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Stata15

Stata15  官方版

二維碼
  • 軟件授權(quán): 共享軟件
  • 軟件大小: 371MB
  • 軟件評分:
  • 軟件類型: 國產(chǎn)軟件
  • 更新時間: 2024-12-30
  • 應(yīng)用平臺: win7及以上
  • 軟件語言: 簡體中文
  • 版      本: 官方版

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軟件介紹 相關(guān)專題 常見問題 下載地址

基本簡介
Stata15段首LOGO
Stata15官方版是一款專業(yè)優(yōu)秀的數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析工具。Stata15最新版支持?jǐn)?shù)據(jù)分析、管理以及圖表繪制功能,能夠幫助用戶分析實(shí)驗(yàn),分析經(jīng)濟(jì)市場,分析方程等。Stata15軟件擁有強(qiáng)大的計算功能,并能夠?qū)?fù)雜的數(shù)據(jù)結(jié)果顯示在圖表上,方便用戶隨時查看。
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版本說明
軟件地址

Stata15截圖

Stata15軟件介紹

      完整的、集成的統(tǒng)計分析軟件包,可以滿足您用于數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)管理和圖形的所有需要,尤其是面板數(shù)據(jù)的處理。stata 是一套提供其使用者數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)管理以及繪制專業(yè)圖表的完整及整合性統(tǒng)計軟件。它提供許許多多功能,包含線性混合模型、均衡重復(fù)反復(fù)及多項(xiàng)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(tǒng)計(basic statistics)

      stata把成百個統(tǒng)計工具放到您的指邊,從高級的技術(shù),比如帶有frailty,動態(tài)面板數(shù)據(jù)(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(fù)雜幸存樣本的評估;對于標(biāo)準(zhǔn)模型,比如線性和廣義線性模型(glm),帶有計數(shù)和二元結(jié)果的回歸,anova/manova,聚集分析,比率標(biāo)準(zhǔn)化,案例控制分析,基本表格和匯總統(tǒng)計。

      完整的數(shù)據(jù)管理工具(data management)

      stata的數(shù)據(jù)管理命令讓您可以完整對所有類型的數(shù)據(jù)進(jìn)行控制; 您能夠組合和重新規(guī)劃數(shù)據(jù)集,管理變量,和跨組或重復(fù)搜集統(tǒng)計信息。您能夠處理字節(jié)型,整數(shù)型,長整型,浮點(diǎn)型,雙字節(jié)型和字符型變量。stata同樣也擁有管理特殊數(shù)據(jù),比如幸存/連續(xù)數(shù)據(jù),時間序列數(shù)據(jù),面板/longitudinal數(shù)據(jù),分類數(shù)據(jù)和調(diào)查數(shù)據(jù)。

      可以將分組變量轉(zhuǎn)換成指示變量(啞變量),將字符串變量映射成數(shù)字代碼。

      可以對數(shù)據(jù)文件進(jìn)行橫向和縱向鏈接,可以將行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)為列數(shù)據(jù),或反之。

      可以恢復(fù)、修改執(zhí)行過的命令。

      可以利用數(shù)值函數(shù)或字符串函數(shù)產(chǎn)生新變量。

      可以從鍵盤或磁盤讀入數(shù)據(jù)。

      線性模式(linear models)

      穩(wěn)健huber/white/sandwich 變異估計, 三階最小平方法、類非相關(guān)回歸、齊次多項(xiàng)式回歸、gls

      廣義型線性模式(generalized linear models)

      十連結(jié)函數(shù)、使用者-定義連結(jié)、ml及irls估計、九變異數(shù)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(shù)hausman檢定。

      二元、計數(shù)及有限應(yīng)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(xiàng)式邏輯、巢狀邏輯、負(fù)二項(xiàng)、zero-inflated 模型、heckman 選擇模式、邊際影響(panel data/cross-sectional time-series)隨機(jī)及固定影響之回歸、gee、隨機(jī)及固定-影響之卜松及負(fù)二項(xiàng)分配、隨機(jī)-影響、工具變量回歸、ar(1)干擾回歸

      群集分析(cluster analysis)

      加權(quán)平均, 質(zhì)量中心及中位數(shù)聯(lián)結(jié)、kmeans、kmedians、dendrograms、停止規(guī)則、使用者擴(kuò)充

      調(diào)查方法(survey methods)

      抽樣權(quán)重、叢集抽樣、分層、線性變異數(shù)估計量、擬-概似最大估計量、回歸、工具變量…

      出版級質(zhì)量的圖形

      stata能很容易的生成出版級質(zhì)量,清晰風(fēng)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(diǎn)擊修改圖形上的任意部分或添加標(biāo)題,注釋,線條,箭頭和文本。您可以選擇已有的圖形樣式,或創(chuàng)建您自己的樣式。

      生存分析(survival analysis)

      kaplan–meier、nelson–aalen,、cox 回歸(弱性)、參數(shù)模式(弱性)、危險比例測試、時間共變項(xiàng)、左-右檢查、韋柏分配、指數(shù)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(shù)根檢定、時間序列運(yùn)算、平滑化。

      流行病學(xué)工具(tools for epidemiologists)

      比例標(biāo)準(zhǔn)化、病例控制、已配適病例控制、mantel–haenszel, 藥理學(xué)、roc 分析、icd-9-cm

Stata15截圖

Stata15軟件特色

      1、該軟件擁有強(qiáng)大的繪圖功能,可以幫助您分析更多經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)

      2、可以將實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)加載到軟件建立新的統(tǒng)計項(xiàng)目

      3、提供了生物數(shù)據(jù)統(tǒng)計,可以通過圖表展示分析的數(shù)據(jù)

      4、擁有強(qiáng)大的計算功能,實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以自動計算

      5、界面提供了數(shù)據(jù)編輯器,可以對您添加的數(shù)據(jù)編輯

      6、提供變量顯示窗口,調(diào)整函數(shù)變量更方便

      7、該軟件也提供了專業(yè)的圖形分析

      8、讓實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)更加可視化,讓化學(xué)研究數(shù)據(jù)更清晰

      9、在分析市場數(shù)據(jù)方面也是支持的

      10、對于統(tǒng)計數(shù)學(xué)方面的數(shù)據(jù)擁有更好的函數(shù)方程設(shè)置

Stata15使用說明

      beta二項(xiàng)式模型

      bayesmh是一個回歸命令。 它將結(jié)果分布的均值作為預(yù)測因子的函數(shù)進(jìn)行建模。 有些情況下,我們沒有任何預(yù)測指標(biāo),并希望直接對結(jié)果分布進(jìn)行建模。 例如,我們可能想要對我們的結(jié)果擬合泊松分布或二項(xiàng)分布。 我們可以通過在可能性()選項(xiàng)中指定bayesmh支持的四種分布之一來做到這一點(diǎn)

      多變量回歸

      我們考慮一個沒有協(xié)變量的簡單多變量正態(tài)回歸模型。 我們使用自動。 dta,我們擬合了一個多變量正態(tài)分布,用于變量mpg,權(quán)重和長度

      我們重新調(diào)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?yàn)檫@使得模型在計算上更穩(wěn)定

      面板數(shù)據(jù)和多級模型

      雖然MH算法的基礎(chǔ)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(yīng)沒有太多隨機(jī)效應(yīng)的多級模型。 下面我們考慮兩級隨機(jī)截距和隨機(jī)系數(shù)模型。 兩級隨機(jī)效應(yīng)模型也被稱為面板數(shù)據(jù)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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常見問題

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