[Stata] 如何添加直角坐标系及极坐标系及SDAS_绘图实例

1	sysuse auto, clear
2
3	twoway  ///
4	(scatter weight mpg if rep78==1)            ///
5	(scatter weight mpg if rep78==2)            ///
6	(scatter weight mpg if rep78==3)            ///
7	(scatter weight mpg if rep78==4)            ///
8	(scatter weight mpg if rep78==5) , name(a1) ///
9	legend(label(1 "weight, rep78 == 1"))       ///
10	legend(label(2 "weight, rep78==2"))         ///
11	legend(label(3 "weight, rep78==3"))         ///
12	legend(label(4 "weight, rep78==4"))         ///
13	legend(label(5 "weight, rep78==5"))

1. // Graph - Special Text
   
2. 
   
3. twoway                                                                        ///
   
4. (scatteri 6.5 0 "Other Symbols Include ",         mlabsize(small) pstyle(p1)) ///
   
5. (scatteri 6.5 0.5 "{&trade} {©right} {&loz}", mlabsize(huge) pstyle(p1))  ///
   
6. (scatteri 5.5 0 "Bold font",                      mlabsize(small) pstyle(p1)) ///
   
7. (scatteri 5.5 0.5 "{bf: Bold font}",              mlabsize(huge) pstyle(p1))  ///
   
8. (scatteri 4.5 0 "{it: Italics}",                  mlabsize(small) pstyle(p1)) ///
   
9. (scatteri 4.5 0.5 "{it: Italics}",                mlabsize(huge)  pstyle(p1)) ///
   
10. (scatteri 3.5 0 "Superscript",                    mlabsize(small) pstyle(p1)) ///
    
11. (scatteri 3.5 0.5 "{superscript: Superscript}",   mlabsize(huge) pstyle(p1))  ///
    
12. (scatteri 2.5 0 "Subscript",                      mlabsize(small) pstyle(p1)) ///
    
13. (scatteri 2.5 0.5 "{subscript: Subscript}",       mlabsize(huge) pstyle(p1))  ///
    
14. (scatteri 1.5 0 "Default Symbol font   ",         mlabsize(small) pstyle(p1)) ///
    
15. (scatteri 1.5 0.5 " {stSymbol:  adcv}  ",         mlabsize(huge) pstyle(p1))  ///
    
16. (scatteri 0.5 0 "Greek Symbols:  ",               mlabsize(small) pstyle(p1)) ///
    
17. (scatteri 0.5 0.5 "{&Alpha} {&Pi} {&Sigma}",      mlabsize(huge) pstyle(p1)), ///
    
18. title("Special Font that can be used on Stata Graphs", color(red))            ///
    
19. xlabel(-.05 1) ylabel(-1 7)                                                   ///
    
20. xscale(off) yscale(off)                                                       ///
    
21. legend(off)                                                                   ///
    
22. note("Stata special font."                                                    ///
    
23. "There are many other options see {bf:help graph text}" ,                     ///
    
24. ring(0))

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1. // Displaying part of a histogram
   
2. 
   
3. sysuse auto, clear
   
4. 
   
5. twoway__histogram_gen mpg , gen(h y, replace) freq bin(10)
   
6. 
   
7. twoway ///
   
8. (histogram y [fw=h] if inrange(y,19,35),discrete color(green)lcolor(red)freq) ///
   
9. (histogram y [fw=h],color(none) lcolor(red) discrete freq name(a1, replace))
   
10. 
    
11. twoway ///
    
12. (histogram y [fw=h] if inrange(y,19,35),discrete color(green) lcolor(red)freq ///
    
13. name(a2, replace))
    
14. 
    
15. graph combine a1 a2 ,xcommon cols(1)

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1. //Generating Survival curve with lines at specific points in time
   
2. 
   
3. use http://www.stata-press.com/data/r12/drug2, clear
   
4. 
   
5. sts generate newvar1 =s
   
6. sts generate lb = lb(s)
   
7. sts generate ub = ub(s)
   
8. 
   
9. gen kk=newvar1 if studytime==20
   
10. sort kk
    
11. local a1=kk[1]
    
12. 
    
13. twoway  (rarea ub lb _t, sort  )                ///
    
14. (line  newvar1 studytime, sort c(stairstep))    ///
    
15. (pci  0 20 `a1' 20) (pci  `a1' 0  `a1' 20),     ///
    
16. ylabel(0(.2)1) name(a2, replace) ytitle("")     ///
    
17. legend(label(1 data set 1) label(2 data set 2)) ///
    
18. scheme(s1color) legend(off) xtitle("Studytime") ///
    
19. ylabel( .1(.2)1  ) ymlabel(  `a1', angle(45) )

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1. //Generating Survival curve with confidence interval
   
2. 
   
3. use http://www.stata-press.com/data/r11/drug2.dta, clear
   
4. stset
   
5. 
   
6. sts gen km=s
   
7. sts gen ub=ub(s)
   
8. sts gen lb=lb(s)
   
9. 
   
10. //Then something along the lines:
    
11. twoway (rarea ub lb _t, sort) (line km _t, sort)

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1. sysuse auto, clear
   
2. 
   
3. // estimate the model
   
4. reg price c.mpg##c.weight##c.weight i.foreign
   
5. 
   
6. // collect some information about mpg
   
7. sum mpg
   
8. local m = r(mean)
   
9. local sd = r(sd)
   
10. 
    
11. // we are going to change the data, so we preserve it first
    
12. preserve
    
13. 
    
14. // fix the other explanatory variables
    
15. // In this case we only look at US ("domestic") cars
    
16. replace foreign = 0
    
17. 
    
18. // predict the price while fixing mpg at different values
    
19. replace mpg = `m'
    
20. predict yhatm
    
21. 
    
22. replace mpg = `m' - `sd'
    
23. predict yhatl
    
24. 
    
25. replace mpg = `m' - 2*`sd'
    
26. predict yhatll
    
27. 
    
28. replace mpg = `m' + `sd'
    
29. predict yhath
    
30. 
    
31. replace mpg = `m' + 2*`sd'
    
32. predict yhathh
    
33. 
    
34. // nicer display of large numbers 1,000 instead of 1000
    
35. format yhat* %8.0gc
    
36. 
    
37. // create graph
    
38. sort weight
    
39. twoway line yhatll yhatl yhatm yhath yhathh weight, ///
    
40.        title("predicted price for US cars")         ///
    
41.        ytitle("predicted price (US {c S|})")        ///
    
42.        lpattern(solid solid solid solid solid)      ///
    
43.        lcolor("255 255 204"                         ///
    
44.               "161 218 180"                         ///
    
45.               " 65 182 196"                         ///
    
46.               " 44 127 184"                         ///   
    
47.               " 37  52 148" )                       ///
    
48.        legend( order( - "mpg"                       ///
    
49.                       1 "mean-2*sd"                 ///
    
50.                       2 "mean-1*sd"                 ///
    
51.                       3 "mean"                      ///
    
52.                       4 "mean+1*sd"                 ///
    
53.                       5 "mean+2*sd" ))
    
54. 
    
55. // get our original data back
    
56. restore

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1. sysuse auto, clear
   
2. 
   
3. gsort -mpg
   
4. keep in 1/25
   
5. 
   
6. replace mpg = round(mpg)
   
7. 
   
8. gen rank1 = _n
   
9. egen rank2 = rank(-price)
   
10. 
    
11. gen byte one = 1
    
12. gen byte two = 2
    
13. gen left = 0.4
    
14. 
    
15. twoway                                                  ///
    
16. (pcspike rank1 one rank2 two,                           ///
    
17. xlabel(none) xscale(noline range(0.3 2.3)) xtitle("")   ///
    
18. yscale(r(-1 .) reverse off) ylabel(, nogrid))           ///
    
19. (scatter rank1 one, mlabel(mpg) mlabpos(9) ms(none))    ///
    
20. (scatter rank2 two, mlabel(price) mlabpos(3) ms(none))  ///
    
21. ( scatter rank1 left, mla(make) mlabpos(3) ms(none)     ///
    
22. text(-0.5 1 "mpg, US gallons")                          ///
    
23. text(-0.5 2 "price , {c S|}US in 1978")                 ///
    
24. legend(off) graphregion(color(white)))

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1. //Parallel Coordinate Plot
   
2. //Rescaling variables and plotting
   
3. 
   
4. sysuse auto, clear
   
5. drop make
   
6. set more off
   
7. 
   
8. local z=1
   
9. foreach i of varlist _all{
   
10. 
    
11. summarize `i', detail
    
12. 
    
13. #delimit ;
    
14.   local a `"`a' text( 1.2 `z' `=char(34)'`i'`=char(34)'
    
15.   `=char(34)'`=string(`r(max)',"%8.2f")'`=char(34)' ,  
    
16.   orientation(vertical) placement(n) size(3) justification(left) )
    
17.   text( -0.1 `z' `=char(34)' `i'`=char(34)'
    
18.   `=char(34)'`=string(`r(min)',"%8.2f")'`=char(34)' ,
    
19.   orientation(vertical) placement(south) size(3) justification(right) ) "';
    
20. #delimit cr
    
21. 
    
22. //scaling variables  
    
23. generate x`z'=(`i' -r(min))/(r(max)-r(min))
    
24. local ++z
    
25. }
    
26. drop if rep78==.
    
27. generate id=_n
    
28. reshape long x, i(id) j(type)
    
29. 
    
30. drop if x>100
    
31. 
    
32. twoway                                       ///
    
33. (line  x type if for==1, lcolor(red) c(L))   ///
    
34. (line  x type if for==0, lcolor(blue) c(L)), ///
    
35. xline(1/12)                                  ///
    
36. `a' yscale( off range(0 1.1)) xscale(off)    ///
    
37. text(0 0 "MIN")  text(1 0 "Max")             ///
    
38. graphregion(margin(t=20 b=20)) legend(off)

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1. // Area Plot
   
2. 
   
3. // prepare the example data
   
4. 
   
5. sysuse nlsw88, clear
   
6. 
   
7. gen ind_gr = industry
   
8. recode ind_gr 1/5=1 6=2 7=3 8/10=4 11=5 12=6
   
9. label define ind_gr 1 "manual"                ///
   
10.                     2 "trade"                 ///
    
11.                     3 "finance"               ///
    
12.                     4 "other services"        ///
    
13.                     5 "professional services" ///
    
14.                     6 "public administration"       
    
15. label value ind_gr ind_gr
    
16.                                                
    
17. // compute percentile ranks
    
18. egen n = count(wage)
    
19. egen i = rank(wage)
    
20. gen hazen = (i - 0.5) / n * 100       
    
21. label variable hazen "percentile rank of income"
    
22.                                                
    
23. // smooth the proportions
    
24. mkspline s_w=hazen, cubic nknots(5)
    
25. mlogit ind_gr s_w*
    
26. predict pr*       
    
27.                                        
    
28. // create the graph
    
29. gen zero = 0
    
30. gen one = 100
    
31. gen l1 = (pr1)*100       
    
32. gen l2 = (pr1 + pr2)*100       
    
33. gen l3 = (pr1 + pr2 + pr3)*100
    
34. gen l4 = (pr1 + pr2 + pr3 + pr4)*100
    
35. gen l5 = (pr1 + pr2 + pr3 + pr4 + pr5)*100
    
36.                        
    
37. sort hazen       
    
38.                                                
    
39. // collect the labels for the second y-axis
    
40. local mid = l1[_N]/2
    
41. local yaxis `"`mid' "manual""'
    
42.                                                
    
43. local mid = (l2[_N]-l1[_N])/2 + l1[_N]
    
44. local yaxis `"`yaxis' `mid' "trade""'
    
45.                                                
    
46. local mid = (l3[_N]-l2[_N])/2 + l2[_N]
    
47. local yaxis `"`yaxis' `mid' "finance""'
    
48.                                                
    
49. local mid = (l4[_N]-l3[_N])/2 + l3[_N]
    
50. local yaxis `"`yaxis' `mid' "other services""'
    
51.                                                
    
52. local mid = (l5[_N]-l4[_N])/2 + l4[_N]
    
53. local yaxis `"`yaxis' `mid' "professional services""'       
    
54.                                                
    
55. local mid = (100-l5[_N])/2 + l5[_N]
    
56. local yaxis `"`yaxis' `mid' "public administration""'
    
57.                                                
    
58. twoway rarea zero l1 hazen, yaxis(1) ||  ///
    
59.        rarea l1 l2 hazen, yaxis(2)   ||  ///
    
60.        rarea l2 l3 hazen   ||            ///       
    
61.        rarea l3 l4 hazen   ||            ///
    
62.        rarea l4 l5 hazen   ||            ///
    
63.        rarea l5 one hazen,               ///
    
64.        ytitle("percentage")              ///
    
65.        ylab(`yaxis', axis(2) angle(-45)) ///
    
66.        yscale(range(0 100) axis(1))      ///       
    
67.        yscale(range(0 100) axis(2))      ///
    
68.        ytitle("", axis(2))               ///
    
69.        plotregion(margin(zero))          ///
    
70.        aspect(1)                         ///       
    
71.        legend(off)

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1. // Including totals in bar graph
   
2. 
   
3. sysuse auto, clear
   
4. save auto1 , replace  //保存为auto1.dta
   
5. 
   
6. replace for=3   //foreign 替换为3
   
7. label define  origin 3 Total, add
   
8. 
   
9. append using auto1
   
10. 
    
11. graph bar (mean) price , over(rep78, ) over(for) showyvars ///
    
12. ascategory asyvar legend(off)
    
13. 
    
14. exit

复制代码