《用Stata学微观计量经济学》一书对主题的选择完全反映了当代微观计量经济学实证分析的操作，在向读者介绍了Stata之后，作者就介绍了线性回归、模拟和广义最小二乘法；有横截面技术的部分则介绍了对线性模型工具变量和分位数回归模型的最新处理方法。
美国学者A.科林·卡梅伦和普拉温·K.特里维迪两位作者还介绍了为执行那些没有Stata特定命令的计量分析方法而进行stata编程的特征。

1 Stata基础知识
2 数据管理和绘图
3 线性回归的基本知识
4 模拟
5 GLS回归
6 线性工具变量回归
7 分位数回归
8 线性面板数据模型：基础
9 线性面板数据模型：扩展
10 非线性回归方法
11 非线性最优化方法
12 检验方法
13 自抽样法
14 二值结果模型
15 多项选择模型
16 Tobit模型和选择模型
17 计数数据模型
18 非线性面板模型
A Stata中的编程
B Mata
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主题及术语
参考文献