Stata 17中文版

Stata 17是StataCorp推出的一款高效专业的数据分析、管理与图表制作软件，具备简洁易用和强大功能的特点，广泛应用于统计学、经济学、金融学、心理学、计算机科学、物理学和化学等多个领域。它提供多项先进功能，包括线性混合模型、均衡重复设计和多项式频率模型，还能生成美观的统计图表。与SPSS相比，Stata在性能上更胜一筹，能够一次性将数据全部加载到内存中并快速完成计算，再与磁盘进行数据交换，显著提升计算速度。此外，Stata在生存分析和纵向数据分析方面表现尤为突出，为用户提供了广阔的开发与应用空间。

另外，全新的17版本带来了全新的界面和性能，在功能方面也有所升级。除了界面、DO转码、set more off的自动设置和do file edit美化等一些变化外，还增加了扩展回归模型、 潜在类别分析、 贝叶斯计量经济学、 线性动态随机一般均衡模型等功能。与此同时，软件在性能上也进行了优化，更快的排序和折叠、更快的混合模型、更快的估计命令、更快的导入分隔，能够大大提高用户工作效率。

Stata 17安装教程

1、下载解压得到，Stata 17安装包和crack补丁；

2、运行SetupStata17.exe，开始安装软件；

3、接受同意条款，然后继续安装；

4、选择想要安装的版本，Stata BE为基础版、Stata SE为特别版、Stata MP为并行计算版；

5、设置软件安装路径，默认即可；

6、等待软件安装完成，先不要打开软件；

7、将crack补丁中的文件复制到软件根目录下替换；

默认路径：C:Program FilesStata17

8、至此，软件成功激活，完美支持简体中文，以上就是Stata 17中文版的安装教程了，希望对你有所帮助；

软件特色

1、该软件拥有强大的绘图功能，可以帮助您分析更多经济数据

2、可以将实验数据加载到软件建立新的统计项目

3、提供了生物数据统计，可以通过图表展示分析的数据

4、拥有强大的计算功能，实验结果可以自动计算

5、界面提供了数据编辑器，可以对您添加的数据编辑

6、提供变量显示窗口，调整函数变量更方便

7、该软件也提供了专业的图形分析

8、让实验数据更加可视化，让化学研究数据更清晰

9、在分析市场数据方面也是支持的

10、对于统计数学方面的数据拥有更好的函数方程设置

功能介绍

一、统计功能

Stata 的统计功能很强，除了传统的统计分析方法外，还收集了近 20 年发展起来的新方法，如 Cox 比例风险回归，指数与 Weibull 回归，多类结果与有序结果的 logistic 回归， Poisson 回归，负二项回归及广义负二项回归，随机效应模型等。具体说， Stata 具有如下统计分析能力：

数值变量资料的一般分析：参数估计，t检验，单因素和多因素的方差分析，协方差分析，交互效应模型，平衡和非平衡设计，嵌套设计，随机效应，多个均数的两两比较，缺项数据的处理，方差齐性检验，正态性检验，变量变换等。

分类资料的一般分析：参数估计，列联表分析 （ 列联系数，确切概率 ） ，流行病学表格分析等。

等级资料的一般分析：秩变换，秩和检验，秩相关等

相关与回归分析：简单相关，偏相关，典型相关，以及多达数十种的回归分析方法，如多元线性回归，逐步回归，加权回归，稳键回归，二阶段回归，百分位数 （ 中位数 ） 回归，残差分析、强影响点分析，曲线拟合，随机效应的线性回归模型等。

其他方法：质量控制，整群抽样的设计效率，诊断试验评价， kappa 等。

二、作图功能

Stata 的作图模块，主要提供如下八种基本图形的制作 : 直方图 （histogram） ，条形图 （bar）， 百分条图 （oneway） ，百分圆图 （pie） ，散点图 （twoway） ，散点图矩阵（matrix） ，星形图 （star） ，分位数图。这些图形的巧妙应用，可以满足绝大多数用户的统计作图要求。在有些非绘图命令中，也提供了专门绘制某种图形的功能，如在生存分析中，提供了绘制生存曲线图，回归分析中提供了残差图等。

Stata 的矩阵运算功能

矩阵代数是多元统计分析的重要工具， Stata 提供了多元统计分析中所需的矩阵基本运算，如矩阵的加、积、逆、 Cholesky 分解、 Kronecker 内积等；还提供了一些高级运算，如特征根、特征向量、奇异值分解等；在执行完某些统计分析命令后，还提供了一些系统矩阵，如估计系数向量、估计系数的协方差矩阵等。

三、程序设计功能

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命令汇总

1、概要统计命令：summarize（或简写为sum）

利用这个命令，可以得到观测案例数（Obs）、变量的平均值（Mean）、标准差、最小值和最大值。（在这个例子中，x为自变量，y为因变量）

2、画散点图命令：scatter y x

注意：在Stata的许多命令中，因变量一般都放在自变量前面。

输入命令后，会弹出如上图所示的散点图。

3、画出拟合线命令：twoway （scatter y x）（lfit y x）

注意：这个命令最开始的字母twoway也可以简写为tw。

4、进行最小二乘估计的命令：reg y x

通过这个命令，可以得到估计系数，还可以得到标准误、统计检验要用到的t值等。

5、display命令（该命令也可以简写为dis）：作为屏幕显示的统计计算器来用，用来进行一系列计算，进行最基本的加减乘除，也可以进行对数运算。

6、生成新变量的命令：generate（该命令可以简写为gen）

注意：变量名称只能用英文和数字，且若名称中同时有英文和数字，必须以英文开头。

例如，我想生成一个新变量z，它等于x的平方，则输入gen z=x^2。打开数据浏览器，就可以看到数据中多了一列。

7、去除变量的命令：drop

接着第6条，如果我现在想把刚才新生成的变量z给去掉，那么可以输入命令：drop z 这样，z那一栏就不见了。

8、提取残差的命令：

reg y x

predict e,res

注意：第二条命令要紧跟在前一条命令之后。

9、list命令：

输入这个命令之后，可以出现类似数据浏览器或者数据编辑器的表格。

10、describe命令（这个命令也可以简写为d）：

输入这个命令之后，可以看到对内存中存在的数据的描述，如11个观测案例、3个变量。

软件功能

一、自定义您的表格

1、汇总统计

2、假设检验的结果

3、回归结果

4、LR 和 Wald 检验、GOF 统计…

5、任何 Stata 命令的结果

二、贝叶斯计量经济学

1、VAR模型

2、IRF 和 FEVD 分析

3、动态预测

4、面板/纵向数据模型

5、线性和非线性 DSGE 模型

三、PyStata——Python 和 Stata

1、从Stata调用Python。

2、从 Python 调用 Stata。

3、无缝交换数据、元数据和结果。

4、使用 Jupyter Notebook、Spyder、PyCharm IDE 等中的 Stata。

四、带有 Stata 的 Jupyter Notebook

1、从 Jupyter Notebook 调用 Stata 和 Mata。

2、轻松重现您的作品并与他人协作。

3、在 Python 中访问来自 Stata 分析的结果。

4、Stata 输出、图形和表格与您的 Jupyter Notebook 无缝集成。

五、差异中的差异 （DID） 和 DDD 模型

1、评估政策、治疗或干预的效果。

2、控制混淆未观察到的组和时间特征。

3、使用面板数据或重复的横截面。

4、使用 DID，从 1855 年开始流行。

六、更快的Stata

1、Stata 速度很快，而且越来越快。

2、更快的排序和折叠

3、更快的混合模型

3、更快的估计命令

4、更快的导入分隔

七、Java集成

1、在 Stata 中以交互方式使用 Java（如 JShell）。

2、在 do 文件中嵌入 Java 代码。

3、在 ado 文件中嵌入 Java 代码。

4、无需外部程序即可即时编译和执行 Java 代码。