stata正版软件怎么用_正版软件

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2019年6月Stata 15正式发布。这是Stata有史以来大的一次版本更新。我们贴出了Statalist并且列出了16项重要的新功能。这篇文章会重点谈谈这些新功能：
Ÿ 扩展回归模型
Ÿ 潜在类别分析（LCA）
Ÿ 贝叶斯前缀指令
Ÿ 线性动态随机一般均衡（DSGE）模型
Ÿ web 的动态Markdown文档
Ÿ 非线性混合效应模型
Ÿ 空间自回归模型（SAR）
Ÿ 区间删失参数生存时间模型
Ÿ 有限混合模型（FMMs）
Ÿ 混合Logit模型
Ÿ 非参数回归
Ÿ 聚类随机设计和回归模型的功率分析
Ÿ Word和PDF文档
Ÿ 图形颜色透明度/不透明度
Ÿ ICD-10-CM/PCS支持
Ÿ 联邦储备经济数据（FRED）支持
Ÿ 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

Nonlinear DSGE models in Stata 15
In Stata 15, we introduced the dsge command for fitting linear DSGE models, which are time-series models used in economics and finance. These models are an alternative to traditional forecasting models. Both attempt to explain aggregate economic phenomena, but DSGE models do this on the basis of models derived from microeconomic theory.
New in Stata 16, the dsgenl command fits nonlinear DSGE models. Most DSGE models are nonlinear, and this means that you no longer need to linearize them by hand. When you enter equations into dsgenl, it linearizes them for you.
After estimating the parameters of your model with dsgenl, you can obtain the transition and policy matrices; determine the model’s steady state; estimate variables’ variances, covariances, and autocovariances implied by the system of equations; and create and graph impulse–response functions.
This is likely to be the favorite feature of macroeconomists and anyone working in a central bank.

Most applications of rank() will be to one variable, but the argument exp can be more general,
namely, an expression. In particular, rank(-varname) reverses ranks from those obtained by
rank(varname).
The default ranking and those obtained by using one of the track, field, and unique options
differ principally in their treatment of ties. The default is to assign the same rank to tied values
such that the sum of the ranks is preserved. The track option assigns the same rank but resembles
the convention in track events; thus, if one person had the lowest time and three persons tied for
second-lowest time, their ranks would be 1, 2, 2, and 2, and the next person(s) would have rank 5.
The field option acts similarly except that the highest is assigned rank 1, as in field events in which
the greatest distance or height wins. The unique option breaks ties arbitrarily: its most obvious use
is assigning ranks for a graph of ordered values. See also group() for another kind of “ranking”.

The fill() and seq() functions are alternatives. In essence, fill() requires a minimal example
that indicates the kind of sequence required, whereas seq() requires that the rule be specified through
options. There are sequences that fill() can produce that seq() cannot, and vice versa. fill()
cannot be combined with if or in, in contrast to seq(), which can.
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