Stata中的图形制作(绝对自己总结)

1第三章Stata中的图形制作1．菜单操作Plots选择横、纵坐标所代表的变量Titles标题Title()副标题subtitle()x标题xtitle()y标题ytitle()脚注note()note(数据来源：数据来自于美国汽车协会)Legend设置与图例相关的内容Legend(label(1“……”)label(2“……”)position(12))，图例的位置设定在12点方向Overall设置与总体图形相关的内容，主要包括整个图形的大小设置，风格设置等轴线操作刻度值：xtick(#1(#2)#3)，起始数值为#1，终点为#3，间距#2样式：例子——取消轴线xscale(off)2．直方图：用矩形的面积（即长度和宽度）来表示频数分布的图形。案例：利用usaauto文件，绘制一个关于mpg变量的最为基本的直方图。（1）为图形添加标题“mpg直方图”；（2）把直方条的数目由现在的8个增加为10个；（3）增加脚注“数据来源于美国汽车协会”；（4）横轴刻度范围为从10到45，刻度单位为5，名称为“每加仑油行使英里数/单位：英里”；（5）为图形添加一条正态曲线；（6）标注直方条的高度。histogrammpg,title(mpg直方图)bin(10)note(数据来源：美国汽车协会)xtick(10(5)45)xtitle(每加仑油行使英里数/单位：英里)normaddlabelsby(foreign)legend(position(11)row(1)ring(0))norm添加一条正态曲线；by(foreign)foreign分类绘图；legend(position(11)row(1)ring(0))方向为11点，一排显示，内部显示.0464.0531.1194.0531.0398.0199.0066.0066.0157.0313.0313.0784.094.0157.0313.0313.01570.05.1.151020304010203040数据来源：美国汽车协会数据来源：美国汽车协会01mpg直方图mpg直方图DensitynormalmpgDensityDensity每加仑油行使英里数/单位：英里GraphsbyCartype23.散点图：反映两个或多个变量之间的关系。通常用纵轴来表示因变量，用横轴来表示自变量。基本[twoway]scatteryx因变量在前数据标记的设定数据标记形状的设定、颜色的设定、大小的设定、散点标签的设定msymbol(散点形状代码)；mcolor(red)散点为红色；msize(5)散点大小为5号散点标签：mlabel(标签内容的变量名)和mlabposition(代表钟表点数的数字)例如设定散点的内容为变量city，位置在3点钟处：mlabel(city)mlabposition(3)群组划分：by(foreign)案例：运用usaauto数据文件中的数据绘制mpg和weight关系的散点图。（1）为图形添加标题“mpg与weight散点图”和副标题“1978年美国汽车数据图”；（2）为图形添加图例，位置在钟表2点钟处；（3）绘制一条拟合的趋势曲线；（4）将散点的形状设置为实心大三角，颜色为黑色；（5）为每个散点添加标签，内容为汽车的品牌（make），位置为9点钟处，颜色为黑色；（6）按照变量foreign分成两个图形进行绘制。Twowayscattermpgweight||lfitmpgweight,title(mpg与weight散点图)subtitle(1978年美国汽车数据图)legend(position(6))||表示多个图形在一个坐标轴中显示；lfitmpgweight绘制拟合曲线进一步设置：Msymbol(T)mcolor(black)mlabel(make)mlabpositon(9)by(foreign)3散点形状：实心大三角，颜色：黑色，标签内容：make，位置为9点钟处；按foreign绘制4．曲线标绘图用线段的升降趋势来说明现象变化或变量之间关系的一种图形。它与散点图类似，实际上它就是将连续型的数值变量点连接起来的一种图形，但由于它还可以用于回归曲线的绘制。基本命令[twoway]lineyx一定注意x变量要放置在y变量之后连接样式的设定connect(样式代码)线条样式的设定clpattern(样式代码)案例：运用consumption_china.dta数据绘制曲线标绘图。利用文件中的数据绘制人均消费c和人均国内生产总值y随时间变化的曲线标绘图。（1）将图例分成两行设计，图例内容“人均消费“和”人均GDP”，并让图例在图形内部十一点钟的位置；（2）线条一条为实线连接，一条为虚线连接；102030402,0003,0004,0005,000Weight(lbs.)Mileage(mpg)Fittedvalues1978年美国汽车数据图mpg与weight散点图AMCConcordAMCPacerAMCSpiritBuickCenturyBuickElectraBuickLeSabreBuickOpelBuickRegalBuickRivieraBuickSkylarkCad.DevilleCad.EldoradoCad.SevilleChev.ChevetteChev.ImpalaChev.MalibuChev.MonteCarloChev.MonzaChev.NovaDodgeColtDodgeDiplomatDodgeMagnumDodgeSt.RegisFordFiestaFordMustangLinc.ContinentalLinc.MarkVLinc.VersaillesMerc.BobcatMerc.CougarMerc.MarquisMerc.MonarchMerc.XR-7Merc.ZephyrOlds98OldsCutlSuprOldsCutlassOldsDelta88OldsOmegaOldsStarfireOldsToronadoPlym.ArrowPlym.ChampPlym.HorizonPlym.SapporoPlym.VolarePont.CatalinaPont.FirebirdPont.GrandPrixPont.LeMansPont.PhoenixPont.SunbirdAudi5000AudiFoxBMW320iDatsun200Datsun210Datsun510Datsun810FiatStradaHondaAccordHondaCivicMazdaGLCPeugeot604RenaultLeCarSubaruToyotaCelicaToyotaCorollaToyotaCoronaVWDasherVWDieselVWRabbitVWSciroccoVolvo260102030402,0003,0004,0005,0002,0003,0004,0005,0001978年美国汽车数据图1978年美国汽车数据图mpg与weight散点图mpg与weight散点图Mileage(mpg)Weight(lbs.)GraphsbyCartype4（3）线条一条为直线连接，一条为stairstep方式连接twowaylinecyyear,legend(label(1”人均消费”)label(2”人均GDP”)position(11)ring(0)row(2))clpattern(soliddash)connect(lJ)ring(0)：使图例显示在图形内部；row(2)：图例分两行显示；clpattern(soliddash)：实线和虚线；connect(lJ)：直线连接和stairstep方式的连接5．条形图：是用矩形的长度来表示相互独立的变量大小取值的统计图形。横向的条形图hbar，纵向条形图bar。在绘制条形图的过程中，需要指明所要展示的统计量，如果不指明统计量，则会默认显示均值（mean）统计量。stack选项将具有多个y变量的统计量上下堆积，可以了解内部的比例结构blabel选项增添条柱的数值标签；改变bar的名称和组合blabel(选项定义的内容[,where_and_how])050001000015000198019851990199520002005Year人均消费人均GDP5案例：利用zichan.dta数据，进行条形图的绘制。绘制流动资产current、固定资产solid和资产总额gross随时间变化的最为基本的条形图。（1）将纵向条形图改成横向条形图；（2）为每个条柱增加标签，内容为条柱的高度，位置在条柱的右方；（3）在300000数值处画一条标识线；（4）将条形图绘制成层叠的形式。graphbar/hbarcurrentsolidgross,over(year)blabel(bar,position(outside)yline(30000))stackblabel(bar,position(outside))：以条柱的高度数值给条柱添加标签，位置在条柱的右；yline(300000)：标识线的绘制，注意的是：该函数在blabel的括号内6．饼图：用圆形及圆内扇形的大小表示总体中各部分所占比例的统计图，通常用来表示各部分在总体中所占份额。graphpiexyz案例：运用zichan.dta数据文件中的数据绘制资产构成的最为基本的饼图。（1）图形名称为“资产构成图”；（2）在每一个扇面上加上所占比例的标签；（3）将代表流动资产的扇面突出显示，且136067149997179633147153231862135604132458246601670792095304175221720918698531891838346349010000020000030000040000020072006200520042003200220012000meanofcurrentmeanofsolid6颜色设置为黄色。graphpiecurrentsolid,plabel(_allpercent,gap(9))pie(1,explodecolor(yellow))title(资产构成图)by(year)plabel(_allpercent,gap(9))：显示所有标签，相对位置为9pie(1,explodecolor(yellow))：对第一个图例变量，突出显示，颜色设定为黄色28.4%71.6%26.01%73.99%16.12%83.88%24.25%75.75%34.94%65.06%63.1%36.9%54.97%45.03%47.57%52.43%20002001200220032004200520062007流动资产固定资产Graphsby年份77．箱线图：标明了第一个四分位数、中位数和第三个四分位数案例：用数据文件usaauto中的数据绘制价格price和重量weight的箱线图。（1）按国产车和进口车分别显示这两个变量的信息；（2）将分组后x轴的组名分别命名为“国产车”和“进口车”graphboxpriceweight，over(foreign,relabel(1“国产车”2“进口车”))over(foreign,relabel(1“国产车”2“进口车”))：实现了按foreign变量分组，而且实现了将组命名的设定注意：over与by的区别Over强调将变量按照时间顺序，在X轴上依次排列By则没有顺序性，强调的是分组05,00010,00015,000国产车进口车PriceWeight(lbs.)