應用STATA做統計分析 更新至STATA 12 (原書第8版)

應用STATA做統計分析 更新至STATA 12 (原書第8版) 下載 mobi epub pdf 電子書 2024


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Lawrence,C.,Hamilton 著,巫锡煒,焦開山,李丁 等 譯



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發表於2024-11-09

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圖書介紹

齣版社: 清華大學齣版社
ISBN:9787302466659
版次:3
商品編碼:12359633
包裝:平裝
開本:16
齣版時間:2017-05-01
用紙:膠版紙


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圖書描述

編輯推薦

l結閤示例介紹Stata的製圖功能,包括圖形編輯器。主題從簡單的條形圖和麯綫標繪圖到迴歸診斷、疊並多幅標繪圖和繪製詳細的、符閤發錶要求的圖形。

l基本統計工具,包括製錶、參數檢驗、卡方和其他非參數檢驗、ANOVA/ANCOVA、相關以及迴歸分析。

l高級方法,包括lowess迴歸、穩健迴歸、分位數迴歸、非綫性迴歸和Box-Cox迴歸;logit、序次logit和多項logit模型;生存分析、事件計數分析和泊鬆分析;一般化綫性建模(GLM);因子分析和聚類分析;ARIMA和ARMAX時間序列建模;以及多層或混閤效應建模——均以實際的易效仿示例加以說明,並側重統計分析結果的解釋。

l新增內容涉及從簡單到高深的調查數據分析;用邊際效應圖直觀地解釋ANOVA、綫性迴歸、logit或混閤效應建模所得的結果;結構方程建模(SEM);因子分在迴歸中的使用;以及缺失值的多重插補。

l時新且有趣的示例數據集,包括3個新近的調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建數據管理和分析的新工具。


內容簡介

《應用STATA做統計分析 更新至STATA 12(原書第8版)》將引導你通往功能強大的一流統計軟件——針對Stata 12更新瞭主題、示例和內容編排。

本書為學生和研究人員開啓瞭充分利用倍受歡迎的Stata軟件的大門,此軟件為數據管理和統計分析提供瞭一個快捷、靈活且易用的平颱。

本書內容全麵,針對Stata 12做瞭大幅修訂,呈現瞭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做統計分析 更新至STATA 12(原書第8版)》將助你緊跟潮流,暢遊於現代數據分析領域。內容包括:

l介紹數據管理的一整章,包括如何創建、導入、閤並數據集或改變數據組織結構。

l結閤示例介紹Stata的製圖功能,包括圖形編輯器。主題從簡單的條形圖和麯綫標繪圖到迴歸診斷、疊並多幅標繪圖和繪製詳細的、符閤發錶要求的圖形。

l基本統計工具,包括製錶、參數檢驗、卡方和其他非參數檢驗、ANOVA/ANCOVA、相關以及迴歸分析。

l高級方法,包括lowess迴歸、穩健迴歸、分位數迴歸、非綫性迴歸和Box-Cox迴歸;logit、序次logit和多項logit模型;生存分析、事件計數分析和泊鬆分析;一般化綫性建模(GLM);因子分析和聚類分析;ARIMA和ARMAX時間序列建模;以及多層或混閤效應建模——均以實際的易效仿示例加以說明,並側重統計分析結果的解釋。

l新增內容涉及從簡單到高深的調查數據分析;用邊際效應圖直觀地解釋ANOVA、綫性迴歸、logit或混閤效應建模所得的結果;結構方程建模(SEM);因子分在迴歸中的使用;以及缺失值的多重插補。

l時新且有趣的示例數據集,包括3個新近的調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建數據管理和分析的新工具。


作者簡介

Hamilton博士任教於美國New Hampshire大學,主講統計學,至今為止,他已經撰寫瞭多部關於統計方麵的學術著作,包括Modern Data Analysis、Regression with Graphics、Data Analysis for Social Scientists等,它們對於整個業內更好地理解統計方法、開展統計分析具有重要參考價值。

目錄

第1章 Stata軟件與Stata的資源 1

1.1 本書體例的說明 1

1.2 一個Stata操作的例子 2

1.3 Stata的文件管理與幫助文件 6

1.4 搜尋信息 7

1.5 Stata公司 8

1.6 《Stata期刊》 9

1.7 應用Stata的圖書 10

第2章 數據管理 13

2.1 命令示範 14

2.2 創建一個新的數據集 16

2.3 通過復製和粘貼創建新

數據集 21

2.4 定義數據的子集:in和if

選擇條件 22

2.5 創建和替代變量 25

2.6 缺失值編碼 28

2.7 使用函數 31

2.8 數值和字符串之間的格式

轉換 34

2.9 創建新的分類變量和定序

變量 37

2.10 標注變量下標 39

2.11 導入其他程序的數據 40

2.12 閤並兩個或多個Stata文件 43

2.13 數據分類匯總 46

2.14 重組數據結構 49

2.15 使用權數 52

2.16 生成隨機數據和隨機樣本 53

2.17 編製數據管理程序 57

第3章 製圖 59

3.1 命令示範 59

3.2 直方圖 62

3.3 箱綫圖 65

3.4 散點圖和疊並 68

3.5 麯綫標繪圖和連綫標繪圖 73

3.6 其他類型的二維標繪圖 77

3.7 條形圖和餅圖 79

3.8 對稱圖和分位數圖 82

3.9 給圖形添加文本 84

3.10 使用do文件製圖 86

3.11 讀取與閤並圖形 87

3.12 圖形編輯器 88

3.13 創造性製圖 91

第4章 調查數據 99

4.1 命令示範 99

4.2 定義調查數據 100

4.3 設計權數 102

4.4 事後分層權數 104

4.5 調查加權的錶格和圖形 107

4.6 多重比較的條形圖 110

第5章 概要統計及統計錶 115

5.1 命令示範 115

5.2 測量變量的描述性統計 117

5.3 探索性數據分析 119

5.4 正態性檢驗和數據轉換 121

5.5 頻數錶和二維交互錶 124

5.6 多錶和多維交互錶 127

5.7 均值、中位數以及其他概要

統計量的列錶 129

5.8 使用頻數權數 131

第6章 方差分析和其他比較方法 133

6.1 示範 134

6.2 單樣本檢驗 135

6.3 兩樣本檢驗 138

6.4 單因素方差分析 140

6.5 雙因素和多因素方差分析 143

6.6 因素變量和協方差分析 144

6.7 預測值和誤差條形圖 147

第7章 綫性迴歸分析 151

7.1 命令示範 151

7.2 簡單迴歸 155

7.3 相關 158

7.4 多元迴歸 161

7.5 假設檢驗 165

7.6 虛擬變量 167

7.7 交互效應 170

7.8 方差的穩健估計 175

7.9 預測值及殘差 177

7.10 其他案例統計量 181

7.11 診斷多重共綫性和異方差性 186

7.12 簡單迴歸中的置信帶 188

7.13 診斷迴歸 191

第8章 高級迴歸 197

8.1 命令示範 197

8.2 lowess修勻 199

8.3 穩健迴歸 204

8.4 對rreg和qreg的更多應用 209

8.5 麯綫迴歸1 212

8.6 麯綫迴歸2 214

8.7 Box-Cox迴歸 219

8.8 缺失值的多重填補 221

8.9 結構方程建模 225

第9章 logistic迴歸 231

9.1 命令示範 233

9.2 航天飛機數據 234

9.3 使用logistic迴歸 238

9.4 邊際或條件效應標繪圖 241

9.5 診斷統計量與標繪圖 243

9.6 對序次y的logistic迴歸 247

9.7 多項logistic迴歸 249

9.8 缺失值的多重填補—— logit

迴歸的例子 256

第10章 生存模型與事件計數模型 259

10.1 命令示範 260

10.2 生存時間數據 262

10.3 計數時間數據 264

10.4 Kaplan-Meier存活函數 266

10.5 Cox比例風險模型 268

10.6 指數迴歸與Weibull迴歸 273

10.7 泊鬆迴歸 277

10.8 一般化綫性模型 280

第11章 主成分分析、因子分析

和聚類分析 285

11.1 命令示範 286

11.2 主成分分析和主成分

因子法 287

11.3 鏇轉 289

11.4 因子分 292

11.5 主因子法 294

11.6 最大似然因子法 296

11.7 聚類分析-1 297

11.8 聚類分析-2 301

11.9 因子分在迴歸中的使用 305

11.10 測量與結構方程模型 312

第12章 時間序列分析 317

12.1 命令示範 317

12.2 修勻 319

12.3 時間標繪圖的更多例子 325

12.4 最近的氣候變化 328

12.5 時滯、前導和差分 331

12.6 相關圖 336

12.7 ARIMA模型 339

12.8 ARMAX模型 346

第13章 多層與混閤效應建模 351

13.1 命令示範 352

13.2 含隨機截距的迴歸 354

13.3 隨機截距和斜率 358

13.4 多個隨機斜率 363

13.5 多層嵌套 366

13.6 重復測量 368

13.7 截麵時間序列 371

13.8 混閤效應logit迴歸 376

第14章 編程入門 383

14.1 基本概念與工具 383

14.2 程序示範:multicat(畫齣許多

定類變量的圖) 393

14.3 使用multicat 396

14.4 幫助文件 400

14.5 濛特卡羅模擬 403

14.6 用Mata進行矩陣編程 410

數據來源 415

參考文獻 419

前言/序言

中文版序

很高興看到《應用STATA做統計分析》一書經巫锡煒、焦開山、李丁、趙聯飛和王軍等人的努力又一次被翻譯成中文。此書的英文版一直非常成功,一版再版,所以讀者現在閱讀的已是其第8版的中文版。伴隨Stata本身的發展,《應用STATA做統計分析》一書在每次修訂後都會變得篇幅更長,並且覆蓋更多的主題。藉助此中文版,我希望初次偶讀到《應用STATA做統計分析》一書的新讀者也將會開捲有益。熟悉更早各版本的讀者們將會見到新的內容。新的介紹調查研究的一章齣現在書的前麵,因為社會科學領域的課程經常會涉及該主題。其他章節中的新增內容會介紹缺失值多重填補、結構方程建模、因子分在迴歸中的使用及混閤效應建模的應用。最後一章介紹編程,內容做瞭簡化,並圍繞部分讀者會覺得實用的一個主要例子(繪製多幅調查圖形)來進行。在本版的寫作中,我也設法使用更有趣且最新的例子。比如,介紹時間序列分析的第12章使用瞭全球氣溫數據。它嚮讀者說明瞭如何證實更大規模研究所得的主要結論:持續變暖的全球氣溫並不能為太陽輻照、火山爆發或自然變化(厄爾尼諾現象)所解釋,而隻有當我們考慮到持續攀升的二氧化碳濃度水平時纔能得以理解。一些其他章也使用瞭環境主題的例子,從北極海冰到環境問題看法的調查,不同領域的讀者或許都會對它們感興趣。與這些例子相對應的數據可以從Stata網站的Bookstore處下載。《應用STATA做統計分析》(1990)是第一本針對Stata而寫的書。與Stata軟件本身一樣,此書也旨在做一些前人未做過的事情。我寫這本書的目的是想為學生和研究人員彌閤理論色彩濃厚的教材與Stata自帶手冊中數韆頁內容之間的差距。研究人員需要掌握分析其數據的各式技能。因此,《應用STATA做統計分析》一書從基本的主題開始,比如統計學導論課上的那些內容,或如何建立新的數據集。然後進入到中級和高級主題,諸如迴歸診斷、logit模型、穩健迴歸、因子分析、生存分析、時間序列模型乃至編程。其中的一些可能齣現在研究生的統計學課上,而另一些則可能會在開展研究項目過程中遇到。對於每一章,我都關注兩個實用的問題:我如何在Stata中進行該分析?所得結果告訴我什麼?我的目的是為讀者寫一本工作時會擺在其計算機旁的書。我經常收到GoogleScholar發來的信息告訴我不同國傢的人們確實如此,並且在他們自己發錶的研究中引用本書。感謝巫锡煒、焦開山、李丁、趙聯飛和王軍為翻譯此書所付齣的努力,現在您有機會來判定它對您的用處瞭。 Lawrence C.Hamilton2016年9月


看到巫锡煒、焦開山、李丁、趙聯飛和王軍等完成Lawrence C. Hamilton所著Statistics with STATA:Updated for Version 12, Eighth Edition一書的翻譯工作並邀請我審校,我感到十分欣慰和高興。欣慰的是因為他們都是我的學生,而我看到他們在博士畢業之後仍能在科研、教學之餘做翻譯統計學教材這種費力不討好但卻非常基礎性的工作。在我看來,保持對知識、方法的不斷學習和不斷更新的渴望是一名研究者應當具備的基本素質,而專業文獻翻譯是學習和消化新知識、新方法的重要途徑之一。高興的是雖然我不再參與本書的翻譯工作,但是審校過程中,他們5人的工作仍保持瞭之前的高質量,而熟悉本書的讀者會看到,本版相對於以前版本在篇幅、所介紹內容和所用示例等方麵做瞭幅度挺大的改動。一如既往,本書保持瞭它的實用風格。第一,它介紹瞭社會研究人員常用的統計方法,從最基礎的數據創建、變量改造等到諸如時間序列模型、生存分析、混閤效應建模乃至結構方程建模等更復雜的建模技術。第二,它側重Stata操作以及對統計分析結果的解讀,從而在統計學教科書與Stata軟件之間架起瞭一座橋梁。第三,更值得稱道的是,原作者介紹每一統計方法時都使用自己或其他研究者所做的實際研究作為示例,從研究問題開始,到如何做數據分析,最後說明哪些分析結果迴答瞭研究問題,娓娓道來,這幾乎相當於教人如何完整實施一項研究課題,引人入勝。以我本人作為前麵兩版翻譯組織者和本版審校者的經曆,相信對定量社會研究方法感興趣的讀者朋友都能從中獲益匪淺。相比於之前我帶領他們5位翻譯的兩個版本,這一版雖然在章數上有所減少,但內容上做瞭重新編排,結構上顯得更緊湊。比如,原來有關綫性迴歸、迴歸診斷、擬閤麯綫和穩健迴歸的數章被整閤成兩章;同時,還結閤Stata軟件12.0版的更新和統計方法的發展,新增瞭缺失值多重填補、結構方程建模以及復雜抽樣設計下的調查數據等新內容,還介紹瞭一套非常有用的Stata模型擬閤後續命令margins和marginsplot。從我對譯稿所做審讀和校對工作來看,譯者們不但對新增方法本身理解到位,而且對其Stata軟件的實現也很熟練,從而確保瞭翻譯的質量。專業文獻的翻譯首先要追求的是準確無誤,這一版的翻譯滿足瞭這一標準。當然,就錶述的精當、流暢而言,譯者們仍有繼續完善的空間。 郭誌剛 2016年10月


這是Statistics with STATA第8版的中譯本,也是該書的第三個中文版。前麵兩版都是我們幾位在郭誌剛教授的帶領和指導下完成的。他一直用這種翻譯專業文獻的方式訓練我們對統計方法的學習和掌握。我們都從中受益匪淺。這次我們之所以“劈腿”郭老師獨立承擔翻譯工作,完全是他嚮齣版社力薦的結果。這既是他對我們的認可,更是一種鼓勵和幫助。感謝郭老師給予這一難得的機會!Statistics with STATA一書堪稱Stata軟件應用教材中的經典。自1990年以來,此書伴隨著Stata軟件的更新和統計方法的發展而一版再版。一本統計軟件應用教材能夠在圖書市場存活25年並且越來越受讀者歡迎,非經典之作而不能為,要知道這個時間差不多與Stata軟件本身到目前已經存在30餘年的時光一樣長。當然,成就其為經典之作更重要的還在於下麵兩點。一是此書在形式上既兼顧必要但簡潔易懂的統計學原理介紹,又從實際研究問題齣發示例說明如何應用Stata軟件完成數據分析並解讀統計分析結果以迴答研究問題,非常好地將讓很多人覺得枯燥甚至深奧的統計學原理與看上去浩繁冗長的Stata軟件手冊融閤起來。二是此書在內容上緊跟統計理論的發展和研究實踐的需要,介紹大多數學科領域中最為實用的統計方法。比如,此版中既有屬於“基本功”的數據管理方麵的內容,結閤Stata 12.0版的新功能,也涉及近年來日漸增多的混閤效應建模、結構方程建模和缺失值多重填補等“進階術”。所以,盡管此書不斷修訂再版,但始終能夠讓新老讀者開捲有益。翻譯本身就是一件費力不討好的事。對於Statistics with STATA這樣的經典教材,翻譯它更讓人覺得有壓力,尤其是前麵還有郭老師之前的兩個高質量譯本。幸運的是,郭老師建議我們在之前譯本的基礎上完成翻譯工作,甚至提供瞭翻譯之前版本時創建的關鍵詞中英文對照錶,這大大方便瞭我們的翻譯工作,翻譯質量也有一定保證。加上他還親自對譯稿進行審校,更為翻譯質量增加瞭一重保證。希望本次翻譯仍能如之前郭老師親自帶領翻譯的兩個中譯本那樣受讀者們的歡迎和好評。本版的翻譯工作從今年4月11日同清華大學齣版社李萬紅、王軍老師的第一次見麵就開始啓動。齣於方便,由巫锡煒協調整個翻譯工作。我們根據各自的興趣和時間確定瞭任務分工:全書正文共14章,巫锡煒承擔第1、第2、第3、第11、第12、第13章以及書中的前言、中文版序言等內容,焦開山承擔第4、第5、第14章,趙聯飛承擔第6、第7章,李丁承擔第8、第10章,王軍承擔第9章。雖然各有分工,但是我們在翻譯過程中相互討論,並對其他人的譯稿提齣修訂意見。不過,非常遺憾的是,由於齣版署名方麵的一些限製,隻有巫锡煒、焦開山和李丁作為譯者署名齣現,而具有近乎同樣貢獻的趙聯飛和王軍則被“等”取代瞭。受專業水平和理解能力所限,翻譯中難免有不當甚或舛誤之處,懇請讀者們指教和斧正!巫锡煒、焦開山、李丁、趙聯飛、王軍2016年10月


《應用STATA做統計分析》一書旨在為學生和實際研究工作者在統計教材和Stata應用之間架設橋梁,以縮小兩者之間的差距。為扮演這樣一個中介角色,本書既不準備對某一閤適教材做詳細說明,也不打算盡可能地描述Stata的全部特徵。相反,本書示範瞭如何使用Stata來完成各種各樣的統計任務。每章的討論遵循統計學概念主題展開,而並非隻集中在特定的Stata命令上,這使得《應用STATA做統計分析》一書又具有與Stata參考手冊不同的結構。比如,數據管理一章涉及瞭創建、導入、閤並或改變數據文件結構的各種程序。有關圖形、概要統計與錶格,以及方差分析與其他比較方法 應用STATA做統計分析 更新至STATA 12 (原書第8版) 下載 mobi epub pdf txt 電子書 格式


應用STATA做統計分析 更新至STATA 12 (原書第8版) mobi 下載 pdf 下載 pub 下載 txt 電子書 下載 2024

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用戶評價

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非常好,書還沒看呢,在豆瓣上看評價的分數還挺高的。

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書頁比較厚,不是那種很白的。看著還可以。

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明明選的紙質發票,沒有,搞個什麼電子票,電子票沒用不明白麼??!!,請補開請解決

評分

給物流贊一個,包裝很好,而且書本值得研讀。

評分

實用性強,質量好,優惠價劃算。

評分

在老傢,沒網沒WIFI,為瞭評價這個商品*

評分

很好,很好,很好,推薦大傢購買,書的質量很好的,能學到東西~

評分

1010101010101010101010

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很不錯這書

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