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1、P86第一题3. 将“ch3_Child.txt”转为 Stata 文件cd C:stata11adohomework /我自己建立了一个工作目录，把“ch3_Child.txt ”拷到这里insheet using ch3_Child.txt,clear 4. 将数据以“ch3_Child.dta ”为名保存save ch3_Childdes5. 压缩数据，并比较前后数据占用空间的变化compressdes6. 描述数据共有多少个变量，多少个观察值共有 7 个变量，26 个观察值。7. 描述变量 weight 的基本内容：. codebook weighttype:numeric (doub
2、le)range: 11,59.4 units: .1unique values: 24 missing .: 1/26mean: 33.284std. dev: 15.8639percentiles: 10% 25% 50% 75% 90%13.6 21 32 44.4 55.6（1）变量的存储形式：double（双精度）（2）取值范围：最大值 59.4，最小值 11。（3）独特取值个数：24 个（4）测量单位（unit)：0.1（5）缺失值：1 个（6）均值：33.284（7）标准差：15.86392（8） 第 10、25、50、75、90 百分位情况10% 13.6 25% 21 50%
3、 32 75% 44.4 90% 55.6 样本的平均体重为 33.284kg，有 10%的样本体重在 13.6kg 以下；90% 的样本体重在 55.6kg以下。8. 描述每个变量各有多少个缺失值。age，sex 和 id 无缺失值；yrsch 和 enroll 各有 10 个缺失值；height 和 weight 各有 1 个缺失值9. 将数据按照变量 age 的取值排序sort age 10. 将变量按首字母顺序排列aorder 或 order_all, alpha 11. 将变量按照 id,age,sex,yrsch,enroll,height, weight 的顺序排列order i
4、d age sex yrsch enroll height weight 12. 浏览数据的基本情况browse 第二题1. 将数据输入 stata 中并以 zuove2.1 命名，再进行压缩（用 compress 命令）2、将变量 math 和 chinese 转换为字符型变量，然后转换为数值型变量（1）由数值型转为字符型tostring math chinese, replace（2）由字符型转为数值型destring math chinese,replace3. 为数据库 zuove2.1 添加标签“学生成绩” ，为 math 添加标签“数学成绩” ，为 gender 添加标签 1 为“
5、male”0 为“female”（1）为数据库添加标签“学生成绩”label data “学生成绩”(2) 为 math 添加标签“数学成绩”label var math “数学成绩”(3)为 gender 添加标签 1 为“male”0 为“female”label define gender1 0“male” 1“female”label value gender gender1 4. 将数据库用两种命令按数学成绩排序sort math 或 gsort math第三题本章使用的数据为 ch6_Child.dta. 先给 b2、b4、yrschfm 和 goods1 分别贴上标签。并将 yr
6、schfm 定义为一个分类变量use ch6_Child.dtalabel var b2 父母亲是否在业 label var b4 具体职业label var yrschfm 父母亲的受教育年限 label var goods1 家庭耐用消费品拥有量 将 yrschfm 定义为分类变量：replace yrschfm =0 if yrschfm=7 & yrschfm=10 & yrschfm=13 & yrschfm=7（1）受教育年限多集中在 9 年及以下，受 8-9 年教育的人占的比例最大（29.31% ） ，受教育年限不少于 9 年的比例为 32.33%，同时有 11.36%的人只受过 1 年教育。其中存在 615个缺省值。（2）受过小学、初中、高中、大学教育的孩子所占比例分别为47.45%，38.18%，13.85% ，0.52% 。将大学作为一个独立分类没有明显的统计意义，因为最大年龄只统计到 19 岁，使得大学这一分类比例极小，可以与高中共同归为“高中及以上”。当然，样本中存在 615 个缺省值。（3）在学的孩子占 87.33%，不在学的孩子占 12.67%。当然有 620 个缺省值。不在学的 7岁以上年龄的孩子所占比例比较高，该问题应当引起关注，可进一步分析这些孩子是农村还是城市户口、具体年龄分布等问题。
