Stata for Mac 15.1 数据分析管理统计软件

软件下载 1月 11, 2023 0 king

Stata for Mac 是一款完整的数据分析，数据管理和绘制专业图表的统计软件。它分享了一整套工具给使用者数据分析、数据管理以及绘制专业图表的完整及整合性统计软件。它分享许许多多功能，包含线性混合模型、均衡重复反复及多项式普罗比模式。

安装教程：

1、软件下载完成后，知识兔打开软件包如上图两个个文件，先安装 Install Stata（第一个文件）。

2、到“安装类型”一步时，如下图，我们选择Stata/SE，然后知识兔一直默认安装到完成。

3、打开软件StataSE，知识兔输入软件包中的序列号，如下图：

4、下一步，取消打钩“Register Stata online”，如下图：

5、知识兔点击上图“Finish”打开软件Stata，激活完成，享受吧。

注意：不要自动更新，如下图，知识兔选择Disable……

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15版更新内容：

扩展回归模型

称为ERMS 扩展回归模型。四个新的命令适合

. 线性回归分析,

. 区间回归包括 tobit模型，

. 概率，

. 有序概率模型

可任意组合成：

. 内生变量

. 非随机处理任务

. 内源性(Heckman-style)样本的选择

这些新的命令让人惊喜，因为可以在任何一个方程中加入内生变量，知识兔包括处理赋值和概率选择方程。内生变量并不局限于连续性。它们可以是二进制或序数。不管是外生的还是内生的，它们都可以与其他变量相互作用。它们甚至可以互相作用，形成平方项或立方项!

这些新的ERM命令—eregress,eintreg,eprobit, 和eoprobit注定会流行起来，因为他们解决了研究人员的很多问题。首先, 可能有一个内生变量, 因为许多模型都省略了与模型中的变量相关的变量。其次，数据经常被删剪，而删剪不是随机的。ERM 样本选择选项允许您对选择过程进行建模, 并对其进行调整。或者, 如果知识兔您正在使用非随机处理效应模型, 则可以用 ERM处理分配选项。或者, 可以结合处理分配和选择选项, 其中一些是由于后续的行为而损失的拟合内生处理分配模型。

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，并且知识兔根据消费者对产品的潜在兴趣将他分成三组。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。

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，并分享超过50种可能性的模型。知识兔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，知识兔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，知识兔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。知识兔可以更改回归系数的缺省先验分布，比如，知识兔使用prior()选项：

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。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知识兔变量。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,并且知识兔是由方程组决定的。

. 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。

如果知识兔我们有一个关于 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。如果知识兔键入显示将控制变量作为状态变量的线性函数。如果知识兔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。知识兔可以使用Stata的现有预测命令来生成预测。知识兔可以使用Stata现有的irf命令来绘制脉冲响应函数。

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。知识兔可以创建一个文件, 其中包含所需的可读格式的文本, 然后知识兔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。

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。知识兔可以用两种方式来考虑这些模型。知识兔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。知识兔支持最大似然和受限最大似然估计方法。

Menl易于使用。知识兔可以直接输入单个方程。大括号{ }，知识兔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。

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

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。

该模型适用于区域数据, 也称为区域性数据。观测结果被称为空间单位, 可以是国家、州、区、县、市、邮政编码或城市街区，或者它们可能根

就不是地理位置。它们可能是社交网络的节点。空间模型评估直接影响—区域对自身的影响，并估算邻近地区的间接或溢出效应。

有一个全新的 [SP] 手册专门介绍Stata的新SAR功能。这些命令被称为Sp命令。它们可以与以下一起工作：

·shapefiles通过 web 获取你选择数据，或者

·没有shapefiles 和数据，只包含位置的坐标，或者

·没有 shapefiles没有位置会出现社会网络数据。

区间删失参数生存时间模型

Stata新的stintreg 命令加入 streg, 用于拟合参数生存模型。stintreg拟合区间删失数据模型。在区间删失数据中，故障时间并不确定。众所周知, 受试者还没有失败的时候, 以及后来他们已经失败的时候。

stintreg拟合指数，Weibull, Gompertz, 对数正态分布、对数逻辑和广义的gamma生存时间模型。知识兔支持比例风险和加速故障时间度量。功能包括

. 分层估计

. 灵活的辅助参数建模

. robust, cluster–robust, bootstrap,和jackknife的标准误差

有限混合模型(FMMs)

新的fmm:当数据来自未观测到的亚群时, 前缀命令拟合模型。它可以与17 个Stata评估命令一起使用。

大多数用户使用fmm来拟合模型中的参数 (系数、位置、方差、比例等) 在不同亚群之间的变化。在这些模型中，未观测到的亚群称为类。比如说你感兴趣的拟合模型。每个分类在总人口的比例中，Postestimation 命令可用于 (1) 评估，(2) 报告类内结果变量的边际均值，(3) 预测类成员的概率和预测结果。

混合Logit模型

Stata已经拟合多项Logit模型。Stata15能使它们拟合混合形式, 包括随机系数。

随机系数对拟合多项式逻辑模型具有特殊的意义。它们是围绕Independence of the Irrelevant Alternatives (IIA)假设一种方式。这一假设表明, 如果知识兔你选择步行去工作, 当你的选择是步行, 乘坐公交车, 或自驾, 你仍然选择步行, 即使知识兔你没有选择不可再用的一个选项。如果知识兔选项是在步行或开车之间，你仍然会选择步行。人类有时行为不同。

IIA假设在协变量的条件下, 选择是独立的。如果知识兔违反这种假设, 选择将是相关的。随机系数允许选择相关性。研究人员经常在随机效用模型和离散选择分析的中使用混合模型。Stata新的asmixlogit Logit命令支持各种随机系数分布, 并允许包含特定案例变量的模型。

非参数回归

Stata现在适合非参数回归。在这些模型中, 不指定函数形式。指定变量并指定想要匹配的变量：

匹配项是g()。该方法不假定 g () 是线性的

聚类随机设计和回归模型的功耗分析

Stata现有的power命令执行功率和样本(PSS) 分析。其功能包括PSS线性回归和集群随机设计 (CRDs)。现在可以添加你自己的功率和样本大小的方法。

线性回归的新方法包括

. power oneslope，在一个简单的线性回归中对斜率测试执行pss。根据给定的其他研究参数计算样本的大小或功率

. power rsquared，在多元线性回归中执行R-squared检验的PSS。R-squared检验是对测定系数 (R-squared) 的 f 检验。测试可以用来测试所有系数的意义, 也可以用来测试其中的一个子集。在这两种情况下, power rsquared计算样本大小或功率或目标R-squared给其他参数研究。

. power pcorr，在多元线性回归中执行PSS的部分相关测试。部分相关检验是平方偏多相关系数 f的检验。该命令根据其他研究参数计算样本

小或功率或目标平方偏相关系数。

Stata 15现在还支持集群随机化设计：

在 CRD中, 组的受试者 (集群) 是随机的而不是个体, 这意味着样本大小的作用是通过数字集群和集群大小来发挥的。样本大小确定包括给定集群大小的数量或给定集群的大小。CRD命令计算 (1) 的一个集群的数目, (2)的集群大小, 或 (3)的功率, 或最小的可检测到的效果大小给定的其他参数。这些命令可以根据不相等的集群大小调整选项。

. 当指定新的选项集群时, 现有的5个 power方法将扩展到支持CRDs。它们是

. 对于两个样本方法, 还可以针对两个组中的不相等的集群进行调整。

与所有其他功率方法一样, 新方法允许指定参数的多个参数值, 并自动生成表格和图形结果。另一个新功能是可以添加自己的PSS方法。这是很容易做到的。编写一个计算样本大小、功率或效果大小的程序。power命令将为您完成其余部分。它将处理选项中多个值的支持, 并且知识兔自动生成图形和结果表。

Word和PDF文档

使用Stata嵌入的结果生成 Word 和 PDF档就像制作 Excel 工作表一样容易。大多数使用者喜欢Stata 14中的putexcel，如果知识兔你也是他们中的一员，你会爱上新的putpdf和putdocx命令。他们像putexce一样工作。知识兔可以编写do-file来创建包含最新结果、表格和图表的整个Word 或 PDF报表。可自动执行可重复的报告。

新的 putdocx 命令将段落、图像和表格写入 word 文档 (. docx 文件)。图像包括Stata图形和组织的标志。也可以设置文本对象的格式。包括字体大小、粗体、倾斜、自定义表等。

图形颜色透明度/不透明度

到现在为止, 在另一个上面画一个物体, 上面的物体盖住下面的物体。在计算机图形学的行话中, Stata颜色完全不透明, 或者, 如果知识兔你喜欢不完全透明。Stata15允许控制其颜色的不透明度。

不透明度指定为一个百分比。默认情况下, Stata的颜色是100% 不透明的。每当指定一个颜色时都可以指定不透明度，例如在mcolor ()选项中控制标记的颜色。你可以指定green%50，而不是green。你可以指定”0 255 0%50″.而不是”0 255 0%50″(相当于绿色)。知识兔可以自行指定%50, 使默认颜色50%不透明。但是, 不要指定%0。这是完全透明的, 也是无形的。这里是一个图表，知识兔使用70 %的不透明度:

ICD-10-CM/PCS支持

Stata 15支持 ICD-10-CM 和 ICD-10-PCS, 由 NCHS 和CMS 分享的美国 ICD-10 代码。Stata 15支持从2016版本开始(从2015年10月开始) 的代码, 当它们被授权在美国使用, 并支持所有后续版本。

Stata在 1998年开始支持ICD, 从 ICD-9-CM 16版本开始, 并支持之后的每 ICD-9 版本。自2003年以来, Stata也支持 ICD-10 代码版本。1998年以来, Stata的ICD命令从仅仅是一个自动的有效代码和简短短语列表, 成为ICD代码的整个数据管理系统。该系统甚至包括在一个数据集中管理多个ICD版本的能力!

联邦储备经济数据(FRED)支持

圣路易斯联邦储备局向注册用户分享超过47万的美国和国际经济和金融时间序列。注册是免费的并且知识兔很容易做。这项服务叫FRED。它包括来自84个来源的数据, 包括美联储、宾州世界表、欧统局和世界银行。

Stata 15中，你可以使用Stata的GUI来访问和下载FRED数据。知识兔可以按类别、发布或来源进行搜索或浏览。知识兔可以单击选择感兴趣的系列。选择1或选择100。当您知识兔点击下载”时, Stata将下载它们并将它们合并到一个内存中的单个自定义数据集中。

Stata命令行界面也分享了这些相同的功能。命令是import fred。当追踪月报表需要自动更新27个不同系列时, 该命令非常方便。

Stata可以访问FRED和ALFRED。ALFRED是FRED的历史档案数据。

其他

在Stata功能页面中了解更多上述功能, 还有以下功能：

.贝叶斯多级模型

.门限回归

.具有随机系数的面板数据tobit

.区间测量结果的多层回归

.删失结果的多级Tobit回归