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第十四章+Stata编程基础.ppt

1、,第十四章 Stata编程基础,引言,这一章讨论Stata中一些常用的编程语句。我们将讲解do文件与log文件,用户可以将任何顺序的Stata命令存入一个文本文件或do文件中,并通过Stata中的do命令或do文件编辑器来执行。通过使用Stata的do文件,用户可以避免重复键入相同的程序,使得一些重复性编程问题的处理变得更加方便。 本章的内容包括do文件和log文件的介绍、局部宏和全局宏、标量和矩阵、循环语句以及如何利用return list和ereturn list命令获得Stata命令的结果,这些内容都是Stata编程的基础。,14.1 do文件和Log文件 14.1.1 do文件的编写,

2、所谓do文件是以. do为后缀的包含一系列Stata命令的文本文件。编写do文件的标准步骤如下: (1)确定当前工作目录。 查看当前工作目录只需输入cd,而要改变当前目录,可以在cd后加上要更改的目标目录地址。 (2)打开一个Do文件编辑器。 (3)输入Do文件的内容,并保存。 保存可以直接点击save按钮,或者打开菜单file,然后寻找并点击save。 另外,作为一个比较快捷的方式,用户也可以直接在命令框中输入: doedit,14.1.2运行do文件,1 用户可以通过命令窗口来执行已经编写好的do文件。 2 另一种办法是通过do文件编辑器来执行do文件。,14.1.3 log文件,Log文

3、件可以通过log命令创建。例如,为了创建一个名为example.txt的log文件,用户可以在命令框中键入: . log using example .txt, text replace 其中replace选项允许新写入的log文件覆盖原有的同名文件。如果这里没有replace,且文件中已经存在同名log文件,Stata会拒绝该文件的创建。当程序执行完毕时,用户可以键入 . log close 来关闭当前的log文件。,14.2 局部宏与全局宏 14.2.1 局部宏,【例3-2】请定义一个计数宏count从1到4,定义一个包含四个国家简写(US UK DE FR)的局部宏country,然后通

4、过使用foreach语句(循环语句foreach会在13.4节详细介绍)和display语句生成如下样式的结果: Country 1 : US Country 2 : UK Country 3 : DE Country 4 : FR 【例14-3】请定义一个计数宏count从1到4,定义一个包含四个国家简写(US UK DE FR)的局部宏country,然后通过使用foreach语句(循环语句foreach会在)和display语句生成如下样式的结果: 1 US 2 UK 3 DE 4 FR,【例14-4】数据集gdp4cty.dta是美国、英国、德国和法国GDP的季度数据,从1971年的第

5、1季度到1995年的第4季度,该数据集中重要的变量如表14-1所示,部分数据罗列在了表14-2中。本例要求利用局部宏和foreach语句生成每一国家的GDP时间趋势图。,14.2.2 全局宏,全局宏的内涵与定义方式不同于局部宏。它往往被用来存储整个过程中所需要的用到的宏。例如,当我们需要存储一些当前的数据,且这些数据将会被所有的程序或默认路径下的数据集与do文件所使用时,我们就可以创建一个全局宏。 因为全局宏的使用可能会带来一些意想不到的问题,只有在少数下我们才会选择使用全局宏。比如我们在do文件A中创建了一个全局宏abc,之后我们却忘记了。若之后我们在do文件G或H的编写中,又使用了宏abc

6、,此时会将其作为一个它全局宏进行计算,运行出来的结果将会是不合意的,而我们很难避免这样的问题。一些教FORTRAN或C语言的老师经常会鼓励同学们多使用局部宏,尽量避免使用全局宏,运用到Stata的编程中道理也是一样的。,14.2.3 一些扩展函数以及列表函数,在Stata的编程过程中,用户可以通过许多扩展函数以各种灵活的方式来使用宏,此时需要在宏的名称和扩展函数之间添加一个冒号(:),这样用户便可以更加简单的重获或修改宏的内容。 使用宏的扩展函数的语法是: local | global macname : extended_function 其中,macname是局部宏或者全局宏名,而exte

7、nded_function就宏的扩展函数,具体来说包括如下这些函数,见表14-3所示。,【例14-5】请定义一个包含四个国家简写(US UK DE FR)的局部宏country,使用宏扩展函数word count定义局部宏wds表示最大的循环个数,使用宏扩展函数word i生成局部宏wd作为计数依据,然后通过使用foreach语句(循环语句foreach会在14.4节详细介绍)和display语句生成如下样式的结果: Country 1 : US Country 2 : UK Country 3 : DE Country 4 : FR,14.3 标量简介,定义标量 scalar define

8、scalar_name = exp 其中,scalar_name是要定义的标量名,标量的赋值通过一个数值或者文字表达式 exp 来表示。 显示标量的内容 scalar dir | list _all | scalar_names 其中,scalar dir和scalar list都用于显示标量的内容,其后面可以使用_all表示内存中的所有变量,也可以指定某些标量名称(scalar_names)。 从内存中删掉某些标量 scalar drop _all | scalar_names ,下面我们举一些简单的例子说明。 定义标量a,赋值为2:. scalar a = 2 定义标量b,赋值为a的赋值加

9、上3:. scalar b = a+3 定义标量root2,其赋值为2的开方:. scalar root2 = sqrt(2) 定义标量s1,其赋值是字符串“hello world“: . scalar s1 = “hello world“,显示定义好的所有标量:. scalar list 删掉标量a和b:. scalar drop a b 再比如如下两个命令,要求定义标量,并且将这个标量用于定义新的变量: .scalar root2 = sqrt(2.0) /生成一个标量,其赋值为2的开根号 .generate DOuble rootGDP = gdp*root2 /将这个标量用于定义新的变

10、量,14.4 循环结构 14.4.1 forvalues语句,forvalues语句如下:forvalues lname = range commands referring to lname 其中,lname是指定的局部宏名称,而rang可以有如下形式: #1(#d)#2 表示从#1到#2步长为#d #1/#2 表示以步长为1从#1到#2,【例14-6】数据集gdp4cty.dta是美国、英国、德国和法国GDP的季度数据,从1971年的第1季度到1995年的第4季度,该数据集中重要的变量如表14-1所示,部分数据罗列在了表14-2中。 (1)这里的任务是利用forvalues语句生成四个变量

11、lngdp1、lngdp2、lndgp3和lngdp4,它们分别是gdp1、gdp2、gdp3和gdp4的对数,然后显示新生成的四个变量的描述性统计量。 (2)生成变量gdp1_1995、gdp2_1995、gdp3_1995、gdp4_1995、gdp1_1997、gdp2_1997、gdp3_1997、gdp4_1997、gdp1_1999、gdp2_1999、gdp3_1999、gdp4_1999的描述性统计结果。,14.4.2 foreach语句,foreach语句的语法如下:foreach lname in|of listtype list commands referring to

12、 lname 可以使用的类型包括: 对于每一个局部宏 foreach lname of local lmacname 对于每一个全局宏 foreach lname of global gmacname 对于变量列表中的每一个变量 foreach lname of varlist varlist 对于数字列表中的每一个数字 foreach lname of numlist numlist ,【例14-7】我们这里使用数据集lifeexp来说明foreach命令语句的使用,这个数据集在第三章已经使用过了,该数据集是一个关于全球68国人口生存状况的数据,这些国家分别来自欧亚、北美和南美四大洲,数据的

13、内容参看第三章,表3-10 是所有变量的一个概览,表3-11列出了数据集中北美洲国家的观测值。 这里要求计算这些变量的描述性统计量以及它们与popgrowth的相关性,并且绘制它们与popgrowth的散点图。,14.6 使用Stata命令的结果,所有的Stata的命令都可以被归入一下三类:r类、e类、s类(属于这类的情况较少)。其中e类命令是指估计命令(estimation commands),这类命令将返回两个矩阵:e(b)被估计的系数矩阵,e(v)被估计系数的方差与协方差矩阵,同时也会返回一些其他信息(详情参见help ereturn)。其他绝大多数的Stata官方命令属于r类命令,这类

14、命令是将运行结果返回到调用程序当中(详情参见help return)。 14.6.1 r类命令 下面让我们从最简单的r类命令入手。理论上说,所有的Stata命令都会将其所有的输出项存放在一个返回列表中。输入命令: return list 就可以获得这些输出项。,【例14-8】 打开数据集wage.dta,使用describe命令描述该数据集,然后返回describe命令中的输出项。 【例14-9】本例使用数据集abdata.dta,该数据集是一个面板数据,是140个国家 1976年到1984年的各种宏观指标。在这里的关键变量是id代表每个国家的标号,year代表年份,一个面板数据通常定义这两个

15、变量以便进行各种面板回归和统计。其他的变量包括就业率emp(%)、平均工资wage(指标)、投资占GDP的百分比cap(%)。表14-4 罗列了部分数据 这里要求用tsset命令查看该面板数据的结构,并使用return list返回相关的结果。,14.6.2 e类命令,通过ereturn list命令可以返回e类命令的计算结果。ereturn list命令的语法如下: ereturn list 这个命令在通过Stata执行了e类命令之后使用,大多数的e类命令返回的结果中包含四类: 标量比如e(N),总结估计的过程; 宏比如关于响应变量的信息(e(depvar))、使用的估计方法(e(model

16、)); 矩阵系数和方差矩阵(e(b) e(v)); Stata函数比如e(sample),如果估计过程中使用了所有观测值则返回1,否则为0。,【例14-10】本例使用数据集wage.dta,观测值有526个,主要变量有被调查者的工资(百元)、经验(年)、受教育水平(年)等,这里要求首先以工资(wage)为被解释变量,经验(experience)和受教育水平(education)做回归,然后使用ereturn list返回上述回归的结果。本例中我们将演示如何将回归结果中的各种元素导出,分以下五个部分介绍。 (1)首先我们做回归,以工资(wage)为被解释变量,经验(experience)和受教育水平(education),然后使用ereturn list命令返回结果。 (2)通过矩阵e(b)导出解释变量名。 (3)灵活运用e(sample)函数定义数据的子集。 (4)使用estat summarize输出用于回归的样本的概要统计。 (5)使用matrix list命令输出由回归命令产生的系数矩阵e(b),24,本章结束,谢谢观看!,

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