Ⅰ 怎么用stata分析39家公司的数据，并且这39家公司都是2008年至2017年的数据
面板数据有一整套分析方法的，这比较完善了
Ⅱ 如何用stata算集中指数
用stata算集中指数采用Stata系统自带数据库auto.dta。
一、集中趋势的统计描述
以变量price为例进行说明。
均数：采用mean price计算得6165.257。
算术均数、几何均数和调和均数可以采用means、ameans、gmeans、hmeans计算。
众数：没有对应的命令可以直接计算众数，但是可以通过几种策略进行变通计算。如通过egen x=mode(price); disp x; drop x，不过本例中price中没有相同的数值，所以无法计算众数；另外也可通过preserve; contract price, freq(x); sum x; list price if x==r(max); restore 来显示。
中位数：centile price或tabstat price, s(med)，当然tabstat还可以计算均数、样本量、标准差，标准误、方差、极差、四分位间距、变异系数、峰度系数、偏度系数等等很多指标。
不过采用Stata（summarize ，tabstat等命令）计算的峰度系数与Excel、SPSS和SAS计算的结果有所不同，原因是采用的公式不同，大家根据实际情况来选择。
二、离散趋势指标
极差（全距）：tabstat price, s(r)
标准差：tabstat price, s(sd)
方差：tabstat price, s(v)
四分位间距：tabstat price, s(iqr)
变异系数：tabstat price, s(cv)
采用summarize ， detail命令可以计算均数、标准差、峰度系数、偏度系数、多个百分位数。不加detial可以得到最大值、最小值。
Ⅲ 谁能帮我利用stata分析一下数据啊谢谢
不能做回归stata返回什么提示信心啊
就给个do文件
没有数据，没有提示信心
谁TMD知道是什么原因
Ⅳ 跪求STATA回归分析数据分析！
1. 一般回归方程就是把显著的自变量的非标准化beta系数作为自变量的系数，加常数，加未能预测的随机变量（那个希腊字母打不来，伊普斯隆差不多是这么念的，你应该知道的）
2.标准化的回归方程就是用标准化的beta系数做系数，其它不变
3.
adj R²就是调整R²，就是你的模型拟合度，由于R²在小样本中会引起拟合度的高估，所以大家一般都用adj R²说明问题
coef.就是coefficient，系数的意思，全称就是beta coefficient（你这个地方可能是unstanderised），beta系数，就是1.和2.里面我说的那个东西
P>|t|就是t值显著性，是一个概率，表示自变量是否的确在影响因变量的一个值，社会学中通常认为P>.05是比较显著，大于.01是一般显著，>.001是非常显著
beta前面那个符号看不清楚，不知道是不是sd，估计就是标准化之后的回归系数
std. error就是标准误，这个自己网络讲得比我清楚多了！
Ⅳ 如何用stata 计算股票的收益率
可以直接用excel计算
Ⅵ 如何用stata求股指的对数收益率
gen id=_n
tsset id
gen r=d.lnp
Ⅶ 关于stata的数据分析
红色数据表示字符串变量，这是不能用于回归分析的。一般在做面板回归的时候，直接从excel将数据黏贴到STATA里地区变量是字符串变量，需要进行转换。但是你这里除了年份的数据是数值型的，其他的都是红色就有问题了。我的建议是：
（1）在excel中详细检查每一个变量下的数据，尤其注意有没有缺漏值，很多时候存在缺漏值是导致字符串变量的重要原因。
（2）对于地区这一变量，一般是将其进行转换。假设地区变量名为region，具体的操作命令是：
encode，gen(region1) /重新生成一个带标签值的变量/
drop region /去掉原来的地区变量/
rename region1 region /将region1的名称改为region/
这时候region的颜色应该为蓝色，进行时间序列或面板数据的设定就没有问题了。