1.调整变量格式

.format x1 %10.3f  一一将 x1 的列宽固定为 10，小数点后取三位

.format x1 %10.3g 一一将 x1 的列宽固定为 10，有效数字取三位

.format x1 %10.3e 一一将 x1 的列宽固定为 10，采用科学计数法

.format x1 %10.3fc 一一将 x1 的列宽固定为 10，小数点后取三位，加入千分位分隔符

.format x1 %10.3gc 一一将 x1 的列宽固定为 10，有效数字取三位，加入千分位分隔街

.format x1 %-10.3gc 一一将 x1 的列宽固定为 10，有效数字取三位，加入千分位分隔符，加入 “-” 表示左对齐

2.合并数据

.use“C:\Documents and Settings\xks\桌面\2006.dta”，clear

.merge using“C:\Documents and Settings\xks\桌面\1999.dta”

**将 1999 和 2006 的数据按照样本 （observation ） 排列的自然顺序合并起来

OR…

.use “C:\Documents and Settings\xks\桌面\2006.dta”，clear

.merge id using ”C:\Documents and Settings\xks\桌面\1999.dta”，unique sort

**将1999 和 2006 的数据按照唯一的（ unique ）变量 id 来合并，在合并时对 id 进行排序（sort）

更建议采用第一种方法 ~

3.对样本进行随机筛选

.sample 50

**在观测案例中随机选取 50%的样本，其余删除

.sample 50,count

**在观测案例中随机选取 50 个样本，其余删除

查看与编辑数据 ：

.browse x1 x2 if x3>3        （按所列变量与条件打开数据查看器）

.edit x1 x2 if x3>3        （按所列变量与条件打开数据编辖器）

4.图形绘制

（1）茎叶图

.stem x1,line(2) （做x1的茎叶图，每一个十分位的树茎都被拆分成两段来显示 ，前半段为 0~4，后半段为 5~9）

.stem x1,width(2) （做x1的茎叶图，每一个十分位的树茎都被拆分成五段来显示，每个小树茎的组距为 2）

.stem x1,round(100)（将x1除以100后再做x1的茎叶图）

（2）直方图

.histogram mpg,discrete frequency normal xlabel(1(1)5)

(discrete 表示变量不连续，frequency 表示显示频数 ，normal 加入正态分布曲线，xlabel 设定 x 轴，1和 5 为极端值，（1）为单位）

.histogram price, fraction norm

(fraction 表示 y 轴显示小数，除了frequency 和 fraction 这两个选择之外，该命令可替换为 “percent＂百分比，和 “density”密度；未加上 discrete 就表示将 price 当作连续变量来绘图）

.histogram price, percent by(foreign)

（按照变量“foreign”的分类，将不同类样本的“price”绘制出来 ，两个图分左右排布）

.histogram mpg,discrete by(foreign, col(1))

（按照变量“foreign”的分类，将不同类样本的“mpg”绘制出来，两个图分上下排布）

.histogram mpg,discrete percent by(foreign,total) norm

（按照变量“foreign”的分类，将不同类样本的“  mpg”绘制出来，同时绘出样本整体的“总”直方图）

（3）二变量图

.graph twoway lfit price weight || scatter price weight

（作出 price 和 weight 的回归线图一一“lfit ”，然后与 price 和 weight 的散点图相叠加）

.twoway scatter price weight,mlabel(make)

（做 price 和 weight 的散点图，并在每个点上标注“make”即厂商的取值）

.twoway scatter price weight || lfit price weight,by(foreign)

（按照变量 foreign 的分类，分别对不同类样本的 price 和 weight 做散点图和回归线图的叠加，两图呈左右分布）

.twoway scatter price weight || lfit price weight,by(foreign,col(1))

（按照变量 foreign 的分类，分别对不同类样本的 price 和 we ight 做散点图和回归线图的叠加，两图呈上下分布）

.twoway scatter price weight [fweight= displacement],msymbol(oh)

（画出 price 和 weight 的散点图，“msybol(oh)”表示每个点均为中空的圆圈，[fweight= displacement]表示每个点的大小与 displacement 的取值大小成比例）

.twoway connected y1 time,yaxis(1) || y2 time,yaxis(2)

（画出 y1 和 y2 这两个变量的时间点线图，并将它们叠加在一个图中，左边“yaxis（1）” 为 y1 的度量，右边“yaxis（2） ” 为 y2 的）

.twoway line y1 time,yaxis(1) || y2 time,yaxis(2)

（与上图基本相同，就是没有点 ，只显示曲线）

.graph twoway scatter var1 var4 || sctter var2 var4 || scatter var3 var4

（做三个点图的叠加）

.graph twoway line var1 var4 || sctter var2 var4 || scatter var3 var4

（做三个线图的叠加）

.graph twoway connected var1 var4 || connected var2 var4 || connected var3 var4

（叠加三个点线相连图）