STATA统计分析：经验分布与数据分析

"这篇资料是关于使用STATA进行概率统计和随机过程分析的教程，特别关注了经验分布的概念。在示例中，通过对农村固定观察点农户收入数据的分析，展示了如何处理非正态分布的数据。通过将原始收入数据取对数，可以使得收入对数近似符合正态分布。在STATA中，使用了`hist`命令绘制直方图，`g`命令进行变量转换，以及`sum`命令计算均值和方差。同时，利用密度函数`f`描绘了理论上的正态分布曲线，并用`line`和`tw`命令将直方图和理论曲线结合在一起，以便于比较。此外，资料还提供了STATA的基本操作指南，包括安装、启用、退出、数据处理、命令语法、数据类型转化、数据导入导出、标签数据管理、数据整理、函数和运算符的使用，以及简单的编程和流程控制语句等。" 在《经验分布-probability statistics and random processes for electrical engineering 3ed》的主题中，经验分布是通过收集到的实际观测数据来估计概率分布的一种方法。在这个例子中，数据集`realinc`包含农村固定观察点农户的收入数据。由于数据量大（超过2万户），简单的列表展示无法提供有用的信息。因此，使用直方图是一种有效的可视化手段，它能揭示数据的分布特征。原始收入数据的直方图显示了一个右偏的分布，即长尾现象，这与正态分布不符。 为使数据更接近正态分布，进行了对数变换，即`g linc=ln(inc)`，生成新的变量`linc`。对数变换后，绘制的收入对数直方图显示出更接近正态的形状。通过`sum`命令计算得到`linc`的均值和方差，用于构建理论上的正态密度函数。这个密度函数`f`基于这些参数，并用`line`命令绘制出来，以便与实际数据的直方图进行对比。 STATA是一个强大的统计分析软件，这里展示了其基本用法，包括数据的导入、查看、操作和分析。`use`命令用于加载数据，`hist`用于创建直方图，`g`用于生成新变量，`sum`用于计算统计量，`line`和`tw`用于绘制图形。此外，资料还涵盖了STATA的其他基础操作，如命令语句的结构、变量列表、分类操作、赋值运算、条件表达式、范围筛选、加权、其他选项等。 在数据部分，介绍了如何打开和查看数据，数据类型的转换，以及数据的显示格式。还讲解了如何直接在STATA中输入数据，导入其他格式的数据，以及如何使用标签来增强数据的可读性。在数据整理部分，讨论了如何拆分、连接和重排数据，包括数据转置和连接不同数据文件的方法。最后，提到了函数和运算符的使用，包括数学和字符串函数，以及如何编写简单的程序和控制流程。 这份资料提供了概率统计和随机过程在电气工程中的应用实例，以及STATA软件的使用教程，是学习统计分析和数据处理的重要参考资料。