StataCorp Stata 16中文版

Stata 16全称StataCorp Stata 16，这是一款集合了数据分析、数据管理以及绘制专业图表等多种功能于一体的数据统计分析软件，主要用于管理、分析和绘制定量数据，能够执行各种统计分析。该程序适用于处理时间序列、面板和横断面数据，各种领域的研究人员，包括社会科学、生物统计学、健康科学、流行病学、心理学和经济学，都使用Stata，旨在帮助用户轻松对你的数据进行完整的管理、分析、绘制定量等统计操作，可满足数据科学的所有需求，Stata统计软件提供了数据科学和推理，数据处理，探索，可视化，统计，报告和可重复性所需的一切。借助于软件，您将轻松发挥你的创意和想法，快速掌握各种技巧来提高你的哦工作效率，其强大的统计分析功能与同类型软件相比，具有无与伦比的优势，不仅功能更加的齐全，使用更加的便捷和快速，其界面也是更加的优化。Stata 16带来了强大的套索，提供了所有预期的模型选择和预测工具、除了尖端的推理方法以及连续，二元，计数结果，可重复的报告功能为用户提供了使用Stata结果和图形快速创建Word，HTML，PDF和Excel文件的能力，并且能够提供真正的动态文件，因为所有的报告都可以跟随数据的变化而进行更新，所以你的数据报告永远保持在最新的状态，除此之外，使用Stata的新元分析套件，您可以轻松汇总多项研究的结果。软件可以结合内置的数据编辑器以及散点图、直方图将结果统计出来，利用强大的逻辑公式计算出复杂的数据，通过强大的分析流程，轻松快速的进行数据分析！感兴趣的朋友可以下载使用。

StataCorp Stata 16(Stata16)安装方法介绍

1、解压后，打开install文件夹，右键双击【SetupStata16.exe】进行安装。

2、一直点击NEXT即可，选择stataMP这种方式。

3、安装结束后右键找到安装路径，默认为：【C:\Program Files\Stata16】。

4、找到解压后的patched文件夹并打开，将该文件夹内的【StataSE-64.exe】复制到默认安装目录内。

5、打开软件后，随便输入注册信息，随后便可以无限制进行使用了。

功能介绍

一、套索

1、所有预期的模型选择和预测工具

交叉验证

适合度

系数路径

结分析

套索和弹性网

2、除了尖端的推理方法

对变量选择的错误很有帮助

适当推断感兴趣的系数

双重选择，偏出和交叉拟合

3、连续，二元，计数结果

二、可重复的报告

使用Stata结果和图形创建Word，HTML，PDF和Excel文件。

PDF格式  字  HTML  高强

Stata的集成版本控制为您提供真正可重复的报告。想要动态文件？所有这些报告都可以随着数据的变化而更新。

三、Meta分析

使用Stata的新元分析套件，您可以轻松汇总多项研究的结果。

）估算整体效果大小

）执行随机效应，固定效应或共同效应元分析）在森林图中显示结果

）分析子组

）执行元回归

）探索小型学习效果

）评估发表偏倚

）执行累积荟萃分析

四、选择模型

借助Stata新的独特选择模型分析功能，您可以真实地解释您所选模型的结果。

预计会有多少旅客选择乘机旅行？

每增加1万美元的收入如何改变乘飞机旅行的可能性？机场等候时间增加30分钟。这对空中旅行的可能性有何影响？乘火车？坐巴士？坐车？

五、Python集成

使用Stata中的任何Python包

）Matplotib用于三维图形

）Scrapy用于抓取数据

）TensorFlow用于机器学习学到更多，

六、贝叶斯分析的新内容

多个链条、Gelman-Rubin收敛诊断、贝叶斯预测、后验预测p值

七、面板数据ERM内生性+

选择+治疗+

面板数据

同时处理所有这些并发症。

八、从中导入数据

SAS、SPSS

九、非参数序列回归

关于功能形式的不可知论者？泊松或负二项式？协变量的立方或二次方？

没问题。

使用非参数回归，您可以探索响应面，估计总体平均效应，执行测试并获得置信区间。

十、帧-内存中的多个数据集

将数据集同时加载到帧中。

链接相关的帧。

得心应手。

将结果记录在另一帧中。

使代码运行得更快。

十一、Cl的样本大小分析

需要多少个主题才能达到所需宽度的置信区间？

为Cl执行样本量分析

）一个意思是

）一个方差

）两个独立的手段

）两个配对的手段

）你自己的方法

十二、面板数据混合logit

你每天都选择晚餐。

您每年都会选择汽车保险。你选择每年夏天去哪里度假。

现在，您可以在这些决策中考虑您的情况。

十三、非线性动态随机一般均衡（DSGE）模型

现在您可以将线性化留给我们。

指定您的非线性模型并评估政策含义

）解决）估计

）校准）图形

十四、多组IRT

1、适合多组IRT模型

）用于二元结果的1PL，2PL和3PL模型）序数结果的分级响应，部分信用和评级量表模型）分类结果的名义响应模型

2、比较各组的估算值

）物品难度）物品歧视

3、图组差异

）ICC，TCC，IF，TIF

4、执行差异项功能的基于模型的测试

十五、xtheckman如果你知道这意味着什么……

.…..你知道你想要它。

十六、非线性混合效应模型，具有滞后，线索和差异

多剂量药代动力学模型

成长模式

更多

十七、Heteroskedastic命令probit

受试者或群体之间差异的模型差异

十八、图形的磅值

现在使用打印机点，厘米或英寸指定文本，标记，边距，线条等的大小。

特色亮点

1、线性模型

回归•审查结果•内生回归量•自举，折刀，鲁棒和群集稳健方差•工具变量•三阶段最小二乘•约束•分位数回归•GLS•更多

2、小组/纵向数据

具有强大标准误差的随机和固定效应•线性混合模型•随机效应概率•GEE•随机和固定效应泊松•动态面板数据模型•工具变量•面板单位根测试•更多

3、多级混合效果模型

连续，二元，计数和生存结果•两级，三级和更高级模型•广义线性模型•非线性模型•随机截距•随机斜率•交叉随机效应•效果和拟合值的BLUP•分层模型•残差错误结构•DDF调整•支持调查数据•更多

4、二进制，计数和有限的结果

logistic，probit，tobit•泊松和负二项•条件，多项，嵌套，有序，秩序和刻板逻辑•多项概率•零膨胀和左截断计数模型•选择模型•边际效应•更多

5、选择模型

离散选择•等级排序备选方案•条件logit•多项式probit•嵌套logit•混合logit•面板数据•特定于案例和特定于备选方案的预测器•解释结果预期概率，协变量效应，跨备选方案的比较•更多

6、扩展回归模型（ERM）

内源性协变量•样本选择•非随机处理•小组数据•单独或组合出现问题•连续，区间删失，二元和有序结果•更多

7、广义线性模型（GLM）

十个链接函数•用户定义的链接•七个分布•ML和IRLS估计•九个方差估计•七个残差•更多

8、有限混合模型（FMM）

fmm：17个估算器的前缀•单个估算器的混合•混合多个估算器或分布的混合•连续，二元，计数，序数，分类，删失，截断和生存结果•更多

9、空间自回归模型

因变量，自变量和自回归误差的空间滞后•面板数据中的固定和随机效应•内生协变量•分析溢出效应•更多

10、ANOVA / MANOVA

平衡和不平衡设计•阶乘，嵌套和混合设计•重复测量•边际均值•对比•更多

11、确切的统计数据

精确逻辑和泊松回归•精确的病例对照统计•二项式检验•Fisher精确检验r×c表•更多

12、流行病学

标准化率•病例对照•队列•匹配病例对照•Mantel-Haenszel•药代动力学•ROC分析•ICD-10•更多

13、DSGE模型

以代数方式指定模型•求解模型•估计参数•识别诊断•策略和转换矩阵•IRF•动态预测•更多

14、测试，预测和效果

Wald检验•LR检验•线性和非线性组合•预测和广义预测•边际均值•最小二乘均值•调整均值•边际和部分效应•预测模型•Hausman检验•更多

15、对比，成对比较和边距

比较均值，截距或斜率•与参考类别，相邻类别，宏均值等进行比较。•正交多项式•多重比较调整•图形估计均值和对比•交互图•更多

16、重采样和模拟方法

bootstrap•jackknife•蒙特卡罗模拟•置换测试•更多

17、时间序列

ARIMA•ARFIMA•ARCH / GARCH•VAR•VECM•多变量GARCH•未观测组件模型•动态因子•状态空间模型•马尔可夫切换模型•商业日历•结构中断测试•阈值回归•预测•脉冲响应函数•单位根测试•过滤器和平滑器•滚动和递归估计•更多

18、生存分析

Kaplan-Meier和Nelson-Aalen估计，•Cox回归（脆弱）•参数模型（脆弱，随机效应）•竞争风险•危害•时变协变量•左，右和间隔审查•Weibull，指数，和Gompertz模型•更多

19、贝叶斯分析

数千种内置模型•单变量和多变量模型•线性和非线性模型•多级模型•连续，二进制，序数和计数结果•贝叶斯：46个估计命令的前缀•连续单变量，多变量和离散先验•添加自己的模型模型•多链•收敛诊断•后验总结•假设检验•模型拟合•模型比较•预测•更多

20、Meta分析

影响大小•常见，固定和随机影响•森林，漏斗和更多情节•亚组和累积分析•元回归•小研究影响•发表偏倚•更多

21、功率，精度和样本量

功效•样本量•效应量•最小可检测效果•CI宽度•平均值•比例•方差•相关性•方差分析•回归•群集随机设计•病例对照研究•队列研究•列联表•生存分析•平衡或不平衡设计•表格或图表中的结果•更多

22、治疗效果/因果推断

反向概率权重（IPW）•双重稳健方法•倾向得分匹配•回归调整•协变量匹配•多级治疗•内源性治疗•平均治疗效果（ATEs）•治疗后ATEs（ATETs）•潜在 - 结果均值（POMs） •连续，二元，计数，分数和生存结果•面板数据•更多

23、套索

套索•弹性网•模型选择•预测•推理•连续，二元和计数结果•交叉验证•自适应套索•双重选择•偏离•交叉拟合偏差•双机学习•内生协变•更多

24、SEM（结构方程模型）

图形路径图构建器•标准化和非标准化估计•修改指数•直接和间接影响•连续，二元，计数，序数和生存结果•多级模型•随机斜率和截距•因子分数，经验贝叶斯和其他预测•组和不变性测试•拟合优度•通过FIML处理MAR数据•相关数据•调查数据•更多

25、潜类分析

二元，序数，连续，计数，分类，分数和生存项目•为模型类成员添加协变量•与SEM路径模型相结合•预期类别比例•拟合度•类成员预测•更多

26、多重插补

9个单变量插补方法•多元正态插补•链式方程•探索缺失模式•管理插补数据集•拟合模型和池结果•变换参数•参数估计的联合测试•预测•更多

27、调查方法

多阶段设计•bootstrap，BRR，折刀，线性化和SDR方差估计•后分层•耙•校准•DEFF•预测余量•平均值，比例，比率，总数•汇总表•几乎所有估算器都支持•更多

28、聚类分析

层次聚类•kmeans和kmedian非层次聚类•树形图•停止规则•用户可扩展分析•更多

29、IRT（项目反应理论）

二元（1PL，2PL，3PL），序数和分类响应模型•项目特征曲线•测试特征曲线•项目信息功能•测试信息功能•多组模型•差异项功能（DIF）•更多

30、多变量方法

因子分析•主成分•判别分析•旋转•多维尺度•Procrustean分析•对应分析•双图•树状图•用户可扩展分析•更多

31、数据争论

数据转换•数据框•匹配合并•导入/导出数据•ODBC•SQL•Unicode•分组处理•附加文件•排序•行 - 列转置•标记•保存结果•更多

32、报告

可重现的报告•Word•Excel•PDF•HTML•动态文档•Markdown•Stata结果和图形•SVG•EPS•PNG•TIF•格式化文本和表格•更多

33、图像

线条•条形区域•区域•轮廓•置信区间•交互图•生存图•出版质量•定制任何内容•图形编辑器•更多

34、编程功能

添加新命令•脚本•面向对象编程•菜单和对话框编程•动态文档•Markdown•项目经理•Python集成•Java插件•C / C ++插件•更多

35、Mata-Stata严谨的编程语言

交互式会话•大规模开发项目•优化•矩阵求逆•分解•特征值和特征向量•LAPACK引擎•实数和复数•字符串矩阵•与Stata数据集和矩阵的接口•数值导数•面向对象编程•更多

36、图形用户界面

所有功能的菜单和对话框•数据编辑器•变量管理器•图形编辑器•项目管理器•文件编辑器•剪贴板预览工具•多个首选项集•更多

37、文档

31本手册•15,000多页•无缝导航•数千个工作示例•快速入门•方法和公式•参考•更多

38、基本统计

摘要•交叉表•相关性•z和t检验•方差检验•比例检验•置信区间•因子变量•更多

39、非参数方法

非参数回归•Wilcoxon-Mann-Whitney，Wilcoxon签署等级，Kruskal-Wallis测试•Spearman和Kendall相关性•Kolmogorov-Smirnov测试•精确二项CI•生存数据•ROC分析•平滑•自举•更多

40、GMM和非线性回归

广义矩量法（GMM）•非线性回归•更多

41、简单的最大可能性

使用简单表达式指定可能性•无需编程•调查数据•标准，稳健，自举和重叠SE•矩阵估算器•更多

42、可编程最大似然

用户指定的功能•NR，DFP，BFGS，BHHH•OIM，OPG，强大，bootstrap和jackknife SE•Wald测试•调查数据•数字或分析衍生产品•更多

43、其他统计方

kappa衡量interrater协议•Cronbach的alpha•逐步回归•正常性测试•更多

44、功能

统计•随机数•数学•字符串•日期和时间•正则表达式•Unicode•更多

45、互联网功能

能够安装新命令•网络更新•网络文件共享•最新的Stata新闻•更多

46、社区贡献的命令

搜索和下载数以千计的免费添加内容•发现Stata期刊中的新功能•通过发布到SSC共享命令•讨论Statalist上的社区贡献命令•更多

47、无障碍

第508条规定，残疾人无障碍

48、示例会话

适用于Mac，Unix或Windows的Stata示例会话。