论坛元老
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课程介绍：
本课程以案例的方式介绍了如何使用Stata进行连续变量的回归分析、涉及分类变量的回归分析等内容，共5章、29节课程。
学习目的：
通过案例的学习，掌握Stata软件在社会科学研究中的高级应用。
课程目录：
第1章 基础知识简介
1.1 基础知识简介（上）
1.2 基础知识简介（下）
第2章 经典回归分析
2.1 回归前的数据检查（上）
2.2 回归前的数据检查（下）
2.3 回归分析过程（上）
2.4 回归分析过程（下）
2.5 变量变换
第3章 回归分析诊断
3.1 异常数据识别（上）
3.2 异常数据识别（下）
3.3 残差分析与异方差检验
3.4 共线性检验
3.5 线性检验（上）
3.6 线性检验（下）
3.7 模型检验
第4章 超越最小二乘法
4.1 健壮回归方法（上）
4.2 健壮回归方法（下）
4.3 受约束的回归方法
4.4 带被删节值的回归方法
4.5 带被截短数据的回归分析
4.6 带测量误差的回归分析
4.7 多方程回归模型
第5章 时间序列分析
5.1 平滑分析（上）
5.2 平滑分析（中）
5.3 平滑分析（下）
5.4 自相关分析
5.5 ARIMA模型（上）
5.6 ARIMA模型（中）
5.7 ARIMA模型（下）
5.8 ARCH模型
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发表于 2019-3-27 12:15
