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。
2019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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Stata 16 New in Bayesian analysis—Multiple chains, predictions, and more
Multiple chains.
Bayesian inference based on an MCMC (Markov chain Monte Carlo) sample is valid only if the Markov chain has converged. One way we can evaluate this convergence is to simulate and compare multiple chains.
The new nchains() option can be used with both the bayes: prefix and the bayesmh command. For instance, you type
. bayes, nchains(4): regress y x1 x2
and four chains will be produced. The chains will be combined to produce a more accurate final result. Before interpreting the result, however, you can compare the chains graphically to evaluate convergence. You can also evaluate convergence using the Gelman–Rubin convergence diagnostic that is now reported by bayes: regress and other Bayesian estimation commands when multiple chains are simulated. When you are concerned about noncovergence, you can investigate further using the bayesstats grubin command to obtain individual Gelman–Rubin diagnostics for each parameter in your model.
Bayesian predictions.
Bayesian predictions are simulated values from the posterior predictive distribution. These predictions are useful for checking model fit and for predicting out-of-sample observations. After you fit a model with bayesmh, you can use bayespredict to compute these simulated values or functions of them and save those in a new Stata dataset. For instance, you can type
. bayespredict (ymin:@min({_ysim})) (ymax:@max({_ysim})), saving(yminmax)
to compute minimums and maximums of the simulated values. You can then use other postestimation commands such as bayesgraph to obtain summaries of the predictions.
The dataset created by bayespredict may include thousands of simulated values for each observation in your dataset. Sometimes, you do not need all of these individual values. To instead obtain posterior summaries such as posterior means or medians, you can use bayespredict, pmean or bayespredict, pmedian. Alternatively, you may be interested in a random sample of the simulated values. You can use, for instance, bayesreps, nreps(100) to obtain 100 replicates.
Finally, you may want to evaluate model goodness of fit using posterior predictive p-values, also known as PPPs or as Bayesian predictive p-values. PPPs measure agreement between observed and replicated data and can be computed using the new bayesstats ppvalues command. For instance, using our earlier example
. bayesstats ppvalues {ymin} {ymax} using yminmax
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。
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