stata介绍_保证正版

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Stata 数据管理统计绘图软件

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。

统计功能介绍
Stata使得大量的统计工具用于指尖
● 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
● 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
■ 标准方法，如■ 方法，如
● 多重替代法
● 调查数据
● Treatment effects
● 统计
● 贝叶斯分析
● ……

summarize displays the mean and standard deviation of a variable across observations; program
writers can access the mean in r(mean) and the standard deviation in r(sd) (see [R] summarize).
egen’s rowmean() function creates the means of observations across variables. rowmedian() creates
the medians of observations across variables. rowpctile() returns the #th percentile of the variables
specified in varlist. rowsd() creates the standard deviations of observations across variables.
rownonmiss() creates a count of the number of nonmissing observations, the denominator of the
rowmean() calculation

Nonparametric series regression
Stata 16's new npregress series command fits nonparametric series regressions that approximate the mean of the dependent variable using polynomials, B-splines, or splines of the covariates. This means that you do not need to specify any predetermined functional form. You specify only which covariates you wish to include in your model. For instance, type
. npregress series wineoutput rainfall temperature i.irrigation
Instead of reporting coefficients, npregress series reports effects, meaning average marginal effects for continuous variables and contrasts for categorical variables. The results might be that the average marginal effect of rainfall is 1 and the contrast for irrigation is 2. This contrast can be interpreted as the average treatment effect of irrigation.
Being a nonparametric regression, the unknown mean is approximated by a series function of the covariates. And yet we can still obtain the inferences that we could from a parametric model. We  use margins. We could type
. margins irrigation, at(temperature=(40(5)90))
and obtain a table of the expected effect of having irrigation at temperatures of 40, 50, ..., 90 degrees. And we could graph the result using marginsplot.
Even more, npregress series can fit partially parametric (semiparametric) models.

Sample-size analysis for confidence intervals in Stata 16
The new ciwidth command performs Precision and Sample Size (PrSS) analysis, which is sample-size analysis for confidence intervals (CIs). This method is used when you are planning a study and you want to optimally allocate resources when CIs are to be used for inference. Said differently, you use this method when you want to estimate the sample size required to achieve the desired precision of a CI in a planned study.
ciwidth produces sample sizes, precision, and more that are required for the
• CI for one mean
• CI for one variance
• CI for two independent means
• CI for two paired means
The control panel interface lets you select the analysis type and input assumptions to obtain desired results.
ciwidth allows results to be displayed in customizable tables and graphs.
ciwidth also provides facilities for you to add your own methods.
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