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2024年3月26日发(作者:互站网是干嘛的)

Stata作图简介

1.直方图

命令:histogram varname(变量名), (options),这里的options是可选择的,如果不写,

则按照默认作图。

例如,举一个收入,受教育程度与工作经验以及种族的例子。

. cd e:/data

e:data

. use ,clear

Describe

Summary

. histogram educ (这里我们不加选项,默认做直方图),得到如下图形

.

1

5

D

e

n

s

i

t

y

.

0

5

0

.

1

0510

educ

1520

默认时,stata将数据确定为连续型,如果我们需要stata做离散直方图的话,加上选项discrete

.histogram educ,discrete (选项用英文逗号隔开)

.

2

5

D

e

n

s

i

t

y

.

0

5

0

0

.

1

.

1

5

.

2

510

educ

1520

还可以给直方图加上密度图像。

.histogram educ,normal (这个选项就可以做正态分布密度图像)

.

1

5

D

e

n

s

i

t

y

.

0

5

0

.

1

0510

educ

1520

用stata 做 kernel density estimation

kernel density estimation is a non-parametric way of estimating the probability density function

of a random variable. As an illustration, given some data about a sample of a population, kernel

density estimation makes it possible to extrapolate the data to the entire population.

在stata中kernel density estimation的命令是,

. kdensity educ

Kernel density estimate

educ

kernel = epanechnikov, bandwidth = 2.1987

. kdensity educ,normal (加上这个选项后,添加数据的正态密度函数做比较)

0

.

1

D

e

n

s

i

t

y

.

0

2

.

0

4

.

0

6

.

0

8

Kernel density estimate

.

0

8

D

e

n

s

i

t

y

.

0

2

0

0

.

0

4

.

0

6

.

1

510

educ

152025

Kernel density estimate

Normal density

kernel = epanechnikov, bandwidth = 2.1987

Stata 散点图简介

最标准写法 graph twoway scatter varlist,(option)

例如,我们想做income和educ的散点关系图

.graph twoway scatter income educ

5

0

i

n

c

o

m

e

1

0

0

0

2

0

3

0

4

0

510

educ

1520

也可以简写成

.scatter income educ

当然我们为了作图需要可以改变图标的形状,大小,颜色等等,这些都通过选项来完成

.scatter income educ,m(d) mc(red) msize(vlarge)

5

0

i

n

c

o

m

e

1

0

0

2

0

3

0

4

0

0510

educ

1520

利用stata作图命令显示fit values

.twoway (scatter income educ)(lfit income educ) (注意这里的命令lfit,就是用直线的方式画

出fit values。Line fit values)

5

0

0

1

0

2

0

3

0

4

0

05

income

10

educ

15

Fitted values

20

当然我们也可以做曲线的fit values,

Twoway (scatter income educ)(qfit income educ)

0

1

0

2

0

3

0

4

0

5

0

05

income

10

educ

15

Fitted values

20

Twoway (scatter income educ)(lfitci income educ)

5

0

0

0

1

0

2

0

3

0

4

0

510

educ

income

Fitted values

15

95% CI

20

Twoway (scatter income educ)(qfitci income educ)

6

0

0

2

0

4

0

0510

educ

income

Fitted values

15

95% CI

20

就是在lfit和qfit后面加ci —— confidence interval(的简写)


本文标签: 选项 直方图 作图 密度 数据