介紹Stata的制圖功能，包括圖形編輯器。主題從簡單的條形圖和曲線標繪圖到回歸診斷、疊并多幅標繪圖和繪制詳細的、符合發(fā)表要求的圖形。 l基本統(tǒng)計工具，包括制表、參數(shù)檢驗、卡方和其他非參數(shù)檢驗、ANOVA/ANCOVA、相關以及回歸分析。 l高級方法，包括lowess回歸、穩(wěn)健回歸、分位數(shù)回歸、非線性回歸和Box-Cox回歸；logit、序次logit和多項logit模型；生存分析、事件計數(shù)分析和泊松分析；一般化線性建模（GLM）；因子分析和聚類分析；ARIMA和ARMAX時間序列建模；以及多層或混合效應建模——均以實際的易效仿示例加以說明，并側(cè)重統(tǒng)計分析結果的解釋。 l新增內(nèi)容涉及從簡單到高深的調(diào)查數(shù)據(jù)分析；用邊際效應圖直觀地解釋ANOVA、線性回歸、logit或混合效應建模所得的結果；結構方程建模（SEM）；因子分在回歸中的使用；以及缺失值的多重插補。 l時新且有趣的示例數(shù)據(jù)集，包括3個新近的調(diào)查和追蹤氣候亙古變化的時間序列。 l用示例展示如何編寫自己的Stata程序——用戶自編的程序允許創(chuàng)建數(shù)據(jù)管理和分析的新工具。
應用STATA做統(tǒng)計分析 更新至STATA 12 (原書第8版) 內(nèi)容簡介
《應用STATA做統(tǒng)計分析 更新至STATA 12(原書第8版)》將引導你通往功能強大的一流統(tǒng)計軟件——針對Stata 12更新了主題、示例和內(nèi)容編排。 本書為學生和研究人員開啟了充分利用倍受歡迎的Stata軟件的大門，此軟件為數(shù)據(jù)管理和統(tǒng)計分析提供了一個快捷、靈活且易用的平臺。 本書內(nèi)容全面，針對Stata 12做了大幅修訂，呈現(xiàn)了大量示例以說明如何應用Stata完成各式各樣的任務。與Stata本身一樣，《應用STATA做統(tǒng)計分析 更新至STATA 12(原書第8版)》將助你緊跟潮流，暢游于現(xiàn)代數(shù)據(jù)分析領域。內(nèi)容包括： l介紹數(shù)據(jù)管理的一整章，包括如何創(chuàng)建、導入、合并數(shù)據(jù)集或改變數(shù)據(jù)組織結構。 l結合示例介紹Stata的制圖功能，包括圖形編輯器。主題從簡單的條形圖和曲線標繪圖到回歸診斷、疊并多幅標繪圖和繪制詳細的、符合發(fā)表要求的圖形。 l基本統(tǒng)計工具，包括制表、參數(shù)檢驗、卡方和其他非參數(shù)檢驗、ANOVA/ANCOVA、相關以及回歸分析。 l高級方法，包括lowess回歸、穩(wěn)健回歸、分位數(shù)回歸、非線性回歸和Box-Cox回歸；logit、序次logit和多項logit模型；生存分析、事件計數(shù)分析和泊松分析；一般化線性建模（GLM）；因子分析和聚類分析；ARIMA和ARMAX時間序列建模；以及多層或混合效應建模——均以實際的易效仿示例加以說明，并側(cè)重統(tǒng)計分析結果的解釋。 l新增內(nèi)容涉及從簡單到高深的調(diào)查數(shù)據(jù)分析；用邊際效應圖直觀地解釋ANOVA、線性回歸、logit或混合效應建模所得的結果；結構方程建模（SEM）；因子分在回歸中的使用；以及缺失值的多重插補。 l時新且有趣的示例數(shù)據(jù)集，包括3個新近的調(diào)查和追蹤氣候亙古變化的時間序列。 l用示例展示如何編寫自己的Stata程序——用戶自編的程序允許創(chuàng)建數(shù)據(jù)管理和分析的新工具。
應用STATA做統(tǒng)計分析 更新至STATA 12 (原書第8版) 目錄
第1章 Stata軟件與Stata的資源
1.1 本書體例的說明
1.2 一個Stata操作的例子
1.3 Stata的文件管理與幫助文件
1.4 搜尋信息
1.5 Stata公司
1.6 《Stata期刊》
1.7 應用Stata的圖書
第2章 數(shù)據(jù)管理
2.1 命令示范
2.2 創(chuàng)建一個新的數(shù)據(jù)集
2.3 通過復制和粘貼創(chuàng)建新數(shù)據(jù)集
2.4 定義數(shù)據(jù)的子集：in和if選擇條件
2.5 創(chuàng)建和替代變量
2.6 缺失值編碼
2.7 使用函數(shù)
2.8 數(shù)值和字符串之間的格式轉(zhuǎn)換
2.9 創(chuàng)建新的分類變量和定序變量
2.10 標注變量下標
2.11 導入其他程序的數(shù)據(jù)
2.12 合并兩個或多個Stata文件
2.13 數(shù)據(jù)分類匯總
2.14 重組數(shù)據(jù)結構
2.15 使用權數(shù)
2.16 生成隨機數(shù)據(jù)和隨機樣本
2.17 編制數(shù)據(jù)管理程序
第3章 制圖
3.1 命令示范
3.2 直方圖
3.3 箱線圖
3.4 散點圖和疊并
3.5 曲線標繪圖和連線標繪圖
3.6 其他類型的二維標繪圖
3.7 條形圖和餅圖
3.8 對稱圖和分位數(shù)圖
3.9 給圖形添加文本
3.10 使用do文件制圖
3.11 讀取與合并圖形
3.12 圖形編輯器
3.13 創(chuàng)造性制圖
第4章 調(diào)查數(shù)據(jù)
4.1 命令示范
4.2 定義調(diào)查數(shù)據(jù)
4.3 設計權數(shù)
4.4 事后分層權數(shù)
4.5 調(diào)查加權的表格和圖形
4.6 多重比較的條形圖
第5章 概要統(tǒng)計及統(tǒng)計表
5.1 命令示范
5.2 測量變量的描述性統(tǒng)計
5.3 探索性數(shù)據(jù)分析
5.4 正態(tài)性檢驗和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換
5.5 頻數(shù)表和二維交互表
5.6 多表和多維交互表
5.7 均值、中位數(shù)以及其他概要統(tǒng)計量的列表
5.8 使用頻數(shù)權數(shù)
第6章 方差分析和其他比較方法
6.1 示范
6.2 單樣本檢驗
6.3 兩樣本檢驗
6.4 單因素方差分析
6.5 雙因素和多因素方差分析
6.6 因素變量和協(xié)方差分析
6.7 預測值和誤差條形圖
第7章 線性回歸分析
7.1 命令示范
7.2 簡單回歸
7.3 相關
7.4 多元回歸
7.5 假設檢驗
7.6 虛擬變量
7.7 交互效應
7.8 方差的穩(wěn)健估計
7.9 預測值及殘差
7.10 其他案例統(tǒng)計量
7.11 診斷多重共線性和異方差性
7.12 簡單回歸中的置信帶
7.13 診斷回歸
第8章 高級回歸
8.1 命令示范
8.2 lowess修勻
8.3 穩(wěn)健回歸
8.4 對rreg和qreg的更多應用
8.5 曲線回歸
8.6 曲線回歸
8.7 Box-Cox回歸
8.8 缺失值的多重填補
8.9 結構方程建模
第9章 logistic回歸
9.1 命令示范
9.2 航天飛機數(shù)據(jù)
9.3 使用logistic回歸
9.4 邊際或條件效應標繪圖
9.5 診斷統(tǒng)計量與標繪圖
9.6 對序次y的logistic回歸
9.7 多項logistic回歸
9.8 缺失值的多重填補—— logit回歸的例子
第10章 生存模型與事件計數(shù)模型
10.1 命令示范
10.2 生存時間數(shù)據(jù)
10.3 計數(shù)時間數(shù)據(jù)
10.4 Kaplan-Meier存活函數(shù)
10.5 Cox比例風險模型
10.6 指數(shù)回歸與Weibull回歸
10.7 泊松回歸
10.8 一般化線性模型
第11章 主成分分析、因子分析和聚類分析
11.1 命令示范
11.2 主成分分析和主成分因子法
11.3 旋轉(zhuǎn)
11.4 因子分
11.5 主因子法
11.6 *大似然因子法
11.7 聚類分析-1
11.8 聚類分析-2
11.9 因子分在回歸中的使用
11.10 測量與結構方程模型
第12章 時間序列分析
12.1 命令示范
12.2 修勻
12.3 時間標繪圖的更多例子
12.4 *近的氣候變化
12.5 時滯、前導和差分
12.6 相關圖
12.7 ARIMA模型
12.8 ARMAX模型
第13章 多層與混合效應建模
13.1 命令示范
13.2 含隨機截距的回歸
13.3 隨機截距和斜率
13.4 多個隨機斜率
13.5 多層嵌套
13.6 重復測量
13.7 截面時間序列
13.8 混合效應logit回歸
第14章 編程入門
14.1 基本概念與工具
14.2 程序示范：multicat（畫出許多定類變量的圖）
14.3 使用multicat
14.4 幫助文件
14.5 蒙特卡羅模擬
14.6 用Mata進行矩陣編程
數(shù)據(jù)來源
參考文獻
展開全部
應用STATA做統(tǒng)計分析 更新至STATA 12 (原書第8版) 作者簡介
[美]Lawrence C.Hamilton，任教于美國New Hampshire大學，主講統(tǒng)計學，至今為止，他已經(jīng)撰寫了多部關于統(tǒng)計方面的學術著作，包括Modern Data Analysis、Regression with Graphics、Data Analysis for Social Scientists等，它們對于整個業(yè)內(nèi)更好地理解統(tǒng)計方法、開展統(tǒng)計分析具有重要參考價值。
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