从0开始学stata-1
本次数据来自money.dta文件：
1. 变量的统计特征输出
（1）summarize 部分统计特征指标
显示变量的样本容量（Obs）、平均值（Mean）、标准差（Std.Dev.）、最小值（Min）、最大值（Max）
summarize
# 输出所有变量的统计指标，"summarize"可以缩写为"su"
summarize 年均支出
# 输出变量名为"年均支出"的统计指标
summarize 年均支出 if 年均支出 >= 30000
# 输出满足"年均支出大于等于30000"条件的子样本的统计指标
summarize 年均支出,detail
# 新增统计指标百分位数(percentiles)、方差(variance)、偏度(skewness)与峰度(kurtosis)
summarize,detail
# 显示所有变量的统计指标，包括百分位数(percentiles)、方差(variance)、偏度(skewness)与峰度(kurtosis)
（2）tabulate 经验累积分布函数
tabulate 年均支出
# 显示变量名为"年均支出"的经验累积分布函数(empirical cumulative distribution function)
# "tabulate"可缩写为"ta"
（3）pwcorr 变量间的相关系数
"pwcorr"表示"pairwise correlation"(两两相关)，变量间的相关系数
pwcorr
# 显示所有变量间的相关系数，不可缩写
pwcorr 性别 年龄 年均支出,sig star(0.05)
# 选择项"sig"表示显示相关系数的显著性水平(即p值，列在相关系数的下方)
# 选择项"star(0.05)"表示给所有显著性水平小于或者等于5%的相关系数打上*号
2. 画图
（1）histogram 直方图
histogram 年均支出，width(1000) frequency
# 显示变量名为"年均支出",组宽为1000的直方图，"histogram"可以缩写为"hist"
histogram 年均支出
# 不设定组宽长度，并且纵坐标默认为Density 频率
（2）kdensity 连续经验分布图
kdensity 年均支出
# 由于直方图不连续，显示连续的经验分布图，不可缩写
（3）scatter 散点图
scatter 年龄 年均支出
# 显示变量"年龄"与"年均支出"的散点图，"scatter"可缩写为"sc"
在上面的散点图中，我们无法知道每个点分别对应哪个观测值。为此，首先需要定义一个新变量"n"来表示第n个变量。
gen n=_n
scatter 年龄 年均支出，mlabel(n) mlabpos(6)
# "_n"表示第n个观测值
# 选择项"mlabel(n)"表示以变量"n"作为"mark label"(标签)
# 选择项"mlabpos(6)"(mark label position)表示将此标签放在散点正下方(6点钟方向)，默认为散点的正右方(3点钟的位置)
（4）twoway 散点图上的回归直线
想在散点图上画出回归线，可用如下命令：
twoway(scatter 年龄 年均支出)(lfit 年龄 年均支出)
#"lfit"表示"linear fit"(线性拟合)
twoway(scatter 年龄 年均支出)(qfit 年龄 年均支出)