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第1章 基础知识简介1

1.1 Stata的优势与功能1

1.2 Stata的界面2

1.3 Stata的基本操作3

1.4 Stata的数据管理3

第一编 连续变量的回归分析5

第2章 经典回归分析5

2.1 回归前的数据检查5

2.2 回归分析13

2.3 变量变换20

2.4 本章小结27

第3章 回归分析诊断28

3.1 异常数据识别28

3.2 残差分析40

3.3 异方差检验42

3.4 共线性检验44

3.5 线性检验47

3.6 模型检验55

3.7 本章小结58

第4章 超越最小二乘法60

4.1 健壮回归方法60

4.2 受约束的回归方法69

4.3 带特殊数据的回归方法72

4.4 带测量误差的回归方法76

4.5 多方程回归模型77

4.6 本章小结84

第5章 时间序列分析85

5.1 平滑分析85

5.2 自相关分析94

5.3 ARIMA模型97

5.4 ARCH模型110

5.5 本章小结114

第6章 面板数据分析115

6.1 FE模型115

6.2 RE模型118

6.3 DPD模型120

6.4 混合效应泊松模型121

6.5 面板数据的logit模型125

6.6 本章小结127

第二编 涉及分类变量的回归分析128

第7章 分类因变量的回归分析128

7.1 logit模型128

7.2 ologit模型131

7.3 mlogit模型139

7.4 ZTP模型144

7.5 ZTNB模型147

7.6 probit模型149

7.7 本章小结150

第8章 分类自变量的回归分析152

8.1 0/1自变量的回归分析153

8.2 1/2自变量的回归分析155

8.3 1/2/3自变量的回归分析156

8.4 多个分类自变量的回归分析160

8.5 分类自变量的交互作用163

8.6 连续自变量与分类自变量的回归分析165

8.7 连续变量与0/1变量的交互作用166

8.8 连续变量与1/2/3变量的交互作用170

8.9 本章小结172

第9章 回归分析中分类变量的编码方式174

9.1 简单编码175

9.2 前向区别编码177

9.3 后向区别编码178

9.4 Helmert编码180

9.5 逆Helmert编码182

9.6 偏移编码184

9.7 正交多项式编码186

9.8 自定义编码188

9.9 本章小结189

第10章 分类自变量的交互作用分析190

10.1 双分类变量分析190

10.2 单一效应193

10.3 单一比较195

10.4 部分交互作用196

10.5 交互作用比较199

10.6 调整平均数的计算201

10.7 系数的意义203

10.8 本章小结205

第11章 分类自变量与连续自变量的交互作用206

11.1 不带交互作用的连续自变量与分类自变量206

11.2 带有交互作用的连续自变量与分类自变量207

11.3 每组斜率的计算208

11.4 组间斜率的比较210

11.5 单一效应与单一比较211

11.6 交互效应比较222

11.7 本章小结223

第三编 其他专题225

第12章 抽样方式与简单统计分析225

12.1 抽样设计225

12.2 简单随机抽样226

12.3 分层随机抽样229

12.4 系统抽样232

12.5 一阶段分群抽样235

12.6 二阶段分群抽样238

12.7 本章小结241

第13章 主成分与聚类分析243

13.1 主成分分析243

13.2 聚类分析246

13.3 本章小结252

第14章 生存分析253

14.1 生存分析概述253

14.2 单变量分析255

14.3 初步模型的建立259

14.4 交互作用分析261

14.5 比例性假设的检验265

14.6 生存函数作图及模型检验269

14.7 本章小结273

第15章 Stata编程简介274

15.1 do文件的编写274

15.2 使用do文件进行数据分析277

15.3 Stata命令的编写278

15.4 本章小结281

参考文献282