安徽stata视频教程

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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不管您是需要购买单款软件，还是制定整个实验室的购买方案，都可以提供。

Stata 是一套提供其使用者数据分析、数据管理以及绘制专业图表的完整及整合性统计软件。它提供许许多多功能，包含线性混合模型、均衡重复反复及多项式普罗比模式。用Stata绘制的统计图形相当精美。

新版本的STATA采用较具亲和力的窗口接口，使用者自行建立程序时，软件能提供具有直接命令式的语法。Stata提供完整的使用手册，包含统计样本建立、解释、模型与语法、文献等**过一万余页的出版品。

除此之外，Stata软件可以透过网络实时更新每天的较新功能，更可以得知世界各地的使用者对于STATA公司提出的问题与解决之道。使用者也可以透过Stata Journal获得许许多多的相关讯息以及书籍介绍等。另外一个获取庞大资源的管道就是Statalist，它是一个独立的listserver，每月交替提供使用者**过1000个讯息以及50个程序。

Stata的统计功能很强，除了传统的统计分析方法外，还收集了近20年发展起来的新方法，如Cox比例风险回归，指数与Weibull回归，多类结果与有序结果的logistic回归，Poisson回归，负二项回归及广义负二项回归，随机效应模型等。具体说， Stata具有如下统计分析能力：

数值变量资料的一般分析：参数估计，t检验，单因素和多因素的方差分析，协方差分析，交互效应模型，平衡和非平衡设计，嵌套设计，随机效应，多个均数的两两比较，缺项数据的处理，方差齐性检验，正态性检验，变量变换等。

分类资料的一般分析：参数估计，列联表分析 ( 列联系数，确切概率 ) ，流行病学表格分析等。

等级资料的一般分析：秩变换，秩和检验，秩相关等

相关与回归分析：简单相关，偏相关，典型相关，以及多达数十种的回归分析方法，如多元线性回归，逐步回归，加权回归，稳键回归，二阶段回归，百分位数 ( 中位数 ) 回归，残差分析、强影响点分析，曲线拟合，随机效应的线性回归模型等。

其他方法：质量控制，整群抽样的设计效率，诊断试验评价，kappa等。

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