stata怎么使用

科学软件网是一个以引进国研软件，提供软件服务的营业网站，网站由北京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、课程（包含34款软件，66门课程）、实验室解决方案和项目咨询等服务。
The principles of Bayesian analysis date back to the work of Thomas Bayes, who was a Presbyterian
minister in Tunbridge Wells and Pierre Laplace, a French mathematician, astronomer, and physicist in
the 18th century. Bayesian analysis started as a simple intuitive rule, named after Bayes, for updating
beliefs on account of some evidence. For the next 200 years, however, Bayes’s rule was  an
obscure idea. Along with the rapid development of the standard or frequentist statistics in 20th century,
Bayesian methodology was also developing, although with less attention and at a slower pace. One
of the obstacles for the progress of Bayesian ideas has been the lasting opinion among mainstream
statisticians of it being subjective. Another more-tangible problem for adopting Bayesian models in
practice has been the lack of adequate computational resources. Nowadays, Bayesian statistics is
widely accepted by researchers and practitioners as a valuable and feasible alternative.
Bayesian analysis proliferates in diverse areas including industry and government, but its application
in sciences and engineering is particularly visible. Bayesian statistical inference is used in econometrics
(Poirier [1995]; Chernozhukov and Hong [2003]; Kim, Shephard, and Chib [1998], Zellner [1997]);
education (Johnson 1997); epidemiology (Greenland 1998); engineering (Godsill and Rayner 1998);
genetics (Iversen, Parmigiani, and Berry 1999); social sciences (Pollard 1986); hydrology (Parent
et al. 1998); quality management (Rios Insua 1990); atmospheric sciences (Berliner et al. 1999); and
law (DeGroot, Fienberg, and Kadane 1986), to name a few.

Import data from SAS and SPSS
With Stata 16’s new import sas and import spss commands, you can now import data stored in SAS (.sas7bdat) and SPSS (.sav) formats. The dialog boxes make it easy to explore the data before importing them and, if desired, to select a subset of variables and observations to load into Stata.
In addition, with the new import sasxport8 and export sasxport8 commands, you can import and export SAS XPORT Version 8 Transport files into Stata. The existing import sasxport and export sasxport commands worked with SAS XPORT Version 5 Transport files and have been renamed import sasxport5 and export sasxport5.

Panel-data ERMs
Extended regression models (ERMs) were a big new feature last release. The ERM commands fit models that account for three common problems that arise in observational data—endogenous covariates, sample selection, and treatment—either alone or in combination.
In Stata 16, we introduce the xteregress, xteintreg, xteprobit, and xteoprobit commands for fitting panel-data ERMs. This means ERMs can now account for the three problems we mentioned above and for within-panel correlation. These new commands fit random-effects linear, interval, probit, and ordered probit regression models. They allow random effects in one or all equations, and they allow random effects to be correlated across equations.
Researchers from all disciplines who work with observational (nonexperimental) data are interested in ERMs and will be excited about the new panel-data versions of these commands. However, different disciplines talk about these models differently.
Above, we referred to the problems ERMs solve as endogenous covariates, sample selection, treatment, and within-panel correlation. While this terminology is common in some disciplines such as economics, other disciplines may use other terms.
• Instead of panel-data and within-panel correlation, researchers may ask for models for multilevel (two-level) data that account for within-group correlation.
• Instead of endogenous covariates, researchers may ask for methods of dealing with unobserved confounding or unmeasured confounding.
• Instead of sample selection, researchers may be concerned about trials with informative dropout, nonignorable nonresponse, or outcomes missing not at random (MNAR).
• Instead of treatment, researchers may ask about methods for causal inference or estimating average treatment effects (ATEs).
The important message is that all disciplines are interested in ERMs, but they often speak different languages.

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。


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。


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。
科学软件网主要提供以下科学软件服务：
1、软件培训服务：与国内大学合作，聘请业内人士定期组织软件培训，截止目前，已成功举办软件培训四十多期，累计学员2000余人，不仅让学员掌握了软件使用技巧，加深了软件在本职工作中的应用深度，而且也为**业人士搭建起了沟通的桥梁；
2、软件服务：提供软件试用版、演示版、教程、手册和参考资料的服务；
3、解决方案咨询服务：科学软件网可向用户有偿提供经济统计、系统优化、决策分析、生物制药等方面的解决方案咨询服务；
4、软件升级及技术支持服务：科学软件网可向用户提供软件的本地化技术支持服务，包括软件更新升级、软件故障排除、安装调试、培训等;
5、行业研讨服务：科学软件网会针对不**业，邀请国内外以及软件厂商技术人员，不定期在国内举办大型研讨会，时刻关注*技术，为国内行业技术发展提供导向。
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