Stata 15V15.0免费下载

　　Stata的最新版本是一个全面的数据管理软件。Stata的最新版本是一个集数据分析、数据管理和绘制专业图表的集成统计软件。软件界面简单、大方、简单、实用，提供线性混合模型、平衡重复和多种普罗比模型等多种数据模型，其最强大的功能是分析功能，使用命令快速完成数据分类、导入和导出。

　　功能介绍：

　　Stata 它是一个统计分析软件，但它也具有很强的程序语言功能，为用户提供了一个广阔的开发应用世界。用户可以充分发挥自己的智慧，熟练运用各种技能，真正做自己想做的事。事实上， Stata 的 ado 文件 ( 高级统计部分 ) 都是用 Stata 用自己的语言写的

　　Stata 它的统计分析能力远远超过它 SPSS ，也超过了很多方面 SAS !由于 Stata 在分析过程中，将所有数据读入内存，并在计算完成后与磁盘交换数据，因此计算速度非常快（一般来说， SAS 比运算速度快 SPSS 至少快一个数量级， Stata 一些具有相同功能的模块和执行 SAS 模块比，其速度又比 SAS 接近一个数量级！) Stata 也采用命令行操作，但使用远远超过 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 画出来的统计图形相当精美，很有特色。

Stata 15软件特色

　　1、空间自回归模型(SAR)

　　Stata适合空间自回归 (SAR) 模型, 也叫同步自回归模型。新的spregress，spivregress, 而spxtregress命令允许变量空间滞后、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。近年来，时间序列滞后已成为变量值。空间滞后是附近地区的值。

　　2、潜在类别分析(LCA)

　　潜在的平均值没有被观察到。分类是分组。潜在类是数据中未观察到的组。您可能有关于消费者的数据，并根据消费者对产品的潜在兴趣将其分为三组。然而，数据中没有指定每个消费者群体的变量。拟合模型后，您可以

　　使用新的estat 估计lcprob命令属于各类消费者的比例；

　　使用新的estat lcprob命令估计每个类别的Y1、Y2、Y3、Y4的边际平均值(平均值为示例所示的概率);

　　使用新estat 评估lcprob命令的适用性；

　　利用现有的predict命令获得分类成员的预测概率和观测结果变量的预测值。

　　3、贝叶斯前缀指令

　　新bayes：前缀命令使您能够适应比以前版本更广泛的贝叶斯模型。也可以拟合贝叶斯线性回归， 但是现在可以输入文本:在这个模型中， 为变量 随机截距添加到id的每个值中。

　　新bayes：前缀命令在许多Stata评估命令之前工作，并提供50多种可能的模型。支持模型包括多层次、面板数据、生存和样本选择模型！

　　新命令支持Stata的所有贝叶斯功能。您可以选择以前的模型参数分布，也可以使用以前的默认模型参数。当Gibbs方法使用闭合解决方案时，可以使用默认的自适应方案 Metropolis–Hastings 抽样, 或者Gibbs抽样， 或者两种方法的组合。STATA的任何其他功能都可以在bayesmh命令的基础上使用。例如，使用prior()选项可以改变缺乏回归系数的先验分布：

　　4、线性动态随机平衡(DSGE)模型

　　DSGES是经济学中的时间序列模型。它们是传统预测模型的替代品。两者都试图解释一般的经济现象， 但 DSGEs 允许在经济理论模型的基础上这样做。基于经济理论的方程有很多。这些方程的关键特征是， 对未来变量的期望会影响今天的变量。这就是区别 DSGEs 以矢量回归或状态空间模型为特征。另一个特点是， 这一理论通常可以解释从理论中推导出的参数。

　　DSGE模型中有三种变量：

　　如果p没有冲击，并且由方程组决定控制变量和方程。

　　状态变量 (如 y) 有隐含的冲击， 它是在时间段开始时提前确定的。

　　冲击是驱动系统的随机错误。

　　任何情况下， 以上dsge 命令可以定义模型并拟合。

　　假如我们有一个关于 beta 理论与kapa的关系， 例如，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estattation policy和estat 如果输入transition报告策略和转换矩阵。

　　将控制变量显示为状态变量的线性函数。如果有五个控制变量和三个状态变量， 将每个控件报告为三个状态的线性函数。在上面的简单例子中， 预测 p 现在将显示线性函数 y 函数。

　　同时，报告转换矩阵。战略矩阵将 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。Stata现有的预测命令可以用来生成预测。脉冲响应函数可以用Stata现有的irf命令来绘制。

　　5、Markdown文档是web动态的

　　你听说过Markdown吗？这是一种创造 html 流行的文档方式。html 文件繁琐。Markdown简单直观，想法简单。可以创建文件， 包含所需可读格式的文本， 然后通过它运行命令来创建HTML文件。

　　Stata现在支持Markdown， 我们已经添加了标签 (功能) 到Markdown， 允许Stata命令包含在输入文件中。您包含的命令将被操作和显示， 或以秘密的方式运行， 提取输出部分供文档使用。

　　6、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。这些模型可以通过两种方式考虑。它们可以被视为包含随机效应的非线性模型。或者它们可以被视为线性混合效应模型， 一些或所有的固定和随机效应都是非线性的。无论如何， 总误差分布假设为Gaussian分布。

　　人口药代动力学中的这些模型， 生物学鉴定和研究在生物学和农业生长过程中非常流行。例如，非线性混合效应模型用于模拟药物吸收、地震强度和植物生长。

　　新的评估命令被命名为 menl。它实现了 popular-in-practice Lindstrom–Bates 算法, 它是基于对固定和随机效应的非线性平均函数进行线性化的。支持最大似然和最有限的似然估计方法。

　　易于使用的Menl。可直接输入单个方程。大括号{ }，包括要匹配的参数：

　　除标准功能外， postestimation特征还包括预测随机效应及其标准误差，预测模型中定义的感兴趣参数， 作为其他模型参数、随机效应参数、聚类相关矩阵的整体评价等。