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Stata15軟件介紹
完整的、集成的統計分析軟件包，可以滿足您用于數據分析、數據管理和圖形的所有需要，尤其是面板數據的處理。stata 是一套提供其使用者數據分析、數據管理以及繪制專業圖表的完整及整合性統計軟件。它提供許許多多功能，包含線性混合模型、均衡重復反復及多項式普羅比模式。新版本的stata采用最具親和力的窗口接口，使用者自行建立程序時，軟件能提供具有直接命令式的語法。
Stata15功能介紹
基本統計(basic statistics)
stata把成百個統計工具放到您的指邊，從高級的技術，比如帶有frailty,動態面板數據(dpd)回歸的幸存模型，廣義評估方程式(gee),多層混合模型，帶樣本選擇的模型，arch，和帶有復雜幸存樣本的評估;對于標準模型，比如線性和廣義線性模型(glm)，帶有計數和二元結果的回歸，anova/manova,聚集分析，比率標準化，案例控制分析，基本表格和匯總統計。
完整的數據管理工具(data management)
stata的數據管理命令讓您可以完整對所有類型的數據進行控制; 您能夠組合和重新規劃數據集，管理變量，和跨組或重復搜集統計信息。您能夠處理字節型，整數型，長整型，浮點型，雙字節型和字符型變量。stata同樣也擁有管理特殊數據，比如幸存/連續數據，時間序列數據，面板/longitudinal數據，分類數據和調查數據。
可以將分組變量轉換成指示變量(啞變量)，將字符串變量映射成數字代碼。
可以對數據文件進行橫向和縱向鏈接，可以將行數據轉為列數據，或反之。
可以恢復、修改執行過的命令。
可以利用數值函數或字符串函數產生新變量。
可以從鍵盤或磁盤讀入數據。
線性模式(linear models)
穩健huber/white/sandwich 變異估計, 三階最小平方法、類非相關回歸、齊次多項式回歸、gls
廣義型線性模式(generalized linear models)
十連結函數、使用者-定義連結、ml及irls估計、九變異數估計、七殘差…等
模型檢定及事后估計量支持分析(model testing and post-estimation support)
wald檢定、lr 檢定、 線性及非線性組合、非線性限制檢定、邊際影響、修正平均數hausman檢定。
二元、計數及有限應變量(binary,count,and limited dependent variables)
羅吉斯特、probit、卜松回歸、tobit、truncated回歸、條件羅吉斯特、多項式邏輯、巢狀邏輯、負二項、zero-inflated 模型、heckman 選擇模式、邊際影響(panel data/cross-sectional time-series)隨機及固定影響之回歸、gee、隨機及固定-影響之卜松及負二項分配、隨機-影響、工具變量回歸、ar(1)干擾回歸
群集分析(cluster analysis)
加權平均, 質量中心及中位數聯結、kmeans、kmedians、dendrograms、停止規則、使用者擴充
調查方法(survey methods)
抽樣權重、叢集抽樣、分層、線性變異數估計量、擬-概似最大估計量、回歸、工具變量…
出版級質量的圖形
stata能很容易的生成出版級質量，清晰風格的圖形，包括回歸擬合圖形，分布圖形，時間序列圖形和幸存圖。通過完整的圖形編輯器，您可以點擊修改圖形上的任意部分或添加標題，注釋，線條，箭頭和文本。您可以選擇已有的圖形樣式，或創建您自己的樣式。
生存分析(survival analysis)
kaplan–meier、nelson–aalen,、cox 回歸(弱性)、參數模式(弱性)、危險比例測試、時間共變項、左-右檢查、韋柏分配、指數分配…
時間序列(time series)
arima、arch/garch、var、newey-west、 correlograms、periodograms、白色-噪音測試,最小整數根檢定、時間序列運算、平滑化。
流行病學工具(tools for epidemiologists)
比例標準化、病例控制、已配適病例控制、mantel–haenszel, 藥理學、roc 分析、icd-9-cm
Stata15軟件特色
1、該軟件擁有強大的繪圖功能，可以幫助您分析更多經濟數據
2、可以將實驗數據加載到軟件建立新的統計項目
3、提供了生物數據統計，可以通過圖表展示分析的數據
4、擁有強大的計算功能，實驗結果可以自動計算
5、界面提供了數據編輯器，可以對您添加的數據編輯
6、提供變量顯示窗口，調整函數變量更方便
7、該軟件也提供了專業的圖形分析
8、讓實驗數據更加可視化，讓化學研究數據更清晰
9、在分析市場數據方面也是支持的
10、對于統計數學方面的數據擁有更好的函數方程設置
Stata15使用說明
beta二項式模型
bayesmh是一個回歸命令。 它將結果分布的均值作為預測因子的函數進行建模。 有些情況下，我們沒有任何預測指標，并希望直接對結果分布進行建模。 例如，我們可能想要對我們的結果擬合泊松分布或二項分布。 我們可以通過在可能性()選項中指定bayesmh支持的四種分布之一來做到這一點
多變量回歸
我們考慮一個沒有協變量的簡單多變量正態回歸模型。 我們使用自動。 dta，我們擬合了一個多變量正態分布，用于變量mpg，權重和長度
我們重新調整這些變量以具有大致相等的范圍。 總是推薦均衡模型變量的范圍。 因為這使得模型在計算上更穩定
面板數據和多級模型
雖然MH算法的基礎貝葉斯并不適合擬合貝葉斯多級模型。 您可以使用它來適應沒有太多隨機效應的多級模型。 下面我們考慮兩級隨機截距和隨機系數模型。 兩級隨機效應模型也被稱為面板數據模型
Stata15更新日志
1.修改用戶提交bug
2.添加新功能
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