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數據統計分析管理和圖表繪制 StataCorp Stata MP 16.0 破解版 含教程

(認準閃電軟件園)
  • 瀏覽(
  • 更新時間:2019-07-29
  • 軟件大小:未知
  • 界面語言:簡體中文
  • 授權方式:共享軟件
  • 運行環境:Win7/win8/win10
  • 官方網站:閃電軟件園

軟件標簽:Stata16 Stata16破解版 
Stata16破解版為用戶提供了一整套的數據分析、數據管理以及繪制專業圖表的解決方案,你可以在Stata中完成的一些基本任務,例如打開數據集,調查數據集的內容,使用一些描述性統計信息,制作一些圖表以及執行一個簡單的回歸分析等等,它的功能超級的豐富,包含線性混合模型、均衡重復反復及多項式普羅比模式。用Stata繪制的統計圖形相當精美,圖形可直接被圖形處理軟件或文字處理軟件(如Word等)調用。它操作靈活,簡單,易學易用,是一款非常輕便的統計分析軟件。由于在Stata軟件中能便捷地實現多種先進統計方法,越來越受到用戶的推崇,并和SAS,SPSS一起被稱為新的三大權威統計軟件。非常適合統計、金融、經濟、生物、醫療衛生保健、社會人文、心理學等多學科行業,軟件的運算速度超級的快,操作方式超級的簡單便捷,數據格式簡單,分析結果輸出簡潔明快,易于閱讀,這都使得Stata成為極其適用于統計教學的軟件。本次帶來破解版下載,有需要的朋友不要錯過了!

軟件特色

1、統計分析
Stata的統計功能很強,除了傳統的統計分析方法外,還收集了近20年發展起來的新方法,如Cox比例風險回歸,指數與Weibull回歸,多類結果與有序結果的logistic回歸,Poisson回歸,負二項回歸及廣義負二項回歸,隨機效應模型等。
2、繪圖功能
Stata提供了包含廣泛圖形庫的一系列圖形類型供用戶使用。其中主要的圖形類型有:直方圖、扇形圖、條形圖、散點圖、直線圖以及數據擬合圖。這些圖形的繪制設計一個或兩個變量,可以將它們分別稱為一維或二維圖形。Stata還提供了諸如盒形圖、長釘圖、圓點圖、面積圖以及其他各種常用于財經數據的圖形。在二維圖形中,有時多個圖形可以進行疊加,這樣,Stata最終會在同一個坐標內顯示由多個命令分別繪制的不同的圖形。在有些非繪圖命令中,也提供了專門繪制某種圖形的功能,如在生存分析中,提供了繪制生存曲線圖,回歸分析中提供了殘差圖等。
3、矩陣運算
矩陣代數是多元統計分析的重要工具, Stata提供了多元統計分析中所需的矩陣基本運算,如矩陣的加、積、逆、 Cholesky分解、 Kronecker內積等;還提供了一些高級運算,如特征根、特征向量、奇異值分解等;在執行完某些統計分析命令后,還提供了一些系統矩陣,如估計系數向量、估計系數的協方差矩陣等。
4、程序設計
Stata是一個統計分析軟件,但它也具有很強的程序語言功能,這給用戶提供了一個廣闊的開發應用的天地,用戶可以充分發揮自己的聰明才智,熟練應用各種技巧,真正做到隨心所欲。事實上,Stata的ado文件(高級統計部分)都是用Stata自己的語言編寫的。
由于Stata在分析時是將數據全部讀入內存,在計算全部完成后才和磁盤交換數據,Stata也是采用命令行方式來操作,使用上簡單,用Stata繪制的統計圖形相當精美,很有特色。

新功能介紹

一、套索  
1、所有預期的模型選擇和預測工具  
交叉驗證  
適合度  
系數路徑  
結分析  
套索和彈性網  
2、除了尖端的推理方法  
對變量選擇的錯誤很有幫助  
適當推斷感興趣的系數  
雙重選擇,偏出和交叉擬合  
3、連續,二元,計數結果  
二、可重復的報告
使用Stata結果和圖形創建Word,HTML,PDF和Excel文件。
PDF格式  字  HTML  高強
Stata的集成版本控制為您提供真正可重復的報告。想要動態文件?所有這些報告都可以隨著數據的變化而更新。
三、Meta分析
使用Stata的新元分析套件,您可以輕松匯總多項研究的結果。
)估算整體效果大小
)執行隨機效應,固定效應或共同效應元分析)在森林圖中顯示結果
)分析子組
)執行元回歸
)探索小型學習效果
)評估發表偏倚
)執行累積薈萃分析
四、選擇模型
借助Stata新的獨特選擇模型分析功能,您可以真實地解釋您所選模型的結果。
預計會有多少旅客選擇乘機旅行?
每增加1萬美元的收入如何改變乘飛機旅行的可能性?機場等候時間增加30分鐘。這對空中旅行的可能性有何影響?乘火車?坐巴士?坐車?
五、Python集成
使用Stata中的任何Python包
)Matplotib用于三維圖形
)Scrapy用于抓取數據
)TensorFlow用于機器學習學到更多,
六、貝葉斯分析的新內容
多個鏈條、Gelman-Rubin收斂診斷、貝葉斯預測、后驗預測p值
七、面板數據ERM內生性+
選擇+治療+
面板數據
同時處理所有這些并發癥。
八、從中導入數據
SAS、SPSS
九、非參數序列回歸
關于功能形式的不可知論者?泊松或負二項式?協變量的立方或二次方?
沒問題。
使用非參數回歸,您可以探索響應面,估計總體平均效應,執行測試并獲得置信區間。
十、幀-內存中的多個數據集
將數據集同時加載到幀中。
鏈接相關的幀。
得心應手。
將結果記錄在另一幀中。
使代碼運行得更快。
十一、Cl的樣本大小分析
需要多少個主題才能達到所需寬度的置信區間?
為Cl執行樣本量分析
)一個意思是
)一個方差
)兩個獨立的手段
)兩個配對的手段
)你自己的方法
十二、面板數據混合logit
你每天都選擇晚餐。
您每年都會選擇汽車保險。你選擇每年夏天去哪里度假。
現在,您可以在這些決策中考慮您的情況。
十三、非線性動態隨機一般均衡(DSGE)模型
現在您可以將線性化留給我們。
指定您的非線性模型并評估政策含義
)解決)估計
)校準)圖形
十四、多組IRT
1、適合多組IRT模型
)用于二元結果的1PL,2PL和3PL模型)序數結果的分級響應,部分信用和評級量表模型)分類結果的名義響應模型
2、比較各組的估算值
)物品難度)物品歧視
3、圖組差異
)ICC,TCC,IF,TIF
4、執行差異項功能的基于模型的測試
十五、xtheckman如果你知道這意味著什么……
.…..你知道你想要它。
十六、非線性混合效應模型,具有滯后,線索和差異
多劑量藥代動力學模型
成長模式
更多
十七、Heteroskedastic命令probit
受試者或群體之間差異的模型差異
十八、圖形的磅值
現在使用打印機點,厘米或英寸指定文本,標記,邊距,線條等的大小。

軟件功能

1、線性模型
回歸•審查結果•內生回歸量•自舉,折刀,魯棒和群集穩健方差•工具變量•三階段最小二乘•約束•分位數回歸•GLS•更多
2、小組/縱向數據
具有強大標準誤差的隨機和固定效應•線性混合模型•隨機效應概率•GEE•隨機和固定效應泊松•動態面板數據模型•工具變量•面板單位根測試•更多
3、多級混合效果模型
連續,二元,計數和生存結果•兩級,三級和更高級模型•廣義線性模型•非線性模型•隨機截距•隨機斜率•交叉隨機效應•效果和擬合值的BLUP•分層模型•殘差錯誤結構•DDF調整•支持調查數據•更多
4、二進制,計數和有限的結果
logistic,probit,tobit•泊松和負二項•條件,多項,嵌套,有序,秩序和刻板邏輯•多項概率•零膨脹和左截斷計數模型•選擇模型•邊際效應•更多
5、選擇模型
離散選擇•等級排序備選方案•條件logit•多項式probit•嵌套logit•混合logit•面板數據•特定于案例和特定于備選方案的預測器•解釋結果預期概率,協變量效應,跨備選方案的比較•更多
6、擴展回歸模型(ERM)
內源性協變量•樣本選擇•非隨機處理•小組數據•單獨或組合出現問題•連續,區間刪失,二元和有序結果•更多
7、廣義線性模型(GLM)
十個鏈接函數•用戶定義的鏈接•七個分布•ML和IRLS估計•九個方差估計•七個殘差•更多
8、有限混合模型(FMM)
fmm:17個估算器的前綴•單個估算器的混合•混合多個估算器或分布的混合•連續,二元,計數,序數,分類,刪失,截斷和生存結果•更多
9、空間自回歸模型
因變量,自變量和自回歸誤差的空間滯后•面板數據中的固定和隨機效應•內生協變量•分析溢出效應•更多
10、ANOVA / MANOVA
平衡和不平衡設計•階乘,嵌套和混合設計•重復測量•邊際均值•對比•更多
11、確切的統計數據
精確邏輯和泊松回歸•精確的病例對照統計•二項式檢驗•Fisher精確檢驗r×c表•更多
12、流行病學
標準化率•病例對照•隊列•匹配病例對照•Mantel-Haenszel•藥代動力學•ROC分析•ICD-10•更多
13、DSGE模型
以代數方式指定模型•求解模型•估計參數•識別診斷•策略和轉換矩陣•IRF•動態預測•更多
14、測試,預測和效果
Wald檢驗•LR檢驗•線性和非線性組合•預測和廣義預測•邊際均值•最小二乘均值•調整均值•邊際和部分效應•預測模型•Hausman檢驗•更多
15、對比,成對比較和邊距
比較均值,截距或斜率•與參考類別,相鄰類別,宏均值等進行比較。•正交多項式•多重比較調整•圖形估計均值和對比•交互圖•更多
16、重采樣和模擬方法
bootstrap•jackknife•蒙特卡羅模擬•置換測試•更多
17、時間序列
ARIMA•ARFIMA•ARCH / GARCH•VAR•VECM•多變量GARCH•未觀測組件模型•動態因子•狀態空間模型•馬爾可夫切換模型•商業日歷•結構中斷測試•閾值回歸•預測•脈沖響應函數•單位根測試•過濾器和平滑器•滾動和遞歸估計•更多
18、生存分析
Kaplan-Meier和Nelson-Aalen估計,•Cox回歸(脆弱)•參數模型(脆弱,隨機效應)•競爭風險•危害•時變協變量•左,右和間隔審查•Weibull,指數,和Gompertz模型•更多
19、貝葉斯分析
數千種內置模型•單變量和多變量模型•線性和非線性模型•多級模型•連續,二進制,序數和計數結果•貝葉斯:46個估計命令的前綴•連續單變量,多變量和離散先驗•添加自己的模型模型•多鏈•收斂診斷•后驗總結•假設檢驗•模型擬合•模型比較•預測•更多
20、Meta分析
影響大小•常見,固定和隨機影響•森林,漏斗和更多情節•亞組和累積分析•元回歸•小研究影響•發表偏倚•更多
21、功率,精度和樣本量
功效•樣本量•效應量•最小可檢測效果•CI寬度•平均值•比例•方差•相關性•方差分析•回歸•群集隨機設計•病例對照研究•隊列研究•列聯表•生存分析•平衡或不平衡設計•表格或圖表中的結果•更多
22、治療效果/因果推斷
反向概率權重(IPW)•雙重穩健方法•傾向得分匹配•回歸調整•協變量匹配•多級治療•內源性治療•平均治療效果(ATEs)•治療后ATEs(ATETs)•潛在 - 結果均值(POMs) •連續,二元,計數,分數和生存結果•面板數據•更多
23、套索
套索•彈性網•模型選擇•預測•推理•連續,二元和計數結果•交叉驗證•自適應套索•雙重選擇•偏離•交叉擬合偏差•雙機學習•內生協變•更多
24、SEM(結構方程模型)
圖形路徑圖構建器•標準化和非標準化估計•修改指數•直接和間接影響•連續,二元,計數,序數和生存結果•多級模型•隨機斜率和截距•因子分數,經驗貝葉斯和其他預測•組和不變性測試•擬合優度•通過FIML處理MAR數據•相關數據•調查數據•更多
25、潛類分析
二元,序數,連續,計數,分類,分數和生存項目•為模型類成員添加協變量•與SEM路徑模型相結合•預期類別比例•擬合度•類成員預測•更多
26、多重插補
9個單變量插補方法•多元正態插補•鏈式方程•探索缺失模式•管理插補數據集•擬合模型和池結果•變換參數•參數估計的聯合測試•預測•更多
27、調查方法
多階段設計•bootstrap,BRR,折刀,線性化和SDR方差估計•后分層•耙•校準•DEFF•預測余量•平均值,比例,比率,總數•匯總表•幾乎所有估算器都支持•更多
28、聚類分析
層次聚類•kmeans和kmedian非層次聚類•樹形圖•停止規則•用戶可擴展分析•更多
29、IRT(項目反應理論)
二元(1PL,2PL,3PL),序數和分類響應模型•項目特征曲線•測試特征曲線•項目信息功能•測試信息功能•多組模型•差異項功能(DIF)•更多
30、多變量方法
因子分析•主成分•判別分析•旋轉•多維尺度•Procrustean分析•對應分析•雙圖•樹狀圖•用戶可擴展分析•更多
31、數據爭論
數據轉換•數據框•匹配合并•導入/導出數據•ODBC•SQL•Unicode•分組處理•附加文件•排序•行 - 列轉置•標記•保存結果•更多
32、報告
可重現的報告•Word•Excel•PDF•HTML•動態文檔•Markdown•Stata結果和圖形•SVG•EPS•PNG•TIF•格式化文本和表格•更多
33、圖像
線條•條形區域•區域•輪廓•置信區間•交互圖•生存圖•出版質量•定制任何內容•圖形編輯器•更多
34、編程功能
添加新命令•腳本•面向對象編程•菜單和對話框編程•動態文檔•Markdown•項目經理•Python集成•Java插件•C / C ++插件•更多
35、Mata-Stata嚴謹的編程語言
交互式會話•大規模開發項目•優化•矩陣求逆•分解•特征值和特征向量•LAPACK引擎•實數和復數•字符串矩陣•與Stata數據集和矩陣的接口•數值導數•面向對象編程•更多
36、圖形用戶界面
所有功能的菜單和對話框•數據編輯器•變量管理器•圖形編輯器•項目管理器•文件編輯器•剪貼板預覽工具•多個首選項集•更多
37、文檔
31本手冊•15,000多頁•無縫導航•數千個工作示例•快速入門•方法和公式•參考•更多
38、基本統計
摘要•交叉表•相關性•z和t檢驗•方差檢驗•比例檢驗•置信區間•因子變量•更多
39、非參數方法
非參數回歸•Wilcoxon-Mann-Whitney,Wilcoxon簽署等級,Kruskal-Wallis測試•Spearman和Kendall相關性•Kolmogorov-Smirnov測試•精確二項CI•生存數據•ROC分析•平滑•自舉•更多
40、GMM和非線性回歸
廣義矩量法(GMM)•非線性回歸•更多
41、簡單的最大可能性
使用簡單表達式指定可能性•無需編程•調查數據•標準,穩健,自舉和重疊SE•矩陣估算器•更多
42、可編程最大似然
用戶指定的功能•NR,DFP,BFGS,BHHH•OIM,OPG,強大,bootstrap和jackknife SE•Wald測試•調查數據•數字或分析衍生產品•更多
43、其他統計方
kappa衡量interrater協議•Cronbach的alpha•逐步回歸•正常性測試•更多
44、功能
統計•隨機數•數學•字符串•日期和時間•正則表達式•Unicode•更多
45、互聯網功能
能夠安裝新命令•網絡更新•網絡文件共享•最新的Stata新聞•更多
46、社區貢獻的命令
搜索和下載數以千計的免費添加內容•發現Stata期刊中的新功能•通過發布到SSC共享命令•討論Statalist上的社區貢獻命令•更多
47、無障礙
第508條規定,殘疾人無障礙
48、示例會話
適用于Mac,Unix或Windows的Stata示例會話。

安裝破解教程

1、在本站下載并解壓,得到SetupStata16.exe安裝程序和破解文件夾
2、雙擊SetupStata16.exe運行,如圖所示,勾選我接受許可證協議條款,點擊next
3、勾選與您的許可證匹配的類型,勾選StataSE,點擊next
4、選擇軟件安裝路徑,點擊next
5、繼續安裝,如圖所示,點擊finish
6、軟件安裝完成后,運行軟件,如圖所示,這里我們對應輸入下面的激活信息激活軟件,用戶名和公司隨意輸入
serial number:401609212764
code:8yet 6inm hd8y nd1m 7o5n 5cks tsqm id$n y2
Authorization:wsoj
7、點擊下一步后,如圖所示,軟件會提示許可已過期,無需理會,直接退出即可
8、現在我們回到安裝文件夾中,將runasdate文件夾復制到軟件安裝目錄中,然后我們運行runasdate,如圖所示,我們修改時間,首先點擊瀏覽選擇安裝目錄下的主程序,然后將時間進行如下調整
9、在下面,根據順序,如圖所示,創建快捷方式,點擊運行
10、以上即可完美安裝,安裝完后即可修改系統時間到正常時間即可,以后使用不再需要修改時間。
11、最后需要注意的是,我們運行軟件的時候,要使用剛才我們生成的快捷方式,不要使用原始的快捷圖標。

使用說明

1、簡單的數據管理
  通過在數據編輯器中瀏覽數據,我們可以快速了解數據。 這可以通過單擊數據編輯器(瀏覽)按鈕,或從菜單中選擇數據>數據編輯器>數據編輯器(瀏覽)或鍵入命令browse來完成。
單擊“數據編輯器”按鈕時不會發出任何命令,因為打開數據編輯器不會影響數據集或任何可能的分析。
當“數據編輯器”窗口打開時,您可以看到Stata將數據視為一個矩形表。 對于所有Stata數據集都是如此。 列表示變量,而行表示觀察。 變量具有一定的描述性名稱,而觀察結果則編號。
數據以多種顏色顯示 - 乍一看,黑色列出的變量似乎是數字,而顏色中的變量是文本。這值得研究。單擊make變量下的單元格:頂部的輸入框顯示汽車的品牌。向右滾動,直到看到外部變量。單擊其中一個單元格。雖然單元格可能顯示“國內”,但輸入框顯示0.這表明Stata可以將分類數據存儲為數字,但顯示人類可讀的文本。這是由Stata稱之為價值標簽的。最后,在看起來是數字的rep78變量下,有一些單元格只包含一個點(。)。點對應于缺失值。
以這種方式查看數據雖然很舒服,但卻沒有提供有關數據集的信息。
我們可以獲得有關數據是什么以及數據存儲方式的更多詳細信息。
單擊關閉按鈕關閉數據編輯器。
我們可以通過描述數據集的內容來查看數據集的結構。這可以通過轉到數據>描述數據>描述內存中的數據或菜單中的文件并單擊確定或在命令窗口中鍵入describe并按Enter鍵來完成。無論您選擇哪種方法,都會得到相同的結果:

在列表的頂部,提供了有關數據集的一些信息,例如它存儲在磁盤上的位置以及上次保存數據集的時間。 大膽的1978年汽車數據是數據集打開時出現的簡短描述,被Stata稱為數據標簽。 phrase_dta有筆記告訴我們數據集附有注釋。 我們可以通過在命令窗口中輸入✗notes來查看有哪些注釋:

回顧描述中的列表,我們可以看到Stata不僅僅跟蹤原始數據。每個變量都有以下內容:
·變量名稱,在與Stata通信時稱為變量。變量名稱是Stata名稱的一種類型。參見[U] 11.3命名約定。
·存儲類型,這是Stata存儲其數據的方式。就我們的目的而言,足以知道諸如strf之類的類型是字符串或文本變量,而此數據集中的所有其他類型都是數字。雖然此數據集中沒有,但Stata也允許任意長的字符串或strL。 strLs還可以包含二進制信息。見[U] 12.4字符串。
·顯示格式,控制Stata如何在表格中顯示數據。參見[U] 12.5格式:控制數據的顯示方式。
·值標簽(可能)。這是允許Stata在顯示文本時存儲數值數據的機制。參見[Gsw] 9標簽數據和[u] 12.6.3值標簽。
·變量標簽,在與其他人通信時稱為變量。
正如我們將要看到的,Stata在制作表時使用變量標簽。
數據集遠不僅僅是它包含的數據。它也是使數據可供原始創建者以外的其他人使用的信息。
盡管描述數據告訴我們一些關于數據結構的信息,但它對數據本身幾乎沒有說明。可以通過單擊統計信息>摘要,表和測試>摘要和描述性統計信息>摘要統計信息并單擊確定按鈕來匯總數據。您也可以在命令窗口中鍵入summary,然后按Enter鍵。結果是一個表,其中包含有關數據集中所有變量的摘要統計信息:

從這個簡單的總結,我們可以了解一些數據。首先,價格與今天的汽車價格完全不同 - 當然,這些汽車現在都是古董。我們可以看到燃氣里程并不是特別好。汽車愛好者可以感受到其他深奧的特征。
這里還有另外兩個重要的項目:
·make變量列為沒有觀察結果。它實際上沒有數值觀察,因為它是一個字符串(文本)變量。
·rep78變量的觀察值比其他數值變量少五個。這意味著rep78有五個缺失值。
雖然我們可以使用匯總和描述命令來獲取數據集的鳥瞰圖,但Stata有一個命令可以很好地深入描述變量的結構,內容和值:codebook命令。在命令窗口中鍵入代碼簿并按Enter鍵或將菜單導航到數據>描述數據>描述數據內容(代碼簿)
然后單擊“確定”。查看輸出,看看可以從這個簡單的命令中學到很多東西。
如果需要,您可以在“結果”窗口中向后滾動以查看之前的結果。我們將重點關注make,rep78和foreign的輸出。
為了開始我們的調查,我們想在一個變量上運行codebook命令,比如make。像往常一樣,我們可以使用菜單或命令行來完成此操作。要通過菜單獲取make的codebook輸出,請首先導航到Data> Describe data> Describe data contents
(碼本)。當對話框出現時,有多種方法可以告訴Stata只考慮make變量:
·我們可以在變量字段中鍵入make。
·“變量”字段是一個接受變量名稱的組合框控件。單擊“變量”字段右側的下拉三角形可顯示當前數據集中的變量列表。
在這種情況下,從列表中選擇變量將在變量名稱中輸入變量名稱。
更簡單的解決方案是在命令窗口中鍵入codebook make,然后按Enter鍵。
結果提供了豐富的信息:

輸出的第一行告訴我們變量名稱(make)和變量標簽(Make和Mode1)。
變量存儲為字符串(這是另一種說“文本”的方式),最大長度為
18個字符,雖然只有17個字符的大小就足夠了。所有值都是唯一的,因此如果需要,make可以用作觀察的標識符 - 在將來自多個源的數據放在一起或嘗試從數據集中清除錯誤時通常很有用。
沒有缺失值,但是內部存在空白。如果我們期望make是一個單字串變量,那么后一個事實可能會有用。
語法注釋:告訴codebook命令在make變量上運行是在Stata語法中使用varlist的一個例子。

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