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• Stata 是一套提供其使用者數據分析、數據管理以及繪制專業圖表的完整及整合性統計軟件。它提供許許多多功能，包含線性混合模型、均衡重復反復及多項式普羅比模式。新版本的STATA采用極具親和力的窗口接口，使用者自行建立程序時，軟件能提供具有直接命令式的語法。Stata提供完整的使用手冊，包含統計樣本建立、解釋、模型與語法、文獻等超過一千六百頁的出版品。
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• Stata新版本16已發布,Stata是您的數據科學需求的解決方案。獲取和操作數據，探索，想象，模型進行推斷。將結果收集到可重復的報告中。
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• STATA 16中的新功能及部分詳解：
• 套索
• 可重復的報告
• 選擇模型
• Python集成
• 貝葉斯多鏈
• 面板數據ERM
• 從SAS和SPSS導
• 非參數序列回歸
• 內存中有多個數據集
• CI的樣本大小分析
• 面板數據混合logit
• 非線性DSGE模型
• 多組IRT
• xtheckman
• 具有滯后的NLMEM：PK模型
• Heteroskedastic命令probit
• 圖形的磅值
• 數值積分
• 線性規劃
• Mac界面
• Do-file Editor自動完成
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• 部分功能詳解：
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• 套索
• STata的新套索工具可能讓您從大量數據中提取真實特征。使用這些功能，您可以執行以下操作：
• 預測結果
• 表征數據中的組和模式
• 搜索高度非線性的潛在關系
• 對感興趣的協變量進行推斷
• 處理內源性協變量或未觀察到的混雜因素
• 我們為您提供工具，以確保您找到真正的功能，而不僅僅是特定樣本中的工件。
• Lasso的根源在于：
• 機器學習
• 統計
• 計量經濟學習
• 也就是說，他已經建立了實際應用程序的功能，已知統計屬性的嚴格性以及更多應用程序的承諾。您也可以在較小的數據集上使用它。
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• 可重復的報告
• 使用STata結果和圖形創建Word，HTML，PDF，和Excel文件
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• 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。
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• Meta分析
• Mate分析結合了多個研究的結果，這些研究回答了類似的研究問題。運動會延長壽命嗎？睡眠不足會增加患癌癥的風險嗎？以及更多，許多研究試圖回答這些問題，有些研究報告不確定甚至是相互矛盾的結果。元分析有助于將信息（通常是壓倒性的）從原始的許多研究中匯總成一個統一的最終結論，或者提供無法達到這種結論的原因。
• STata擁有由STata研究人員提供的元分析方法的悠久歷史，例如Palmer和Sterne（2016）。STata現在提供新的命令套件meta，以執行元分析。新套件很廣泛，但其優點之一就是它的簡潔性。
• 讓我們快速看下一個可能的工作流程：
• 1、準備數據以進行元分析
• 2、獲取元分析摘要
• 3、探索異質性
• 4、調查小型研究的影響和發表偏倚
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• Python集成
• 在STata 16中，您可以在STata中嵌入并執行Python代碼。STata的新Python命令提供了一套子命令。允許您從STata輕松調用Python并在STata中輸出Python結果。
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• 您可以交互式調用Python，也可以在do-files和ado-files中調用Python，以便利用Python廣泛語言功能。您還可以直接通過STata執行Python腳本文件（.py）。
• 此外還包括STata Function Interface（sfi） Python模塊。他提供STata和[ython之間的雙向連接。它允許您將Python的功能與STata的核心功能進行交互。在模塊中，定義類似提供對STata當前數據集，框架，宏，標量，矩陣，值標簽，特征，全局Mata矩陣的訪問。
• 從Python 2.7開始，STata支持Python 2和Python 3.您可以從STata中選擇要綁定的那個。
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• 面板數據ERM
• 內生性+
• 選擇+
• 治療+
• 面板數據
• 同時護理所有并發癥
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• ERM最后一次發布到STata。他們適合有問題的模型。通過模型，我們指的是連續結果的線性回歸和區間回歸，二元結果的概率，以及有序結果的有序概率。
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• 問題實質內源性和外源性樣本選擇，內源性協變量（為觀察到混雜因素）和非隨機治療分配的任何組合。新版本是ERM處理另一個問題面板數據（也稱為縱向數據或兩級多級數據）。默認情況下，每個等式中都包含隨機效應。隨機效應是相關的；您可以省略特定的隨機效果，并可以測試相關性。
• stata中的其他命令可以使模型符合列出的任何問題。ERM可以處理上述問題的任何組合，并且可以使模型具有連續，間隔，二元和多個結果。
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• 非參數序列回歸
• 非參數序列回歸（NPSR）估計意味著給定一組協變量的結果，就像線性回歸一樣。與線性回歸不同，NPSR在協變量方面對結果的功能形式不可知，這意味著NPSR不會出現錯誤指定錯誤。
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• 數據框：內存中的多個數據集
• 內存中的多個數據集同時存在
• 內存數據集都存儲在一個框架中
• 框架易于交互使用
• 在ado貨物Mata中，幀都是完全可編程的
• 在Java和Python訪問幀中的數據
• 等等
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• CI的精確度和樣本量分析
• 新的ciwidth命令對置信區間（CI）執行精度和樣本大小分析。目標是在CI用于推斷時最佳地分配研究資源，揮著換句話說，估計實現CI的期望精度所需的樣本大小。ciwidth還允許您調查各種場景中的精度，這在規劃階段非常有用。您可以研究樣本大小，所需CI寬度以及實際場景中的精度，在這規劃階段非常有用。您可以檢查每種參數隨其他參數的變化情況。結果可以在表或圖表中顯示。
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• 面板數據混合logit
• 面板數據選擇模型
• 放寬無關替代（IIA）假設的獨立性
• 來自6個分布圖的隨機系數-正態，相關正態，階段正態，均勻和暗礁性強大且集群穩健的標準錯誤，支持復雜的調查數據。
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• 非線性DSGE
• 動態隨機一般均衡（DSGE）模型用于宏觀經濟學來秒速經濟結構。這些模型由來自經濟理論的方程組成。在這些模型中，期望來確定當今變量的介質方面發揮著重要作用。DSGE模型與其他時間序列模型的區別在于它與理論的緊密聯系以及模型中期望的出現。
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• 宏觀經濟學家使用DSGE來評估政策對產出增長，通貨膨脹和利率等結果的影響。DSGE模型可以嵌套多種理論。然后，研究人員可以使用估計的參數值來確定哪種理論更適合數據。
• STata的新dsgenl命令通過使用穩態下模型方程的一階近來估計參數和變量中非線性的DSGE參數。
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• 多組IRT模型
• 許多亞牛人員研究認知能力，人格特質，態度，生活質量以及其他無法直接測量的屬性。為了量化這些類型的潛在特征。，研究人員開發了由二元，序數或分類項目成的儀器問卷或測試，以確定個體的特征水平。
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• 項目反應理論（IRT）模型可用于評估潛在特征與旨在測量特征餓項目之間的關系。使用IRT模型，我們可以去誒定能夠哪些測試項目更難以及哪些更容易。我們可以確定哪些測試項目提供了有關潛在特征的信息以及哪些測試項，目提供的信息很少。
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• 兼容的操作系統
• STata將在下面列出的平臺上運行。雖然STata軟件是特定于平臺的，但您的STata許可證并非如此；因此在下單時無需指定操作系統。
• 了解在雙核，多核或多處理器計算機上運行STata。
• 平臺
• 適用于Windows?的STata
• Windows 10 、Windows 8 、 Windows 7 、Windows Server 2016 ， 2012 ， 2008 R2
• STata需要64位Windows 用于由英特爾?和AMD紙草的X86 - 64處理器（了解您的操作系統是否符合64位標準）
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• 適用于Mac?的STata
• macOS 10.11或更新版本
• 適用于Linux的STata
• 任何運行Linux的64位（x86-64或兼容）
• 對于xstata，您需要安裝GTK 2.24
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• 硬件要求
  
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• 包 記憶 磁盤空間
  Stata/MP 4GB 1GB
  Stata/SE 2GB 1GB
  Stata/IC 1GB
  1GB
  Stata for Linux需要一個可以顯示數千種顏色或更多顏色的顯卡（16位或24位顏色）