正规代理_stata使用手册

科学软件网提供大量正版科学软件，满足各学科的科研要求。科学软件网专注软件销售服务已达19年，全国大部分高校和企事业单位都是我们的客户。同时，我们还提供本地化服务，助力中国的科研事业。
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

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.

Stata 16 has a new suite of commands for performing meta-analysis. This suite lets you explore and combine the results from different studies. For instance, if you have collected results from 20 studies about the effect of a particular drug on blood pressure, you can summarize these studies and estimate the overall effect using meta-analysis.
The new meta suite is broad, but what sets it apart is its simplicity.
You can type, for instance,
. meta set effectsize stderr
to declare precomputed effect sizes or use meta esize to compute effects from summary data. With this, you can perform random-effects, fixed-effects, or common-effect meta-analysis.
To estimate an overall effect size and its confidence interval, obtain heterogeneity statistics, and more, you simply type
. meta summarize
And visualizing the results is as easy as typing
. meta forestplot
But the meta suite provides much more.
Meta-regression and subgroup analysis allow you to evaluate the heterogeneity of studies. These are available via meta regress and meta forestplot, subgroup() or meta summarize, subgroup().
You can investigate potential publication bias. Check visually for funnel-plot asymmetry using meta funnelplot; formally test for funnel-plot asymmetry using meta bias; and assess publication bias using the trim-and-fill method with meta trimfill.
You can even perform cumulative meta-analysis with meta summarize, cumulative().
All the meta-analysis features are documented in the new Meta-analysis Reference Manual.

Stata 16 Feature highlights：
1. Lasso
2. Reporting
3. Meta-analysis
4. Choice models
5. Python integration
6. New in Bayesian analysis—Multiple chains, predictions, and more
7. Panel-data ERMs
8. Import data from SAS and SPSS
9. Nonparametric series regression
10. Multiple datasets in memory
11. Sample-size analysis for confidence intervals
12. Nonlinear DSGE models
13. Multiple-group IRT models
14. xtheckman
15. Multiple-dose pharmacokinetic modeling
16. Heteroskedastic ordered probit models
17. Graph sizes in printer points, centimeters, and inches
18. Numerical integration
19. Linear programming
20. Stata in Korean
21. Mac interface now supports Dark Mode and native tabbed windows
22. Do-file Editor—Autocompletion and more syntax highlighting
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。
http://turntech8843.b2b168.com