提供stata解决方案和培训_正版软件

科学软件网销售软件达19年，有丰富的销售经验以及客户资源，提供的产品涵盖各个学科，包括经管，仿真，地球地理，生物化学，工程科学，排版及网络管理等。此外，我们还提供很多附加服务，如：现场培训、课程、解决方案、咨询服务等。
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,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。
新版本的STATA采用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，它是一个立的listserver，每月交替提供使用者**过1000个讯息以及50个程序。
使用Mata进行矩阵编程
Mata是一个成熟的编程语言，可编译您所输入的任何字节，并进行优化和准确执行。
尽管您不需要使用Stata进行编程，但是它作为一个快速完成矩阵的编程语言，是Stata功能中不可或缺的一部分。Mata既是一个操作矩阵的互动环境，也是一个完整开发环境，可以生产编译和优化代码。它还包含了一些功能来处理面板数据、执行真实或复制的矩阵运算，提供完整的支持面向对象的编程，并完全兼容Stata。


跨平台兼容
Stata可在Windows，Mac和Linux/Unix电脑上运行，但是license不需要区分电脑系统。也就是说，如果您有一台Mac系统的电脑和一台Windows系统的电脑，您不需要2个license来运行Stata。您可以安装在任意支持的系统中安装Stata软件。Stata数据集、程序以及其他的数据*翻译就可以跨平台的共享。您还可以从其他的统计软件、电子报表和数据库中轻松而快速的导入数据。


科学软件网是一个以引进国外科研软件，提供软件服务的营业，由天演融智软件有限公司创办，旨在为国内高校、科研院所和以研发为主的企业事业单位提供的科研软件及相关软件服务。截止目前，科学软件网已获得数百家国际软件公司正式授权，代理销售科研软件达一千余种，软件涵盖领域包括经管，仿真，地球地理，生物化学，工程科学，排版及网络管理等。同时，还提供培训、视频课程（包含34款软件，64门课程）、实验室解决方案和项目咨询等服务。


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。

Multiple-group IRT models in Stata
IRT models explore the relationship between a latent (unobserved) trait and items that measure aspects of the trait. This often arises in standardized testing where the trait of interest is ability, such as mathematical ability. A set of items (test questions) is designed, and the responses measure this unobserved trait. Researchers in education, psychology, and health frequently fit IRT models.
Stata’s irt commands fit 1-, 2-, and 3-parameter logistic models. They also fit graded response, nominal response, partial credit, and rating scale models, and any combination of them. And after fitting a model, irtgraph graphs item-characteristic curves, test characteristic curves, item information functions, and test information functions.
New in Stata 16, the irt commands allow comparisons across groups. Take any of the existing irt commands, add a group(varname) option, and fit the corresponding multiple-group model. For instance, type
. irt 2pl item1-item10, group(female)
and fit a two-group 2PL model.
Group-specific means and variances of the latent trait will be estimated. Group-specific difficulty and discrimination parameters can also be estimated for one or more items. With constraints, you can specify exactly which parameters are allowed to vary and which parameters are constrained to be equal across groups.
You can even use likelihood-ratio tests to compare models with and without constraints to perform an IRT model-based test of differential item functioning.

Finally, as we briefly mentioned earlier, the estimation precision in Bayesian analysis is not limited
by the sample size—Bayesian simulation methods may provide an arbitrary degree of precision.
Despite the conceptual and methodological advantages of the Bayesian approach, its application in
practice is still considered controversial sometimes. There are two main reasons for this—the presumed
subjectivity in specifying prior information and the computational challenges in implementing Bayesian
methods. Along with the objectivity that comes from the data, the Bayesian approach uses potentially
subjective prior distribution. That is, different individuals may specify different prior distributions.
Proponents of frequentist statistics argue that for this reason, Bayesian methods lack objectivity and
should be avoided. Indeed, there are settings such as clinical trial cases when the researchers want to
minimize a potential bias coming from preexisting beliefs and achieve more objective conclusions.
Even in such cases, however, a balanced and reliable Bayesian approach is possible. The trend in
using noninformative priors in Bayesian models is an attempt to address the issue of subjectivity. On
the other hand, some Bayesian proponents argue that the classical methods of statistical inference
have built-in subjectivity such as a choice for a sampling procedure, whereas the subjectivity is made
explicit in Bayesian analysis.

In Stata 16, we introduce a new, unified suite of commands for modeling choice data. We have added new commands for summarizing choice data. We renamed and improved existing commands for fitting choice models. We even added a new command for fitting mixed logit models for panel data. And we document them together in the new Choice Models Reference Manual.
And here’s the best part: margins now works after fitting choice models. This means you can now easily interpret the results of your choice models. While the coefficients estimated in choice models are often almost uninterpretable, margins allows you to ask and answer very specific questions based on your results. Say that you are modeling choice of transportation. You can answer questions such as
• What proportion of travelers are expected to choose air travel?
• How does the probability of traveling by car change for each additional $10,000 in income?
• If wait times at the airport increase by 30 minutes, how does this affect the choice of each mode of transportation?
What else is new? You now cmset your data before fitting a choice model. For instance,
. cmset personid transportmethod
Then, you use cmsummarize, cmchoiceset, cmtab, and cmsample to explore, summarize, and look for potential problems in your data.
And you use cm estimation commands to fit one of the following choice models:
• cmclogit conditional logit (McFadden’s choice) model
• cmmixlogit mixed logit model
• cmxtmixlogit panel-data mixed logit model
• cmmprobit multinomial probit model
• cmroprobit rank-ordered probit model
• cmrologit rank-ordered logit model
Unlike the others, cmxtmixlogit is not  renamed and improved. It is completely new in Stata 16, and
2020年，北京天演融智软件有限公司申请高等教育司产学合作协同育人项目，“大数据”和“机器学习”师资培训项目，以及基于OBE的教考分离改革与教学评测项目已获得批准。我们将会跟更多的高校合作，产学融合协同育人。
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