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软件简介

Software introduction

Stata数据管理统计绘图软件

Stata 是一套提供其使用者数据分析、数据管理以及绘制专业图表的完整及整合性统计软件。它拥有很多功能,包含线性混合模型、均衡重复反复及多项式普罗比模式。用Stata绘制的统计图形相当精美。

新版本的STATA采用最具亲和力的窗口接口,使用者自行建立程序时,软件能提供具有直接命令式的语法。Stata提供完整的使用手册,包含统计样本建立、解释、模型与语法、文献等超过一万余页的出版品。
除此之外,Stata软件可以透过网络实时更新每天的最新功能,更可以得知世界各地的使用者对于STATA公司提出的问题与解决之道。使用者也可以透过Stata Journal获得许许多多的相关讯息以及书籍介绍等。另外一个获取庞大资源的管道就是Statalist,它是一个独立的listserver,每月交替提供使用者超过1000个讯息以及50个程序。

Stata数据管理统计绘图软件

功能介绍

function Introduction

     2021年4月20日,Stata 公司正式宣布Stata 17上线啦!或许计量小伙伴们还没把Stata 16捂热,Stata公司就高效地推出了Stata 17。工欲善其事,必先利其器。而Stata公司正如“有匪君子,如切如磋,如琢如磨”,把Stata这把利器打造得日益精良与称手。Stata之所以能成为最流行的计量经济学软件,根本原因在于Stata十分贴近计量经济学的实践应用。那么,全新的Stata 17给我们带来了怎样的惊喜呢?总结起来,主要有以下十个方面,下面分别介绍:    

1.双重差分法的官方命令

2,完美的表格输出

3.Lasso的新功能

4.离散选择模型的新命令

5.久期数据的新命令

6.贝叶斯计量经济学的全面升级

7.非参数的趋势检验

8.元分析的新命令

9.Stata与Python、Java、H2O 及 Jupyter Notebook的整合

10.Do文件编辑器的改进与Stata速度提升等      

总之,Stata 17是一次令人激动的重大升级,不仅有贝叶斯计量经济学的高歌猛进,与主流计算机语言平台的深度整合,更便于编程的Do文件编辑器,而且更为贴近计量实战的需求(DID,表格输出,离散选择等)。显然,在可预见的将来,Stata 依然会是经管社科的首选计量与统计软件。  

         Stata 具有如下详细的统计分析能力:

统计分析能力
能力介绍
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。

 

Stata 的作图模块,新版本增加了多个新图形制作:

条形图 (Bar charts)
箱线图 (Box plots)
直方图 (Histograms)
穗地块 (Spike plots)
饼图 (Pie charts)
散点图矩阵(Scatterplot matrices)
点图 (Dot charts)
线型图 (Line charts)
面积图 (Area charts)
双向图 (Two-way scatterplots)
填充和轮廓等高线图 (Filled and outlined contour plots)

 

Stata各系列版本区别

Stata/MP, Stata/SE, Stata/BE 三个版本
Stata/MP:最快的Stata版本(四核,双核和多核/多处理器计算机),可以分析最大的数据集。
Stata/SE :标准版; 对于更大的数据集。
Stata/BE:基础版; 用于中型数据集。

Stata/MP是最快,最大的Stata版本。实际上,当前任何一台计算机都可以利用Stata/MP的高级多处理功能。这包括Intel i3, i5, i7, i9, Xeon, Celeron, and AMD multi-core chips。在双核芯片上,根据耗时的估算命令,Stata/MP的总体运行速度提高40%,在重要的位置运行速度提高72%。Stata / MP具有两个以上的内核或处理器,速度甚至更快。
Stata MP,Stata/SE和Stata/BE均可在任何计算机上运行,但Stata/MP的运行速度更快。您可以购买Stata/MP许可证,最多可获取计算机上的内核数量(最多64个)。例如,如果您的计算机具有八个核心,则可以为八个核心,四个核心或两个核心购买Stata/MP许可证。
Stata/MP还可以分析比其他任何版本的Stata更多的数据。如果使用当前最大的计算机,Stata/MP可以分析100到200亿个观测值,并且一旦计算机硬件赶上来,就可以分析多达1万亿个观测值。
Stata/SE和Stata/BE的区别仅在于每个数据集可以分析的数据集大小不同。与Stata/BE(最多798个)相比,Stata/SE(最多10,998个)和Stata/MP(最多65,532个)可以拟合具有更多自变量的模型。Stata/SE最多可以分析20亿个观测值。
Stata/BE允许具有多达2,048个变量和20亿个观测值的数据集。一个模型中的Stata/BE最多可包含798个独立变量。

 Product features  Stata/BE  Stata/SE  Stata/MP
 Maximum number of variables  最多2,048个变量  多达32,767个变量  多达120,000个变量
 Maximum number of observations  2.14 billion  2.14 billion  Up to 20 billion
 Maximum number of independent variables  798  10,998  65,532
 Multicore support 
Time to run logistic regression with 5 million obs and 10 covariates
 1-core
 10.0 sec
 1-core
 10.0 sec
   2-core         4-core        4+
  5.0 sec        2.6 sec       Even faster
 Complete suite of statistical features  √   √   √                 √               √
 Publication-quality graphics   √   √   √                  √              √
 Matrix programming language   √   √   √                  √              √
 Complete PDF documentation   √   √   √                  √              √
 Exceptional technical support   √   √   √                  √              √
 Includes within-release updates   √   √   √                  √              √
 64-bit edition available   √   √   √                  √              √
 Windows, macOS, and Linux  √   √   √                  √              √


赠送课程

function introduction

面板数据分析与Stata应用

1.1.1面板数据与模型 10:07
1.1.2面板数据模型估计及标准误的修正 15:11
1.2.1短面板数据分析的基本程序1 09:56
1.2.2短面板数据分析的基本程序2 08:04
1.2.3短面板数据分析的基本程序3 10:39
1.2.4短面板数据分析的基本程序 07:48
2.1.1引言与三大命令 13:34
2.2.1香烟需求函数估计与三大问题检验 16:16
2.2.2结果报告、比较与输出 04:39
2.3.1联立方程方法 15:00
2.3.2Acemogluetal.(2003)方法 06:56
3.1.1内生性问题及解决方法1 09:16
3.1.2内生性问题及解决方法2 12:25
3.1.3工具变量的三大检验1 10:03
3.1.4工具变量的三大检验2 09:23
3.2.1工具变量法的基本程序1 10:17
3.2.2工具变量法的基本程序2 10:14
4.1.1引言与动态面板数据模型的估计 13:40
4.1.2DIF-GMM与SYS-GMM 10:03
4.2.1常规方法的估计与分析 12:33
4.2.2DIF-GMM估计1 12:52
4.2.3DIF-GMM估计2 11:06
4.2.4SYS-GMM估计 12:25
4.2.5xtbcfe命令介绍 08:37
4.2.6xtbcfe命令的估计和分析 17:48
5.1.1引言、面板单门限模型的设定与估计 15:22
5.1.2面板单门限模型的两大检验与面板双门限模型的估计、检验 11:09
5.2.1xthreg命令介绍 07:12
5.2.2面板单门限模型的实现与检验 12:24
5.2.3面板多门限模型的实现与检验 11:10
6.1.1双重差分模型的介绍1 09:10
6.1.2双重差分模型的介绍2 13:58
6.1.3双重差分模型的介绍3 08:15
6.1.4做DID需要注意的若干问题 19:45
6.2.1双重差分模型的Stata操作1 08:30
6.2.2双重差分模型的Stata操作2 09:15
7.1.1合成控制法的基本思想 06:42
7.1.2构造合成控制的具体方法 14:33
7.2.1合成控制法的synth命令 05:45
7.2.2合成控制法的Stata操作 15:16
7.2.3合成控制法的稳健性检验及注意事项 14:46
8.1.1断点回归设计理论 14:48
8.2.1断点回归设计的Stata操作1 09:03
8.2.2断点回归设计的Stata操作2 15:41

手把手教你STATA课程

Ch0.0 课程介绍(试学)共计2845分钟
Ch0.0.1 订阅即送【3重大礼包】(试学) 
Ch0.0.2 数据、命令、3重大礼包【获赠方式】(试学) 
Ch0.1 各章节目录(试学)      
Ch0.2 推荐学习的章节顺序  
Ch0.3 被、解释变量取对数,如何解释  
Ch0.4 随机抽样操作演示
Ch0.5 期刊论文写作、软件操作【注意事项+温馨提示】
Ch1.1 软件安装演示     
Ch1.2 数据输入
Ch1.3 基本操作       
Ch1.4 Stata结果输出
Ch2 面板数据模型介绍  
Ch3.1 变截距面板模型【理论微课】   
Ch3.1 变截距面板模型2【建模步骤】流程图
Ch3.2 变截距面板模型【Stata操作】
Ch3.2 变截距面板模型【加餐内容】如何控制行业、区域、企业性质等因素
Ch3.3 变截距面板模型【Stata操作】模型设定检验、实证分析中的应用
Ch3.4 完整【实例】操作演示      
Ch4.1 变系数面板模型【理论微课】  
Ch4.1 变系数面板模型2【建模步骤】流程图
Ch4.2 变系数面板模型【Stata操作】
Ch4.3 变系数面板模型【Stata操作】模型设定检验、实证分析中的应用
Ch4.4 完整【实例】操作演示
Ch5.1 动态面板模型【理论微课】
Ch5.1 动态面板模型2【建模步骤】
Ch5.2 动态面板模型【Stata操作】确定Y最优滞后阶数
Ch5.3 动态面板模型【Stata操作】短面板
Ch5.4 动态面板模型【Stata操作】长面板
Ch5.5 动态面板模型【Stata操作】模型设定检验、实证分析中的应用
Ch6.1 面板向量自回归模型【理论微课】PVAR
Ch6.1 面板向量自回归模型2【建模步骤】流程图
Ch6.2 面板向量自回归模型【Stata操作】
Ch6.3 面板向量自回归模型【Stata操作】
Ch7.1 空间计量模型【理论微课】基本概念
Ch7.2 横截面空间计量模型【理论微课】
Ch7.2 横截面空间计量模型2【建模步骤】 
Ch7.3 面板空间计量模型【理论微课】
Ch7.3 面板空间计量模型2【建模步骤】
Ch7.3 面板空间计量模型3-直接效应、间接效应、总效应
Ch7.4 横截面空间计量模型【Stata操作】
Ch7.5 面板空间计量模型【Stata操作】
Ch7.6 空间计量模型【Stata操作】实证分析中注意事项
Ch8.1 面板门限(槛)模型【理论微课】
Ch8.1 面板门限(槛)模型2【建模步骤】流程图
Ch8.2 面板门限(槛)模型【Stata操作】
Ch8.3 完整【实例】操作演示
Ch9.1 内生性问题【理论微课】
Ch9.2 面板数据模型内生性问题【Stata操作】
Ch9.3 内生性问题【解决步骤】
Ch10.1 面板分位数模型【理论微课】
Ch10.2 面板分位数模型【Stata操作】
Ch11.1 双重差分法(倍分法、倍差法)【理论微课】
Ch11.2 三重差分法【理论微课】
Ch11.3 双重、三重差分法【建模步骤】
Ch11.4 双重、三重差分法【Stata操作】
Ch11.5 双重、三重差分法【Stata】实证分析中的应用
Ch12.1 处理效应【理论微课】
Ch12.2 倾向得分匹配、处理效应模型【理论微课】
Ch12.3 倾向得分匹配【建模步骤】
Ch12.4 倾向得分匹配【Stata操作】
Ch12.5 处理效应模型【Stata操作】
Ch12.6 处理效应、倾向得分匹配【Stata操作】实证分析中的应用
Ch13.1 断点回归【理论微课】
Ch13.1 断点回归2【建模步骤】
Ch13.2 断点回归【Stata操作】
Ch13.3 断点回归【Stata操作】实证分析中的应用
Ch14.1 面板单位根检验【理论微课】
Ch14.1 面板单位根检验2【检验步骤】
Ch14.2 面板单位根检验【Stata操作】
Ch14.3 面板单位根检验【Stata操作】实证分析中如何应用
Ch15.1 面板协整检验【建模步骤】流程图
Ch15.1 面板协整检验【理论微课】
Ch15.2 面板协整检验【Stata操作】
Ch15.3 面板协整检验【Stata操作】实证分析中如何应用
Ch16.1 面板误差修正模型【理论微课】
Ch16.1 面板误差修正模型2【建模步骤】流程图
Ch16.2 面板误差修正模型【Stata操作】
Ch17.1 面板二元离散选择模型【理论微课】
Ch17.2 面板二元离散选择模型【Stata操作】
Ch17.3 面板二元离散选择模型【Stata操作】实证分析注意事项
Ch18.1 面板多元选择模型【理论微课】
Ch18.2 面板多元选择模型【Stata操作】
Ch18.3 面板多元选择模型【Stata操作】注意事项
Ch19.1 面板多元排序模型【理论微课】
Ch19.2 面板多元排序模型【Stata操作】
Ch19.3 面板多元排序模型【Stata操作】实证分析注意事项
Ch20.1 面板计数模型【理论微课】
Ch20.2 面板计数模型【Stata操作】
Ch20.3 面板计数模型【Stata操作】实证分析注意事项
Ch21.1 面板Tobit模型【理论微课】
Ch21.2 面板Tobit模型【Stata操作】
Ch21.3 面板Tobit模型【Stata操作】实证分析注意事项
专题1:面板随机前沿模型【理论微课】
专题1:面板随机前沿模型2【Stata操作】
专题1:面板随机前沿模型3 实证分析注意事项
专题2:组内自相关、同期截面相关、组间异方差检验
专题2:组内自相关、同期截面相关、组间异方差检验2 - 应用
专题3:存在自相关、截面相关、异方差时修正方法
专题3:存在自相关、截面相关、异方差时修正方法2 - 应用
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Typical customers

北京工商大学/南开大学复旦大学/中国科学院大学北京大学/清华大学山西大学/江西财经大学河北大学/湖南大学
河南中医药大学/吉林大学河南科技大学/河南师范大学上海交通大学/内蒙古财经大学广东工业大学/武汉理工大学燕山大学学/长春工业大学
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