stata连享会_正版软件

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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.

We are excited to introduce you to the new features in Stata 16. Below, we list highlights of the release. In what follows, we tell you a little more about the first 13 of them. We introduce each feature using words that you might also use as you introduce them to existing and potential Stata users.
The majority of these features will be exciting to researchers in all disciplines. Where appropriate, we will highlight which disciplines will be most interested or provide advice about how different groups of users will relate to the feature. We

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。


统计功能介绍
Stata使得大量的统计工具用于指尖
标准方法，如
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
广义线性模型（GLM）
聚类分析
对比和比较
功率分析
样本选择
……
方法，如
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
多重替代法
调查数据
Treatment effects
统计
贝叶斯分析
……
Stata是一个统计分析软件，但它也具有很强的程序语言功能，这给用户提供了一个广阔的开发应用的天地，用户可以充分发挥自己的聪明才智，熟练应用各种技巧，真正做到随心所欲。事实上，Stata的ado文件（统计部分）都是用Stata自己的语言编写的。
Stata其统计分析能力远远**过了SPSS，在许多方面也**过了SAS！由于Stata在分析时是将数据全部读入内存，在计算全部完成后才和磁盘交换数据，因此计算速度较快（一般来说， SAS的运算速度要比SPSS至少快一个数量级，而Stata的某些模块和执行同样功能的SAS模块比，其速度又比SAS快将近一个数量级！）Stata也是采用命令行方式来操作，但使用上远比SAS简单。其生存数据分析、纵向数据（重复测量数据）分析等模块的功能甚至**过了SAS。用Stata绘制的统计图形相当精美，很有特色。


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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.
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