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。
histogram mpg,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) norm addlabels by(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
3.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] scatter y x因变量在前
数据标记的设定
数据标记形状的设定、颜的设定、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；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)
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，颜为黑；（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，颜为黑；（6）按照变量foreign分成两个图形进行绘制。
Twoway scatter mpg weight||lfit mpg weight,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；lfit mpg weight绘制拟合曲线
进一步设置：
Msymbol(T) mcolor(black) mlabel(make) mlabpositon(9) by(foreign)
散点形状：实心大三角，颜：黑，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] line y x
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；（3）线条一条为直线连接，一条为stairstep方式连接
twoway line c y year,legend(label(1”人均消费”)label(2”人均GDP”)position(11) ring(0) row(2)) clpattern(solid dash) connect(l J)
ring(0)：使图例显示在图形内部；row(2)：图例分两行显示；clpattern(solid dash)：实线和虚线；connect(l J)：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])
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。
graph bar/hbar current solid gross, over(year) blabel(bar,position(outside)yline(30000)) stack
blabel(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。graph pie x y z
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，且颜设置为黄。
graph pie current solid, plabel(_all percent, gap(9)) pie(1, explode color(yellow)) title(资产构成图) by(year)
plabel(_all percent, gap(9))：显示所有标签，相对位置为9
pie(1, explode color(yellow))：对第一个图例变量，突出显示，颜设定为黄
7．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”weight代表什么意思
graph box price weight，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

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