用stata进行统计图形

用stata
文件CEOSAL2.dta包含了177位首席执行官的数据，可以用来考查企业业绩对CEO薪水的影响。
要求：
1.描述整个数据文件，获得对变量的基本理解。
2.对salary、age、comten、sales、profits、mktval等5个变量进行统计描述，要求必须包含最大值、最小值和平均数3个统计量。
3.要求对研究生和非研究生（变量是grade）CEO进行对比描述。
4.利用箱线图找出salary和log(salary)的可疑异常值。
5.绘制salary和sales的散点图。
6.绘制salary和sales以及salary与profits的散点图，要求前者使用整体样式p9，后者使用整体样式p8.
7.绘制salary和sales以及salary与profits的散点图，要求散点图形状前者选择实心圆，后者选择大写字母X；散点颜色前者选择绿色，后者选择蓝色；散点大小均选择中等。
8.绘制salary和sales以及salary与profits的散点图，要求将图例放置在五点钟方向，同时图例排成一列。
9.通过散点图和曲线图的复合来绘制salary对sales一次线性回归的95%的预测置信区间。
10绘制复合图，包括salary对sales的散点图以及salary对sales的一次拟合图。

1. summarize *
2. summarize salary age comten sales profits mktval
3. bysort grad : summarize ceoten
4. graph hbox salary

gen losalary = log(salary)
graph hbox losalary
5. scatter salary sales
6. scatter sales profits salary, mstyle(p9 p8)
7. scatter sales profits salary, msymbol(O X p) mcolor(green blue black) msize(medium medium medium)
8. scatter sales profits salary, c(l) legend(pos(5) ring(0) col(1) lab(1 “ sales ”) lab(2 “ profits ”)

)
9. quietly regress salary sales

. predict hat

. predict stdf

. generate lo=hat-1.96*stdf

. generate hi=hat+1.96*stdf

. scatter salary sales || line hat lo hi sales , pstyle(p2 p3 p3) sort

10. scatter salary sales || lfit salary sales

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