Stata 15

Stata 15

15.0官方正式版
  • 软件大小:373.63 MB
  • 更新时间:2019-05-26
  • 星级指数:5
  • 软件平台:电脑版
  • 软件语言:简体中文
  • 系统类型:支持32/64位
  • 软件授权:免费
  • 下载次数:626次
  • 安全监测:无插件无病毒正式版
  • 操作系统:WinXp/Win2003/WinVista/Win7/Win8/Win10

本地纯净下载

纯净官方版

Stata 15下载介绍

      Stata最新版是一款功能全面的数据管理软件。Stata最新版是集数据分析、数据管理以及绘制专业图表的整合性统计软件,软件界面简洁大方,简单实用,提供多种数据模型,包括线性混合模型、均衡重复反复及多项式普罗比模式,其最强大的功能就是分析功能,利用命令快速完成数据整理、导入导出等工作。

       功能介绍:

      Stata 是一个统计分析软件,但它也具有很强的程序语言功能,这给用户提供了一个广阔的开发应用的天地,用户可以充分发挥自己的聪明才智,熟练应用各种技巧,真正做到随心所欲。事实上, Stata 的 ado 文件 ( 高级统计部分 ) 都是用 Stata 自己的语言编写的

      Stata 其统计分析能力远远超过了 SPSS ,在许多方面也超过了 SAS !由于 Stata 在分析时是将数据全部读入内存,在计算全部完成后才和磁盘交换数据,因此计算速度极快(一般来说, SAS 的运算速度要比 SPSS 至少快一个数量级,而 Stata 的某些模块和执行同样功能的 SAS 模块比,其速度又比 SAS 快将近一个数量级!) Stata 也是采用命令行方式来操作,但使用上远比 SAS 简单。其生存数据分析、纵向数据(重复测量数据)分析等模块的功能甚至超过了 SAS 。用 Stata 绘制的统计图形相当精美,很有特色。


Stata 15软件特色

      1、空间自回归模型(SAR)

      Stata适合空间自回归 (SAR) 模型, 也称为同步自回归模型。新的spregress,spivregress, 和spxtregress命令允许因变量的空间滞后、自变量的空间滞后和空间自回归误差。空间滞后是时间序列滞后的空间模拟。时间序列滞后近年来成为变量值。空间滞后是附近地区的值。

      2、潜在类别分析(LCA)

      潜在的均值未被观测。分类也就是分组。潜在类是数据中未观测到的组。你可能有关于消费者的数据,并且根据消费者对产品的潜在兴趣将他们分成三组。但是,在数据中没有指定每个消费者所属组的变量。拟合模型后,你可以

      使用新的estat lcprob命令估计属于每一类的消费者比例;

      使用新的estat lcprob命令估计每个类中Y1、Y2、Y3、Y4的边际均值(均值就是示例所示的概率);

      使用新estat lcprob命令来评价适合度;

      使用现有的predict命令获取分类成员的预测概率和观测结果变量的预测值。

      3、贝叶斯前缀指令

      新的bayes:前缀命令使你能够适应比以前版本更广泛的贝叶斯模型。原来也可以拟合贝叶斯线性回归, 但是现在可以通过输入文字就可以:在这个模型中, 为变量 id的每个值添加随机截距。

      新的bayes:前缀命令在许多Stata评估命令之前工作,并提供超过50种可能性的模型。支持的模型包括多级、面板数据、生存和样本选择模型!

      新命令支持所有Stata的贝叶斯的功能。你可以从之前的模型参数的分布中选择,也可以使用之前默认的。当闭合形式解决方案用于Gibbs方法时,可以使用默认的自适应 Metropolis–Hastings 抽样, 或Gibbs抽样, 或两种方法的组合。在bayesmh命令的基础上可以使用STATA的任何其他功能。可以更改回归系数的缺省先验分布,比如,使用prior()选项:

      4、线性动态随机一般均衡(DSGE)模型

      DSGEs是经济学中的一个时间序列模型。它们是传统预测模型的替代品。两者都试图解释总的经济现象, 但 DSGEs 允许对来自经济理论模型的基础上做这个。建立在经济理论基础上的方程很多。这些方程的关键特征是, 未来变量的期望值会影响今天的变量。这是区别 DSGEs 与矢量回归或状态空间模型的一个特性。另一个特点是, 从理论推导出来的参数通常可以用这个理论来解释。

      在DSGE模型中有三种变量:

      控制变量和方程,如p没有冲击,并且是由方程组决定的。

      状态变量 (如 y) 具有隐含的冲击, 在时间段开始时是预先确定的。

      冲击是驱动系统的随机错误。

      在任何情况下, 以上dsge 命令可以定义一个模型并拟合。

      如果我们有一个关于 beta 和kappa之间关系的理论, 比如它们是相等的, 我们可以用现有的命令test来测试它。

      新的 postestimation命令estat policy和estat transition报告策略和转换矩阵。如果键入

      显示将控制变量作为状态变量的线性函数。如果有五个控制变量和三个状态变量, 则每个控件将被报告为三个状态的线性函数。在上面的简单例子中, 预测 p 的线性函数将显示为现在的 y 函数。

      同时,报告转换矩阵。而策略矩阵将 p 报告为函数y, 而转换矩阵则报告 y 如何通过时间演变为p。可以使用Stata的现有预测命令来生成预测。可以使用Stata现有的irf命令来绘制脉冲响应函数。

      5、web动态的Markdown文档

      你有没有听过Markdown?它是一种创建 html 文档的流行方式。html 文件是繁琐的。Markdown简单直观,想法很简单。可以创建一个文件, 其中包含所需的可读格式的文本, 然后通过它运行一个命令来创建一个HTML文件。

      Stata现在支持Markdown, 我们已经添加了标签 (功能) 到Markdown, 允许包括输入文件中的Stata命令。你所包含的命令将被运行和显示, 或者以秘密方式运行, 以及提取输出的部分供文档使用。

      6、非线性混合效应模型

      非线性混合效应模型也被称为非线性多级模型和非线性层次模型。可以用两种方式来考虑这些模型。可以把它们看成包含随机效应的非线性模型。或者可以把它们看成线性混合效应模型, 其中一些或所有的固定和随机效应都是非线性的。不管哪种方式, 总的误差分布假设成Gaussian分布。

      这些模型在人口药代动力学, 生物鉴定和研究生物学和农业成长过程中很流行。比如,采用非线性混合效应模型对机体的药物吸收、地震强度和植物生长进行了模拟。

      新的评估命令被命名为 menl。它实现了 popular-in-practice Lindstrom–Bates 算法, 是基于对固定和随机效应的非线性均值函数进行线性化。支持最大似然和受限最大似然估计方法。

      Menl易于使用。可以直接输入单个方程。大括号{ },用于将要匹配的参数括起来:

      除了标准功能外, postestimation特征还包括对随机效应及其标准误差的预测,对模型中定义的感兴趣参数的预测, 作为其他模型参数和随机效应的参数、聚类相关矩阵的整体评估等。

提示:软件图集是通过Stata 15官网或软件客户端截图获取,主要用于分享软件价值,如有侵权请联系我们!

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