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Stata15软件介绍
完整的、集成的统计分析软件包，可以满足您用于数据分析、数据管理和图形的所有需要，尤其是面板数据的处理。stata 是一套提供其使用者数据分析、数据管理以及绘制专业图表的完整及整合性统计软件。它提供许许多多功能，包含线性混合模型、均衡重复反复及多项式普罗比模式。新版本的stata采用最具亲和力的窗口接口，使用者自行建立程序时，软件能提供具有直接命令式的语法。
Stata15功能介绍
基本统计(basic statistics)
stata把成百个统计工具放到您的指边，从高级的技术，比如带有frailty,动态面板数据(dpd)回归的幸存模型，广义评估方程式(gee),多层混合模型，带样本选择的模型，arch，和带有复杂幸存样本的评估;对于标准模型，比如线性和广义线性模型(glm)，带有计数和二元结果的回归，anova/manova,聚集分析，比率标准化，案例控制分析，基本表格和汇总统计。
完整的数据管理工具(data management)
stata的数据管理命令让您可以完整对所有类型的数据进行控制; 您能够组合和重新规划数据集，管理变量，和跨组或重复搜集统计信息。您能够处理字节型，整数型，长整型，浮点型，双字节型和字符型变量。stata同样也拥有管理特殊数据，比如幸存/连续数据，时间序列数据，面板/longitudinal数据，分类数据和调查数据。
可以将分组变量转换成指示变量(哑变量)，将字符串变量映射成数字代码。
可以对数据文件进行横向和纵向链接，可以将行数据转为列数据，或反之。
可以恢复、修改执行过的命令。
可以利用数值函数或字符串函数产生新变量。
可以从键盘或磁盘读入数据。
线性模式(linear models)
稳健huber/white/sandwich 变异估计, 三阶最小平方法、类非相关回归、齐次多项式回归、gls
广义型线性模式(generalized linear models)
十连结函数、使用者-定义连结、ml及irls估计、九变异数估计、七残差…等
模型检定及事后估计量支持分析(model testing and post-estimation support)
wald检定、lr 检定、 线性及非线性组合、非线性限制检定、边际影响、修正平均数hausman检定。
二元、计数及有限应变量(binary,count,and limited dependent variables)
罗吉斯特、probit、卜松回归、tobit、truncated回归、条件罗吉斯特、多项式逻辑、巢状逻辑、负二项、zero-inflated 模型、heckman 选择模式、边际影响(panel data/cross-sectional time-series)随机及固定影响之回归、gee、随机及固定-影响之卜松及负二项分配、随机-影响、工具变量回归、ar(1)干扰回归
群集分析(cluster analysis)
加权平均, 质量中心及中位数联结、kmeans、kmedians、dendrograms、停止规则、使用者扩充
调查方法(survey methods)
抽样权重、丛集抽样、分层、线性变异数估计量、拟-概似最大估计量、回归、工具变量…
出版级质量的图形
stata能很容易的生成出版级质量，清晰风格的图形，包括回归拟合图形，分布图形，时间序列图形和幸存图。通过完整的图形编辑器，您可以点击修改图形上的任意部分或添加标题，注释，线条，箭头和文本。您可以选择已有的图形样式，或创建您自己的样式。
生存分析(survival analysis)
kaplan–meier、nelson–aalen,、cox 回归(弱性)、参数模式(弱性)、危险比例测试、时间共变项、左-右检查、韦柏分配、指数分配…
时间序列(time series)
arima、arch/garch、var、newey-west、 correlograms、periodograms、白色-噪音测试,最小整数根检定、时间序列运算、平滑化。
流行病学工具(tools for epidemiologists)
比例标准化、病例控制、已配适病例控制、mantel–haenszel, 药理学、roc 分析、icd-9-cm
Stata15软件特色
1、该软件拥有强大的绘图功能，可以帮助您分析更多经济数据
2、可以将实验数据加载到软件建立新的统计项目
3、提供了生物数据统计，可以通过图表展示分析的数据
4、拥有强大的计算功能，实验结果可以自动计算
5、界面提供了数据编辑器，可以对您添加的数据编辑
6、提供变量显示窗口，调整函数变量更方便
7、该软件也提供了专业的图形分析
8、让实验数据更加可视化，让化学研究数据更清晰
9、在分析市场数据方面也是支持的
10、对于统计数学方面的数据拥有更好的函数方程设置
Stata15使用说明
beta二项式模型
bayesmh是一个回归命令。 它将结果分布的均值作为预测因子的函数进行建模。 有些情况下，我们没有任何预测指标，并希望直接对结果分布进行建模。 例如，我们可能想要对我们的结果拟合泊松分布或二项分布。 我们可以通过在可能性()选项中指定bayesmh支持的四种分布之一来做到这一点
多变量回归
我们考虑一个没有协变量的简单多变量正态回归模型。 我们使用自动。 dta，我们拟合了一个多变量正态分布，用于变量mpg，权重和长度
我们重新调整这些变量以具有大致相等的范围。 总是推荐均衡模型变量的范围。 因为这使得模型在计算上更稳定
面板数据和多级模型
虽然MH算法的基础贝叶斯并不适合拟合贝叶斯多级模型。 您可以使用它来适应没有太多随机效应的多级模型。 下面我们考虑两级随机截距和随机系数模型。 两级随机效应模型也被称为面板数据模型
Stata15更新日志
1.修改用户提交bug
2.添加新功能
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