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stata stata17破解版 V17.0 最新免費(fèi)版 / stata17中文破解版 版本
  • 軟件大小:892.1M
  • 軟件語(yǔ)言:簡(jiǎn)體中文
  • 軟件類型:國(guó)產(chǎn)軟件
  • 軟件授權(quán):免費(fèi)軟件
  • 更新時(shí)間:2021-10-19
  • 軟件類別:理科工具
  • 軟件官網(wǎng):http://daaijiaoyu.cn
  • 應(yīng)用平臺(tái):Win2003,WinXP,Win7,Win8,Win10

網(wǎng)友評(píng)分: 分?jǐn)?shù) 4.2

軟件非常好(9% 軟件不好用(91%

  stata是一款功能強(qiáng)大的圖表繪制軟件,為用戶提供了管理、分析、繪制定量數(shù)據(jù)等功能,讓數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析工作更加輕松高效。軟件已經(jīng)成功破解,內(nèi)附有破解文件,能夠完美的激活該軟件,從而就能夠免費(fèi)使用該軟件中的所有功能

stata

【軟件功能】

  1、雙重差分法的官方命令

  “雙重差分法”(Difference-in-differences,簡(jiǎn)記DID)或許是最常用的計(jì)量方法。怎么能沒(méi)有DID的Stata官方命令呢?為此,Stata 17及時(shí)地推出了DID的官方命令xtdidregress;其中,“xt” 表示這是適用于面板數(shù)據(jù)的命令。

  除了進(jìn)行常規(guī)的 DID 估計(jì),命令xtdidregress還允許最多指定三個(gè)“分組變量”(group variables),或兩個(gè)分組變量與一個(gè)時(shí)間變量,從而進(jìn)行“三重差分法”(Difference-in-differences-in-differences,簡(jiǎn)記DDD)的估計(jì)。

  另外,針對(duì)“重復(fù)截面數(shù)據(jù)”(repeated cross-sectional data),即所謂“準(zhǔn)面板”(pseudo panel data),Stata 17也推出了相關(guān)的新命令didregress,可進(jìn)行類似 DID 的估計(jì)。更重要的是,你可以用DID的官方命令,輕松地畫(huà)平行趨勢(shì)圖啦~

  2、完美的表格輸出

  實(shí)證研究者經(jīng)常需要將Stata的多個(gè)回歸結(jié)果以表格形式輸出到word文件中。雖然早有官方命令estimates table可完成此類任務(wù),但比較死板;故此前Stata用戶一般使用非官方命令(比如estout或outreg)來(lái)輸出回歸結(jié)果。為此,Stata 17大幅改善了原來(lái)的table命令,使用戶可輕松地以表格形式匯報(bào)回歸結(jié)果(regression results)或統(tǒng)計(jì)特征(summary statistics)。

  進(jìn)一步,你可以設(shè)計(jì)回歸表格的風(fēng)格(styles),并應(yīng)用于所創(chuàng)建的表格,然后將此表格輸出到Word或其他形式的文件(包括PDF、HTML、LaTex、Excel、markdown 等)。另外,你還可以使用新增的前綴(prefix)collect,來(lái)收集Stata命令的各種估計(jì)結(jié)果。最后,Stata 17還新增了Table Builder(表格創(chuàng)建器),讓用戶可通過(guò)點(diǎn)擊鼠標(biāo)(point-and-click)來(lái)創(chuàng)建表格。

  3、Lasso的新功能

  作為“高維回歸”(high-dimensional regression)的常用工具,Stata 16已經(jīng)推出了有關(guān)Lasso(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator,即所謂 “套索估計(jì)量”)的一系列官方命令。Stata 17則提供了更多有關(guān) Lasso 的新功能。

  使用Lasso估計(jì)處理效應(yīng)模型。在 Stata 16 中,可使用命令teffects估計(jì)“處理效應(yīng)”(treatment effects)模型;而命令lasso則用于估計(jì)協(xié)變量很多的高維模型。Stata 17則將二者結(jié)合起來(lái),其推出的新命令telasso,可估計(jì)包含很多協(xié)變量的處理效應(yīng)模型。

  使用 BIC 選擇Lasso懲罰參數(shù)。作為一種“懲罰回歸”(penalized regression),在進(jìn)行Lasso估計(jì)時(shí),需要選擇懲罰參數(shù)(penalty parameter)。在Stata 16中,可使用交叉驗(yàn)證(cross-validation)、適應(yīng)性方法(adaptive method)或代入法(plugin)來(lái)選擇懲罰參數(shù)。

  在Stata 17中,新增了選擇項(xiàng) “selection(bic)”,可使用 “貝葉斯信息準(zhǔn)則”(Bayesian Information Criterion,簡(jiǎn)記BIC)選擇懲罰參數(shù)。而且,新增的估計(jì)后命令(postestimation command)bicplot 可以很方便地將此選擇過(guò)程可視化。

  使用Lasso處理聚類數(shù)據(jù)。對(duì)于“聚類數(shù)據(jù)”(cluster data),由于每個(gè)聚類中觀測(cè)值存在自相關(guān),故通常的Lasso估計(jì)可能導(dǎo)致偏差。在Stata 17中,在使用命令lasso或elasticnet時(shí),可通過(guò)新增選擇項(xiàng) “cluster(clustvar)” 來(lái)處理聚類數(shù)據(jù)。進(jìn)一步,對(duì)于使用Lasso進(jìn)行統(tǒng)計(jì)推斷的命令,比如poregress(表示partialing-out regress),則可使用Stata 17的新增選擇項(xiàng) “cluster(clustvar)” 來(lái)得到聚類穩(wěn)健的標(biāo)準(zhǔn)誤(cluster-robust standard errors)。

  4、離散選擇模型的新命令

  離散選擇模型(discrete choice model)是微觀計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的常用模型。在Stata 17中,增加了以下離散選擇模型的新命令:

  “面板多項(xiàng)邏輯模型”(panel multinomial logit model)。對(duì)于橫截面數(shù)據(jù)的多項(xiàng)邏輯模型,Stata已有mlogit命令。Stata 17新增的xtmlogit命令則可使用面板數(shù)據(jù)估計(jì)多項(xiàng)邏輯模型。這無(wú)疑是Stata在離散選擇模型方面的一大進(jìn)步,因?yàn)榇饲癝tata只能使用xtlogit或xtprobit估計(jì)面板二值選擇模型。

  “零膨脹排序邏輯模型”(zero-inflated ordered logit model)。對(duì)于排序數(shù)據(jù)(ordered data),此前可使用Stata命令ologit或oprobit進(jìn)行估計(jì)。在實(shí)踐中,有時(shí)排序數(shù)據(jù)中最低類別所占比重很大。若將最低類別的取值記為“零”,則存在所謂“零膨脹”現(xiàn)象。此時(shí)可使用Stata 17的新增命令ziologit,估計(jì)更有效率的“零膨脹排序邏輯模型”(zero-inflated ordered logit model)。

  5、久期數(shù)據(jù)的新命令

  “久期數(shù)據(jù)”(duration data)常用于生物統(tǒng)計(jì)的 “生存分析”(survival analysis),在經(jīng)濟(jì)學(xué)中也有廣泛用途,例如失業(yè)的持續(xù)時(shí)間,婚姻的延續(xù)時(shí)長(zhǎng),王朝的壽命等。久期數(shù)據(jù)常存在 “刪失”(censoring)或 “歸并” 問(wèn)題,比如當(dāng)研究結(jié)束時(shí),有些病人可能尚未死亡;或者有些失業(yè)者還未找到工作。

  Stata 17新推出的命令stintcox,可使用Cox模型來(lái)估計(jì)一種特殊的“區(qū)間刪失”(interval-censored)數(shù)據(jù)。對(duì)于區(qū)間刪失數(shù)據(jù),我們只知道事件發(fā)生于某個(gè)區(qū)間,但無(wú)法確知其發(fā)生時(shí)點(diǎn);比如,只知道癌癥復(fù)發(fā)于兩次體檢之間的時(shí)段。如果忽略久期數(shù)據(jù)存在的區(qū)間刪失問(wèn)題,則會(huì)導(dǎo)致估計(jì)偏差。

  6、貝葉斯計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的全面升級(jí)

  在大數(shù)據(jù)時(shí)代,由于數(shù)據(jù)日益復(fù)雜而多樣,在處理有些問(wèn)題時(shí),基于頻率學(xué)派的傳統(tǒng)計(jì)量方法可能不便使用,使得貝葉斯學(xué)派的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)逐漸興起。頻率學(xué)派認(rèn)為待估計(jì)的參數(shù)是給定的未知數(shù)(fixed unknown parameters),而貝葉斯學(xué)派則將未知參數(shù)視為服從某個(gè)分布的隨機(jī)變量,并可隨時(shí)根據(jù)新的樣本信息將其 “先驗(yàn)分布”(prior distribution)更新為 “后驗(yàn)分布”(posterior distribution)。Stata 17將Stata中原有的貝葉斯統(tǒng)計(jì)學(xué)與計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)進(jìn)行了全面升級(jí)。

  貝葉斯面板數(shù)據(jù)模型(Bayesian panel-data models)。Stata目前已有的面板命令包括xtreg(靜態(tài)面板),xtlogit或xtprobit(面板二值選擇模型),以及xtologit或xtoprobit(面板排序模型)等。在 Stata 17中,如果要使用貝葉斯方法估計(jì)這些面板模型,只要在原命令之前加上 “前綴”(prefix)bayes即可。

  貝葉斯向量自回歸模型(Bayesian VAR models)。“向量自回歸”(Vector Autoregression,簡(jiǎn)記VAR)是常見(jiàn)的時(shí)間序列模型。在已有的Stata中,可用命令var來(lái)估計(jì)VAR模型,而后續(xù)命令則包括:使用fcast進(jìn)行 “動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)”(dynamic forecast),以及使用irf估計(jì) “脈沖響應(yīng)函數(shù)”(impulse response function,簡(jiǎn)記 IRF)與 “預(yù)測(cè)誤差方差分解”(forecast error variance decomposition,簡(jiǎn)記 FEVD)。

  在Stata 17中,則可使用命令“bayes: var”(即在命令var之前加上前綴 bayes)估計(jì)貝葉斯的 VAR 模型,然后用bayesfcast進(jìn)行動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè);而脈沖響應(yīng)函數(shù)與預(yù)測(cè)誤差方差分解也可類似地得到。

  然后,使用bayesfcast進(jìn)行動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè);

  而脈沖響應(yīng)函數(shù)(IRF)與預(yù)測(cè)誤差方差分解(FEVD)也可類似地得到。

  使用貝葉斯方法估計(jì)VAR模型有兩大好處。首先,VAR模型通常包含較多參數(shù),若樣本較小,則估計(jì)結(jié)果不穩(wěn)定。而貝葉斯方法由于較易“整合先驗(yàn)信息”(incorporating prior information),故在用小樣本估計(jì)VAR模型時(shí)更為穩(wěn)健。

  其次,經(jīng)典的VAR模型使用大樣本理論進(jìn)行統(tǒng)計(jì)推斷與預(yù)測(cè),需要假設(shè)估計(jì)量服從漸近正態(tài)分布,在小樣本中不易滿足。而貝葉斯方法則不使用大樣本理論,也無(wú)須漸近正態(tài)的假設(shè),故更適用于小樣本。

  貝葉斯多層模型(Bayesian multilevel models)。Stata 17新推出的bayesmh命令可以估計(jì)一系列的貝葉斯多層模型,包含“單變量”(univariate)或“多變量”(multivariate)的線性與非線性多層模型(linear and nonlinear multilevel models),乃至面板的生存時(shí)間模型(joint longitudinal and survival-time models)以及結(jié)構(gòu)方程之類的模型(SEM-type models)等。

  貝葉斯線性與非線性DSGE模型(Bayesian linear and nonlinear DSGE models)。“動(dòng)態(tài)隨機(jī)一般均衡”(Dynamic Stochastic General Equilibrium,簡(jiǎn)記DSGE)模型是宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)的主流模型。在Stata 16 中,可使用命令dsge與dsgenl分別估計(jì)線性與非線性的 DSGE 模型。

  在Stata 17中,只要在命令dsge與dsgenl之前加上前綴bayes,即可估計(jì)相應(yīng)的線性或非線性的貝葉斯DSGE模型。可供用戶選用的 “先驗(yàn)分布”(prior distribution)多達(dá)30以上,并可進(jìn)行貝葉斯脈沖響應(yīng)分析(Bayesian IRF analysis),區(qū)間假設(shè)檢驗(yàn)(interval hypothesis testing),以及使用貝葉斯因子(Bayesian factors)來(lái)比較模型等。

  7、非參數(shù)的趨勢(shì)檢驗(yàn)

  有時(shí)樣本數(shù)據(jù)中存在分組(比如,分為3組),且這些分組有天然的排序(比如,記為1,2,3組),即所謂 “排序分組”(ordered groups)。在這種排序分組的數(shù)據(jù)中,經(jīng)常希望檢驗(yàn)?zāi)硞€(gè)變量在此分組排序中(比如,第1-3組),是否存在某種趨勢(shì),比如此變量的取值傾向于越來(lái)越大,即所謂 “tests for trend across ordered group”。

  為此,可使用Stata已有命令nptrend,進(jìn)行非參數(shù)的Cuzick秩檢驗(yàn)(Cuzick test using ranks)。而Stata 17的最新版nptrend命令,則在 Cuzick秩檢驗(yàn)之外,新增了三個(gè)非參數(shù)檢驗(yàn),即“Cochran-Armitage test”,“Jonckheere-Terpstra test” 與“linear-by-linear trend test”,使得命令nptrend的功能大大增強(qiáng)。

stata

  8、元分析的新命令

  “元分析”(meta-analysis)將多個(gè)類似的研究結(jié)果綜合在一起。比如,針對(duì)某個(gè)疫苗的有效性(vaccine efficacy),在世界各地進(jìn)行了多個(gè)實(shí)驗(yàn),如何將每個(gè)實(shí)驗(yàn)所得的疫苗有效性指標(biāo),通過(guò)加權(quán)平均得到統(tǒng)一的度量。Stata 17將Stata的元分析功能作了進(jìn)一步的提升。

  多維元分析(Multivariate meta-analysis)。在將多個(gè)研究結(jié)果綜合在一起時(shí),其中的每個(gè)研究可能同時(shí)匯報(bào) “多個(gè)效應(yīng)規(guī)模”(multiple effect sizes),而這些效應(yīng)之間可能存在相關(guān)性。若使用Stata既有的 meta命令,則會(huì)忽略這種相關(guān)性。Stata 17的新增命令meta mvregress可進(jìn)行多維元分析,并處理這種相關(guān)性。

  加爾布雷斯圖(Galbraith plots)。Stata 17還新增了命令meta galbraithplot,可以畫(huà)元分析的 “加爾布雷斯圖”(Galbraith plots)。此圖可用于評(píng)估不同研究之間的異質(zhì)性(assessing heterogeneity of the studies),并發(fā)現(xiàn)潛在的極端值(potential outliers)。

  留一元分析(Leave-one-out meta analysis)。Stata 17新增了 “留一元分析”(Leave-one-out meta-analysis)的功能。所謂“留一元分析”,就是在進(jìn)行元分析時(shí),每次均留出一個(gè)研究(不放在樣本中),以考察元分析結(jié)果的穩(wěn)健性;比如,最終結(jié)果是否過(guò)度依賴于某個(gè)研究。在使用Stata命令meta summarize或meta forestplot進(jìn)行元分析時(shí),可使用新增的選擇項(xiàng)leaveoneout來(lái)進(jìn)行留一元分析。

  9、Stata與Python、Java、H2O及Jupyter Notebook的整合

  在大數(shù)據(jù)時(shí)代,Stata也在加快與主流軟件平臺(tái)的整合,為用戶提供更多的增值服務(wù)。這在Stata 17的此次升級(jí)中體現(xiàn)尤其突出。

  與 Python 的整合(Python integration)。Python已是炙手可熱的主流計(jì)算機(jī)語(yǔ)言。為此,Stata 16專門(mén)提供了一個(gè)與Python的接口,讓用戶在熟悉的Stata界面下調(diào)用Python,并在Stata中顯示運(yùn)行結(jié)果。Stata 17則更進(jìn)一步,推出了新的Python包(Python package)pystata,使得用戶可在Python 中方便地調(diào)用Stata。Stata 17還引入了一個(gè)新概念 “PyStata” ,包括 Stata與Python交互的所有方式。

  與 Java 的整合(Java integration)。Java是一種應(yīng)用廣泛的跨平臺(tái)編程語(yǔ)言。在Stata 17中,你可以十分方便地在Stata程序中嵌入并執(zhí)行 Java 代碼。

  對(duì)于JDBC數(shù)據(jù)交換格式的支持(Support for JDBC)。JDBC(Java Database Connectivity)是一個(gè)在不同程序與數(shù)據(jù)庫(kù)之間交換數(shù)據(jù)的跨平臺(tái)標(biāo)準(zhǔn)(a cross-platform standard for exchanging data between programs and databases)。在Stata 17中,通過(guò)支持JDBC,使得 Stata用戶可從一些最流行的數(shù)據(jù)庫(kù)導(dǎo)入數(shù)據(jù),包括Oracle、MySQL、AmazonRedShift、Snowflake、Microsoft SQL Server等。

  與H2O的整合(H2O integration)。H2O是一款流行的機(jī)器學(xué)習(xí)軟件平臺(tái)。在Stata 17中,你可以連接并調(diào)用H2O的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。這無(wú)疑為Stata用戶打開(kāi)了另外一扇通往機(jī)器學(xué)習(xí)的窗口!

  在Jupyter Notebook中使用Stata(Jupyter Notebook with Stata)。Jupyter Notebook是一款基于網(wǎng)頁(yè)的流行“集成開(kāi)發(fā)環(huán)境”(integrated development environment,簡(jiǎn)記 IDE),尤其方便展示代碼、公式、文字與可視化。在Stata 17中,作為PyStata的一部分(依賴于 Python 包 pystata),你可以從 Jupyter Notebook調(diào)用 Stata與Mata(Stata的矩陣語(yǔ)言)。這意味著,你可以在同一環(huán)境中整合Python與Stata的功能,使得你的工作更加可復(fù)制(reproducible)且易于分享。

  10、Do文件編輯器的改進(jìn)與Stata速度提升等

  Do文件編輯器的改進(jìn)(Do-file Editor improvements)。隨著編程的重要性日益提高,Stata 16在Do文件編輯器中加入了 “自動(dòng)填寫(xiě)完成”(autocompletion)與 “語(yǔ)法高亮”(syntax highlighting)的功能。Stata 17又將Do文件編輯器的功能進(jìn)一步提升。

  在Stata 17的Do文件編輯器中,可通過(guò)設(shè)置 “bookmarks”(書(shū)簽)而在一個(gè)較長(zhǎng)的do文件中迅速跳至想要編輯的部分。Stata 17的Do文件編輯器還新增了“navigation control”(導(dǎo)航),其中羅列所有的書(shū)簽及其標(biāo)簽(bookmarks and their labels),以該Do文件中的全部“程序”(programs)。

  Stata的速度提升(Faster Stata)。在大數(shù)據(jù)時(shí)代,基礎(chǔ)算法的速度越來(lái)越重要。為此,Stata 17更新了命令sort與collapse的算法,使之更為快捷。另外,Stata 17也提升了命令mixed(用于估計(jì)多層混合效應(yīng)模型,即 multilevel mixed-effects models)的運(yùn)行速度。

  使用Intel Math Kernel Library(MKL)提升速度。Stata 17引入了Intel Math Kernel Library(MKL),適用于所有Intel或AMD的64位計(jì)算機(jī),從而可調(diào)用深度優(yōu)化(deeply optimized)的LAPACK(Linear Algebra PACKage)線性代數(shù)包。這將使得Stata與Mata的底層計(jì)算速度進(jìn)一步提升,而Stata用戶無(wú)須作任何事情即可享用。

  處理日期與時(shí)間的新函數(shù)(New functions for dates and times)。Stata 17 引入了方便處理日期與時(shí)間的新函數(shù),包括Datetime duration(計(jì)算持續(xù)時(shí)間),Datetime relative dates(計(jì)算相對(duì)日期,比如下個(gè)生日的日期),以及Datetime(從日期中提取不同的成分)。這些新函數(shù)還會(huì)自動(dòng)考慮閏年(leap years)、閏日(leap days)與閏秒(leap seconds)的因素。

  總之,Stata 17是一次令人激動(dòng)的重大升級(jí),不僅有貝葉斯計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的高歌猛進(jìn),與主流計(jì)算機(jī)語(yǔ)言平臺(tái)的深度整合,更便于編程的Do文件編輯器,而且更為貼近計(jì)量實(shí)戰(zhàn)的需求(DID,表格輸出,離散選擇等)。顯然,在可預(yù)見(jiàn)的將來(lái),Stata 依然會(huì)是經(jīng)管社科的首選計(jì)量與統(tǒng)計(jì)軟件。

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【軟件特色】

  統(tǒng)計(jì)功能

  該軟件的統(tǒng)計(jì)功能很強(qiáng),除了傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)分析方法外,還收集了近 20 年發(fā)展起來(lái)的新方法,如 Cox 比例風(fēng)險(xiǎn)回歸,指數(shù)與 Weibull 回歸,多類結(jié)果與有序結(jié)果的 logistic 回歸, Poisson 回歸,負(fù)二項(xiàng)回歸及廣義負(fù)二項(xiàng)回歸,隨機(jī)效應(yīng)模型等。具體說(shuō),具有如下統(tǒng)計(jì)分析能力:

  數(shù)值變量資料的一般分析:參數(shù)估計(jì),t檢驗(yàn),單因素和多因素的方差分析,協(xié)方差分析,交互效應(yīng)模型,平衡和非平衡設(shè)計(jì),嵌套設(shè)計(jì),隨機(jī)效應(yīng),多個(gè)均數(shù)的兩兩比較,缺項(xiàng)數(shù)據(jù)的處理,方差齊性檢驗(yàn),正態(tài)性檢驗(yàn),變量變換等。

  分類資料的一般分析:參數(shù)估計(jì),列聯(lián)表分析 ( 列聯(lián)系數(shù),確切概率 ) ,流行病學(xué)表格分析等。

  等級(jí)資料的一般分析:秩變換,秩和檢驗(yàn),秩相關(guān)等

  相關(guān)與回歸分析:簡(jiǎn)單相關(guān),偏相關(guān),典型相關(guān),以及多達(dá)數(shù)十種的回歸分析方法,如多元線性回歸,逐步回歸,加權(quán)回歸,穩(wěn)鍵回歸,二階段回歸,百分位數(shù) ( 中位數(shù) ) 回歸,殘差分析、強(qiáng)影響點(diǎn)分析,曲線擬合,隨機(jī)效應(yīng)的線性回歸模型等。

  其他方法:質(zhì)量控制,整群抽樣的設(shè)計(jì)效率,診斷試驗(yàn)評(píng)價(jià), kappa 等。

  作圖功能

  作圖模塊中主要提供如下八種基本圖形的制作 : 直方圖 (histogram) ,條形圖 (bar), 百分條圖 (oneway) ,百分圓圖 (pie) ,散點(diǎn)圖 (twoway) ,散點(diǎn)圖矩陣(matrix) ,星形圖 (star) ,分位數(shù)圖。這些圖形的巧妙應(yīng)用,可以滿足絕大多數(shù)用戶的統(tǒng)計(jì)作圖要求。在有些非繪圖命令中,也提供了專門(mén)繪制某種圖形的功能,如在生存分析中,提供了繪制生存曲線圖,回歸分析中提供了殘差圖等。

  矩陣運(yùn)算功能

  矩陣代數(shù)是多元統(tǒng)計(jì)分析的重要工具,提供了多元統(tǒng)計(jì)分析中所需的矩陣基本運(yùn)算,如矩陣的加、積、逆、 Cholesky 分解、 Kronecker 內(nèi)積等;還提供了一些高級(jí)運(yùn)算,如特征根、特征向量、奇異值分解等;在執(zhí)行完某些統(tǒng)計(jì)分析命令后,還提供了一些系統(tǒng)矩陣,如估計(jì)系數(shù)向量、估計(jì)系數(shù)的協(xié)方差矩陣等。

  程序設(shè)計(jì)功能

  這是一個(gè)統(tǒng)計(jì)分析軟件,但它也具有很強(qiáng)的程序語(yǔ)言功能,這給用戶提供了一個(gè)廣闊的開(kāi)發(fā)應(yīng)用的天地,用戶可以充分發(fā)揮自己的聰明才智,熟練應(yīng)用各種技巧,真正做到隨心所欲。事實(shí)上,我們這個(gè)軟件的 ado 文件 ( 高級(jí)統(tǒng)計(jì)部分 ) 都是用自帶的語(yǔ)言編寫(xiě)的

  其統(tǒng)計(jì)分析能力遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)了 SPSS ,在許多方面也超過(guò)了 SAS !由于該軟件在分析時(shí)是將數(shù)據(jù)全部讀入內(nèi)存,在計(jì)算全部完成后才和磁盤(pán)交換數(shù)據(jù),因此計(jì)算速度極快(一般來(lái)說(shuō), SAS 的運(yùn)算速度要比 SPSS 至少快一個(gè)數(shù)量級(jí),而 Stata 的某些模塊和執(zhí)行同樣功能的 SAS 模塊比,其速度又比 SAS 快將近一個(gè)數(shù)量級(jí)?。?Stata 也是采用命令行方式來(lái)操作,但使用上遠(yuǎn)比 SAS 簡(jiǎn)單。其生存數(shù)據(jù)分析、縱向數(shù)據(jù)(重復(fù)測(cè)量數(shù)據(jù))分析等模塊的功能甚至超過(guò)了 SAS 。用該軟件繪制的統(tǒng)計(jì)圖形相當(dāng)精美,很有特色。

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【使用教程】

  1、新的元分析套件;改進(jìn)和擴(kuò)展的選擇建模(邊距適用于所有地方)

  2、Python與軟件的集成;貝葉斯預(yù)測(cè),多鏈以及更多

  3、面板數(shù)據(jù)的擴(kuò)展回歸模型(ERM);導(dǎo)入SAS和SPSS數(shù)據(jù)集

  4、靈活的非參數(shù)序列回歸;內(nèi)存中的多個(gè)數(shù)據(jù)集,即幀

  5、置信區(qū)間的樣本大小分析;非線性DSGE模型

  6、多組IRT;面板數(shù)據(jù)Heckman選擇模型

  7、具有滯后的NLME:多劑量藥代動(dòng)力學(xué)模型等

  8、Heteroskedastic命令probit;圖形大小以英寸,厘米和打印機(jī)點(diǎn)為單位

  9、Mata中的數(shù)值積分;Mata中的線性編程

  10、文件編輯器:自動(dòng)完成,語(yǔ)法高亮等; for Mac:暗模式和標(biāo)簽式窗口

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【軟件特色】

  1、掌握您的數(shù)據(jù)

  軟件的數(shù)據(jù)管理功能可讓您完全控制。

  同時(shí)管理多個(gè)數(shù)據(jù)集

  進(jìn)出口

  ODBC,SQL

  排序,匹配,合并,加入,追加,創(chuàng)建

  內(nèi)置電子表格

  統(tǒng)一

  處理文本或二進(jìn)制數(shù)據(jù)

  在本地或在Web上訪問(wèn)數(shù)據(jù)

  收集組間的統(tǒng)計(jì)信息

  BLOBs字符串,可以容納整個(gè)文檔

  數(shù)十億行

  成千上萬(wàn)的變數(shù)

  生存數(shù)據(jù),面板數(shù)據(jù),多級(jí)數(shù)據(jù),調(diào)查數(shù)據(jù),離散選擇數(shù)據(jù),多重插補(bǔ)數(shù)據(jù),分類數(shù)據(jù),時(shí)間序列數(shù)據(jù)

  還有更多,支持您所有的數(shù)據(jù)科學(xué)需求。

  2、廣泛的統(tǒng)計(jì)功能

  3、出版品質(zhì)的圖形

  軟件可以輕松生成出版品質(zhì),風(fēng)格獨(dú)特的圖形。

  您可以指向并單擊以創(chuàng)建自定義圖形。 或者,您可以編寫(xiě)腳本以可重現(xiàn)的方式生成數(shù)百或數(shù)千個(gè)圖形。 將圖形導(dǎo)出為EPS或TIFF以供發(fā)布,將PNG或SVG導(dǎo)出為Web,或?qū)С鰹镻DF以供查看。 使用集成的圖形編輯器,您可以單擊以更改有關(guān)圖形的任何內(nèi)容,或添加標(biāo)題,注釋,線條,箭頭和文本。

  4、真正可重復(fù)的報(bào)告

  自動(dòng)報(bào)告結(jié)果所需的所有工具。

  動(dòng)態(tài)降價(jià)文檔

  創(chuàng)建Word文檔

  創(chuàng)建PDF文檔

  創(chuàng)建Excel文件

  圖形方案

  Word,HTML,PDF,Excel,SVG,PNG

  5、正可重復(fù)的研究

  很多人談?wù)摽芍貜?fù)的研究。

  Stata已經(jīng)致力于它超過(guò)30年。

  我們不斷添加新功能; 我們甚至從根本上改變了語(yǔ)言元素。 不管。軟件是唯一具有集成版本控制的統(tǒng)計(jì)軟件包。 如果您在1985年編寫(xiě)了一個(gè)腳本來(lái)執(zhí)行分析,那么相同的腳本仍然可以運(yùn)行,并且今天仍會(huì)產(chǎn)生相同的結(jié)果。 您在1985年創(chuàng)建的任何數(shù)據(jù)集,今天都可以閱讀。 在2050年也是如此軟件將能夠運(yùn)行你今天所做的任何事情。

  6、真實(shí)的文檔

  當(dāng)需要進(jìn)行分析或了解您正在使用的方法時(shí),軟件不會(huì)讓您高低干燥或訂購(gòu)書(shū)籍以了解每個(gè)細(xì)節(jié)。

  我們的每個(gè)數(shù)據(jù)管理功能都經(jīng)過(guò)充分解釋和記錄,并在實(shí)際示例中顯示。每個(gè)估算器都有完整的文檔記錄,包括幾個(gè)關(guān)于實(shí)際數(shù)據(jù)的示例,并對(duì)如何解釋結(jié)果進(jìn)行了真實(shí)的討論。這些示例為您提供了數(shù)據(jù),因此您可以在軟件中工作甚至擴(kuò)展分析。我們?yōu)槟峁┟總€(gè)功能的快速入門(mén),展示一些最常見(jiàn)的用途。想要更多細(xì)節(jié)嗎?我們的方法和公式部分提供了計(jì)算內(nèi)容的具體信息,我們的參考文獻(xiàn)為您提供了更多信息。

  軟件是一個(gè)很大的包,所以有很多文檔 - 31卷超過(guò)15,000頁(yè)。但不要擔(dān)心,鍵入幫助我的主題,軟件將搜索其關(guān)鍵字,索引,甚至社區(qū)提供的包,為您帶來(lái)您需要了解的關(guān)于您的主題的一切。一切都在Stata內(nèi)可用。

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  7、可信

  我們不只是編程統(tǒng)計(jì)方法,我們驗(yàn)證它們。

  您從估算器中看到的結(jié)果依賴于與其他估算器的比較,蒙特卡羅模擬的一致性和覆蓋范圍,以及我們的統(tǒng)計(jì)人員進(jìn)行的大量測(cè)試。 我們發(fā)運(yùn)的每個(gè)軟件都通過(guò)了一個(gè)認(rèn)證套件,其中包括320萬(wàn)行測(cè)試代碼,可產(chǎn)生490萬(wàn)行輸出。 我們對(duì)這490萬(wàn)行輸出中的每個(gè)數(shù)字和文本進(jìn)行認(rèn)證。

  8、使用方便

  所有功能都可以通過(guò)菜單,對(duì)話框,控制面板,數(shù)據(jù)編輯器,變量管理器,圖形編輯器甚至SEM圖形生成器來(lái)訪問(wèn)。 您可以通過(guò)任何分析指向并單擊您的方式。

  如果您不想編寫(xiě)命令和腳本,則不必這樣做。

  即使您指向并單擊,也可以記錄所有結(jié)果,然后將其包含在報(bào)告中。 您甚至可以保存由您的操作創(chuàng)建的命令,并在以后重現(xiàn)您的完整分析。

  9、容易成長(zhǎng)

  軟件執(zhí)行任務(wù)的命令直觀且易于學(xué)習(xí)。更好的是,您學(xué)習(xí)執(zhí)行任務(wù)的所有內(nèi)容都可以應(yīng)用于其他任務(wù)。例如,您只需將性別==“女性”添加到任何命令,以限制您對(duì)樣本中的女性進(jìn)行分析。您只需將vce(robust)添加到任何估算器中,以獲得對(duì)許多常見(jiàn)假設(shè)都很穩(wěn)健的標(biāo)準(zhǔn)誤差和假設(shè)檢驗(yàn)。

  一致性更深入。您對(duì)數(shù)據(jù)管理命令的了解通常適用于估算命令,反之亦然。還有一整套postestimation命令來(lái)執(zhí)行假設(shè)檢驗(yàn),形成線性和非線性組合,進(jìn)行預(yù)測(cè),形成對(duì)比,甚至用交互圖進(jìn)行邊際分析。在幾乎每個(gè)估算器之后,這些命令的工作方式相同。

  用于讀取和清理數(shù)據(jù),然后執(zhí)行統(tǒng)計(jì)測(cè)試和估計(jì),最后報(bào)告結(jié)果的排序命令是可重復(fù)研究的核心。 軟件使所有研究人員都可以訪問(wèn)此過(guò)程。

  10、易于自動(dòng)化

  每個(gè)人都有他們一直在做的任務(wù) - 創(chuàng)建特定類型的變量,生成特定的表,執(zhí)行一系列統(tǒng)計(jì)步驟,計(jì)算RMSE等??赡苄允菬o(wú)窮無(wú)盡的。 軟件有數(shù)千個(gè)內(nèi)置程序,但您可能擁有相對(duì)獨(dú)特的任務(wù)或者您希望以特定方式完成的任務(wù)。

  如果您編寫(xiě)了一個(gè)腳本來(lái)執(zhí)行給定數(shù)據(jù)集上的任務(wù),則可以輕松地將該腳本轉(zhuǎn)換為可用于所有數(shù)據(jù)集,任何變量集以及任何觀察集的內(nèi)容。

  11、易于擴(kuò)展

  您自動(dòng)化的一些內(nèi)容可能非常有用,您希望與同事共享它們,甚至可以讓所有用戶使用它們。 這也很容易。只需一點(diǎn)代碼,您就可以將自動(dòng)化腳本轉(zhuǎn)換為軟件命令。支持官方命令支持的標(biāo)準(zhǔn)功能的命令。 可以與使用官方命令相同的方式使用的命令。

  12、高級(jí)編程

  軟件還包括一種高級(jí)編程語(yǔ)言-Mata。

  Mata具有您期望在編程語(yǔ)言中使用的結(jié)構(gòu),指針和類,并為矩陣編程添加了直接支持。

  雖然您不需要編程來(lái)使用軟件,但很高興知道快速而完整的編程語(yǔ)言是軟件的一個(gè)組成部分。Mata既是一個(gè)用于操作矩陣的交互式環(huán)境,也是一個(gè)可以生成編譯和優(yōu)化代碼的完整開(kāi)發(fā)環(huán)境。它包括處理面板數(shù)據(jù)的特殊功能,在實(shí)際或復(fù)雜矩陣上執(zhí)行操作,為面向?qū)ο蟮木幊烫峁┤嬷С?,并與各個(gè)方面完全集成。

  還具有全面的Python集成,允許您直接從代碼中利用Python的所有功能。

  甚至允許您通過(guò)每種語(yǔ)言的本機(jī)API在您的程序中集成C,C ++和Java插件。

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【破解說(shuō)明】

  1、下載解壓得到,軟件安裝包和crack破解補(bǔ)?。?/p>

  2、運(yùn)行SetupStata17.exe,開(kāi)始安裝軟件;

  3、接受同意條款,然后繼續(xù)安裝;

  4、選擇想要安裝的版本,BE為基礎(chǔ)版、SE為特別版、 MP為并行計(jì)算版;

  5、設(shè)置軟件安裝路徑,默認(rèn)即可;

  6、等待軟件安裝完成,先不要打開(kāi)軟件;

  7、將crack破解補(bǔ)丁中的文件復(fù)制到軟件根目錄下替換;

  默認(rèn)路徑:C:\Program Files\Stata17

軟件特別說(shuō)明

標(biāo)簽: Stata 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì) 統(tǒng)計(jì)分析 大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)

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