基于STATA的统计方法分析

　　本书以通俗易懂的写作风格和大量的数据去帮助读者理解STATA统计软件里的高级分析方法。主要介绍了面板数据的基础统计分析、Pooled OLS/GLS模型的概念和应用、面板数据当中应用广泛的固定效果模型和概率效果模型，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。为高校和研究机构及企业的各种数据分析提供工具。本书强调理论知识与实践相结合，不仅对每种统计方法的概念和定义进行了详细的说明，还通过统计软件STATA的实际操作对每种统计方法都进行了详细的介绍，尽量做到让读者通俗易懂。本研究成果对于营销类专业、经济学和物流以及管理等专业的教学是一个极大的促进。

　　杨晓鹏，山东潍坊人，管理学博士。现为山东省潍坊学院经济管理学院教师，2011年毕业于韩国大学管理系，2014年在韩国庆熙大学获得硕士学位，2018年获得庆熙大学的管理学博士学位。先后在国内外各大核心期刊发表学术论文十余篇，参与多项市级、省级课题。研究方向为物流管理、供应链管理、计量统计等。

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
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
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Heckman 模型
10.1　面板tobit 模型概述 
10.2　tobit 模型的限制  
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