基于STATA的统计方法分析

本书重点介绍STATA统计软件里的高级分析方法，包括面板数据的基础统计分析、Pooled OLS/GLS模型的概念和应用，面板数据中应用广泛的固定效果模型、概率效果模型、PCSE模型、同质面板数据模型、GEE模型、DD模型、HLM模型，以及回归分析、生存分析、方差分析等内容。没有复杂的理论推导，而是结合作者自身的教学与科研实践。以大量的数据为依托，深入浅出，使读者能在短时间内理解并掌握这一高级分析方法，进而应用到自己的研究实践中。本书的读者是统计分析方法的学习者和使用者，社会科学领域的本科生和研究生，也可作为相关专业教师教学的辅助参考。

杨晓鹏，潍坊学院经济管理学院教师，在韩国庆熙大学获得博士学位，主要从事供应链管理等领域的研究与教学。主持教育部协同育人课题1项，多次参与教育部、山东省社科联、山东省社科规划办等研究项目。在国内外重要学术期刊上发表学术论文20余篇；出版学术专著《消费者产品选择策略》，与国外教授共同翻译出版专著《创意经济学》。

第1章 基于面板分析的数据管理和基础统计
1.1 面板／纵截面数据
1.2 面板数据的优点和缺点
1.3 面板分析的数据管理
第2章 Pooled OLS/Panel GLS
2.1 Pooled OLS
2.2 Panel GLS
2.3 异方差的假定和LR检验
2.4 自相关的假设
2.5 自相关检验
第3章 固定效果模型FE
3.1 基础模型的估计
3.2 FE模型估计
3.3 二元固定效果模型
3.4 自相关关系的检验
3.5 异方差性检验
第4章 概率效果模型RE
4.1 基本模型和估计
4.2 RE模型的参数估计
4.3 关于误差项的假设检验
4.4 异方差性检验
4.5 Hausman检验
4.6 Durbin-Wu-Hausman检验法
4.7 对Bootstra检验法的考察
4.8 利用Bootstra的Durbin-Wu-Hausman检验法
第5章 PCSE模型
5.1 异方差检验
5.2 自相关检验
5.3 PCSE模型估计
第6章 回归分析
6.1 一元回归分析
6.2 单纯回归模型的匹配
6.3 总体方差σ2的估计量
6.4 回归模型的配适度检验
6.5 模型的妥当性检验和模型的变换
6.6 空间回归模型
第7章 同质面板数据模型
7.1 基本模型以及参数估计的假定
7.2 GMM估计法
7.3 system GMM参数估计
第8章 面板GEE模型——logit、probit和Lasso回归
8.1 面板GEE模型的假设
8.2 xtgee（logit）模型参数估计
8.3 logistic回归模型概述
8.4 xtgee（probit）模型参数估计
8.5 probit模型和logistic模型
8.6 probit模型的参数估计方法
8.7 Lasso回归模型
第9章 二重差分法模型和倾向点数匹配
9.1 二重差分法模型的基本概念
9.2 二重差分法的基本假设
9.3 二重差分法的基本原理
9.4 相互作用回归分析的二重差分法
9.5 重复测量的二重差分法
9.6 Lag变量的重复测量法
9.7 Before-After参数估计法
9.8 Lag变量的估计法
9.9 倾向点数匹配
第10章 tobit模型和Heokman模型
10.1 面板tobit模型概述
10.2 tobit模型的
10.3 Heckman模型
10.4 tobit模型与Heckman模型之间的关系
10.5 tobit回归模型的选择方法
10.6 tobit回归模型与线性回归模型的参数值比较
第11章 生存分析
11.1 生存分析概述
11.2 生存特性和生存要因
11.3 Kaplan-Meier法
11.4 Cox比例风险模型
11.5 生存函数的估计
11.6 使用协变量的生存分析
11.7 KMV模型
第12章 HLM模型
12.1 HLM模型概述
12.2 内在多层模型
12.3 内在多层模型的方法论特性
12.4 二元多层模型
12.5 二元多层模型的方法论特性
12.6 内在多层模型与二元多层模型的结构特性
第13章 方差分析
13.1 方差分析概述
13.2 事后检验的种类和特点
13.3 事后检验的研究
参考文献