stata正版软件百科

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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
● ……

In Bayesian analysis, we seek a balance between prior information in a form of expert knowledge
or belief and evidence from data at hand. Achieving the right balance is one of the difficulties in
Bayesian modeling and inference. In general, we should not allow the prior information to overwhelm
the evidence from the data, especially when we have a large data sample. A famous theoretical
result, the Bernstein–von Mises theorem, states that in large data samples, the posterior distribution is
independent of the prior distribution and, therefore, Bayesian and likelihood-based inferences should
yield essentially the same results. On the other hand, we need a strong enough prior to support weak
evidence that usually comes from insufficient data. It is always good practice to perform sensitivity
analysis to check the dependence of the results on the choice of a prior.

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.

讲座主题：从计量模型角度解锁Stata17新功能
讲座时间：5月12日 15:00-16:00
讲座概述: Stata 17的所有功能更新，本次讲座全部囊括。
1、 数据搜集和数据输出
2、 非参数模型
3、 DID模型的命令
4、 离散选择模型
5、 区间删失Cox模型
6、 贝叶斯面板数据模型、贝叶斯多层模型、贝叶斯VAR模型
……
科学软件网不定期举办各类公益培训和讲座，让您有更多机会免费学习和熟悉软件。
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