（1）直方图(红色表示可简写）
采用
hist
ogram 命令, 连续经验分布图可采用核密度估计 kdensity
histogram v, width(组宽） frequency (可选，将纵坐标定为频数）
kdensity v
(2)散点图
采用
sc
atter v1 v2
标注观测，可采用新生成顺序变量 gen n= _n (第n个观测值），sc v1 v2,mlabel(n) mlabpos(6)
加回归线采用 qfit v1 v2
scatter water gsp
gen n=_n
scatter water gsp,mlabel(n) mlabpos(6)
twoway (scatter water gsp) (lfit water gsp)
2.生成新变量
采用
g
enerate,对变量v取对数，取平方可采用以下操作
g lnv=log(v)
g v2=v^2
注意0-1变量的取法，假如将年龄（age）大于30岁的取1，否则取0，则可以采用
g v=(age>=30)
表示当括号为真，逻辑判断为1，否则取0
变量删除、重新命名可采用
drop v
drop ln*
rename v1 v2
分别表示删除v变量，删除所有 ln 开头的变量，将变量名v1改为变量名v2
3.计算功能
采用“
di
splay 计算式” 命令
di log（5）
di 8+2*3
di normal(1.96)
di normal (1.96 ) 表示计算标准正态变量小于1.96的概率
1.简单画图（1）直方图(红色表示可简写） 采用histogram 命令, 连续经验分布图可采用核密度估计 kdensityhistogram v, width(组宽） frequency (可选，将纵坐标定为频数）kdensity v (2)散点图采用 scatter v1 v2标注观测，可采用新生成顺序变量 gen ...
第一章
stata
入门1.1 安装1.2 启用和退出1.3 打开和查看数据1.4 寻求帮助与网络资源1.5 命令示例1.6 几个环境设置1.7 复习与练习1.8 附录
注：教材为：
Stata
统计分析教程
stata
软件教程（人大十八讲） 中国人民大学出版社 陈传波
1.1 安装
1.2 启用和退出
1.3 打开和查看数据
1.4 寻求帮助与网络资源
1.5 命令示例
1.6 几个环境设置
1.7 复习与练习
1.8 附录
Bhar是投资回报指数(BHI)和基准指数(BMI)之间的差异，是衡量某一个投资组合超越基准表现的指标。使用
Stata
计算
Bhar需要以下步骤：
第一步，获取BHI和BMI的数据，并将它们导入
Stata
软件。
第
二
步，用以下命令按时间和资产类别对数据进行分类：
> sort date category
这将使我们能够按照时间和类别对数据进行分组。
第三步，使用以下命令
计算
每个时间点的Bhar：
> by date: generate bhar = sum(BHI - BMI)
这将
计算
每个时间点的Bhar值，并将其存储在bhar变量中，在时间点之间分配到相应的观测。
第四步，使用以下命令生成一个Bhar图，以便更好地观察Bhar的走势：
> tsline bhar
这将生成一个以时间为横轴，BHar值为纵轴的图表，从而更好地理解Bhar的变化。
以上是使用
Stata
计算
Bhar的基本步骤，按照以上步骤操作可以方便地
计算
Bhar。
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