河北stata正版软件

Stata是一款完整的、集成的统计软件包，提供您需要的一切数据分析、数据管理和图形。

快速,简单并易于使用

点击式的界面和强大,直观的命令语言让Stata使用起来快速,精确并易于使用。

所有的分析结果都可以被复制和存档，并用来出版和审查。不管您什么时候写的内容，版本控制系统确保统计程序可继续生成同样的结果。

Stata的作图模块，主要提供如下八种基本图形的制作 : 直方图（histogram），条形图（bar），百分条图 （oneway），百分圆图（pie），散点图（two way），散点图矩阵（matrix），星形图（star），分位数图。这些图形的巧妙应用，可以满足绝大多数用户的统计作图要求。在有些非绘图命令中，也提供了专门绘制某种图形的功能，如在生存分析中，提供了绘制生存曲线图，回归分析中提供了残差图等。

Stata的矩阵运算功能

矩阵代数是多元统计分析的重要工具， Stata提供了多元统计分析中所需的矩阵基本运算，如矩阵的加、积、逆、 Cholesky分解、 Kronecker内积等；还提供了一些高级运算，如特征根、特征向量、奇异值分解等；在执行完某些统计分析命令后，还提供了一些系统矩阵，如估计系数向量、估计系数的协方差矩阵等。

统计功能

Stata使得大量的统计工具用于指尖

标准方法，如

• 基本表格和总结

• 案例对照分析

• ARIMA

• ANOVA 和MANOVA

• 线性回归

• 时间序列平滑

• 广义线性模型（GLM）

• 聚类分析

• 对比和比较

• 功率分析

• 样本选择

• ……

高级方法，如

• 多层模型

• 生存分析

• 动态面板数据回归

• 结构方程建模

• 二进制，计数和审查结果

• ARCH

• 多重替代法

• 调查数据

• Treatment effects

• 精确统计

• 贝叶斯分析

• ……

  

Stata是一款完整的、集成的统计软件包，提供您需要的一切数据分析、数据管理和图形。

快速,简单并易于使用

点击式的界面和强大,直观的命令语言让Stata使用起来快速,精确并易于使用。

所有的分析结果都可以被复制和存档，并用来出版和审查。不管您什么时候写的内容，版本控制系统确保统计程序可继续生成同样的结果。

2017年6月Stata 15正式发布。这是Stata有史以来较大的一次版本更新。我们贴出了Statalist并且列出了16项较重要的新功能。

? 扩展回归模型

? 潜在类别分析（LCA）

? 贝叶斯前缀指令

? 线性动态随机一般均衡（DSGE）模型

? web 的动态Markdown文档

? 非线性混合效应模型

? 空间自回归模型（SAR）

? 区间删失参数生存时间模型

? 有限混合模型（FMMs）

? 混合Logit模型

? 非参数回归

? 聚类随机设计和回归模型的功率分析

? Word和PDF文档

? 图形颜色透明度/不透明度

? ICD-10-CM/PCS支持

? 联邦储备经济数据（FRED）支持

? 其他

上面列出的十六功能当然是重要的, 但还有其他值得一提的。比较*想到的是:

. 贝叶斯多级模型

. 门限回归

. 具有随机系数的面板数据tobit

. 区间测量结果的多层回归

. 删失结果的多级Tobit回归

. 面板数据的协整测试

. 时间序列中多断点的测试

. 多组广义 SEM

. 异方差的线性回归

. Heckman风格的样本选择Poisson模型

. 具有随机系数的面板数据非线性模型

. 贝叶斯面板数据模型

. 随机系数的面板数据区间回归

. SVG的导出

. 贝叶斯生存模型

. 零膨胀有序概率

. 添加您自己的电源和样本大小的方法

. 贝叶斯样本选择模型

. 支持瑞典语

. 对DO文件编辑器的改进

. 流随机数生成器

. 对于java插件的改进

. Stata / MP更多的并行化

扩展回归模型

我们称之为ERMS 扩展回归模型。四个新的命令适合

. 线性回归分析,

. 区间回归包括 tobit模型，

. 概率，

. 有序概率模型

可任意组合成：

. 内生变量

. 非随机处理任务

. 内源性（Heckman-style）样本的选择

这些新的命令让人惊喜，因为可以在任何一个方程中加入内生变量，包括处理赋值和概率选择方程。内生变量并不局限于连续性。它们可以是二进制或序数。不管是外生的还是内生的，它们都可以与其他变量相互作用。它们甚至可以互相作用，形成平方项或立方项！

这些新的ERM命令—eregress, eintreg, eprobit, 和eoprobit注定会流行起来，因为他们解决了研究人员的很多问题。首先, 可能有一个内生变量, 因为许多模型都省略了与模型中的变量相关的变量。其次，数据经常被删剪，而删剪不是随机的。ERM 样本选择选项允许您对选择过程进行建模, 并对其进行调整。或者, 如果您正在使用非随机处理效应模型, 则可以用 ERM处理分配选项。或者, 可以结合处理分配和选择选项, 其中一些是由于后续的行为而损失的拟合内生处理分配模型。

语法非常简单:

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