StataCorp Stata 14 for Windows (stata14)

StataCorp Stata14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,供许许多多功能,包含线性混合模型、均衡重复反复及多项式普罗比模式,用该软件绘制的统计图形相当精美。它提供了一整套实用的工具给用户,功能包括数据分析、管理、绘制专业图表,包含线性混合模型、均衡重复反复及多项式普罗比模式。

安装步骤

☉1.鼠标右击【Stata14】压缩包选择【解压到 Stata14】。

☉2.鼠标右击解压后的文件夹选择【复制】。

☉3.打开需要把软件安装的磁盘(我这里为D盘),在空白处鼠标右击选择【粘贴】。

☉4.双击打开粘贴后的【Stata14】文件夹。

☉5.鼠标右击【StataMP-64】选择【发送到】选择【桌面快捷方式】。

☉6.双击桌面【StataMP-64 – 快捷方式】图标启动软件。

☉7.按照下图顺序依次点击,安装成功!

功能特色

一、统计功能

  • 软件的统计功能很强,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, 它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

  • 软件的作图模块,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。
  • 软件的矩阵运算功能
  • 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

  • 该软件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, 软件的 ado 文件 ( 高级统计部分 ) 都是用自己的语言编写的
  • 软件的统计分析能力远远超过了 SPSS ,在许多方面也超过了 SAS !由于软件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,而软件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!)软件 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。

四、功能列表

  • 数据管理 (Data management)
  • 资料转换、分组处理、附加档案、 ODBC 、行 – 列转换、数据标记、字符串函数…等
  • 基本统计 (Basic statistics)
  • 直交表、相关性、 t- 检定、变异数相等性检定、比例检定、信赖区间…等
  • 线性模式 (Linear models)
  • 稳健 Huber/White/sandwich 变异估计 , 三阶最小平方法、类非相关回归、齐次多项式回归、 GLS
  • 广义型线性模式 (Generalized linear models)
  • 十连结函数、使用者 – 定义连结、 ML 及 IRLS 估计、
  • 九变异数估计、七残差…等
  • 二元、计数及有限应变量
  • (Binary, count, and limited dependent variables)
  • 罗吉斯特、 probit 、卜松回归、 tobit 、 truncated 回归、条件罗吉斯特、多项式逻辑、巢状逻辑、负二项、 zero-inflated 模型、 Heckman 选择模式、边际影响
  • Panel 数据 / 交叉 – 组合时间序列
  • (Panel data/cross-sectional time-series)
  • 随机及固定影响之回归、 GEE 、随机及固定 – 影响之
  • 卜松及负二项分配、随机 – 影响、工具变量回归、
  • AR(1) 干扰回归
  • 无母数方法 (Nonparametric methods)
  • 多变量方法 (Multivariate methods)
  • 因素分析、多变量回归、 anonical 相关系数
  • 模型检定及事后估计量支持分析
  • (Model testing and post-estimation support)
  • Wald 检定、 LR 检定、 线性及非线性组合、非线性限制检定、边际影响、修正平均数 Hausman 检定
  • 群集分析 (Cluster analysis)
  • 加权平均 , 质量中心及中位数联结、 kmeans 、 kmedians 、 dendrograms 、停止规则、使用者扩充
  • 图形 (Graphics)
  • 直线图、散布图、条状图、圆饼图、 hi-lo 图、
  • 回归诊断图…
  • 调查方法 (Survey methods)
  • 抽样权重、丛集抽样、分层、线性变异数估计量、拟 – 概似最大估计量、回归、工具变量…
  • 生存分析 (Survival analysis)
  • Kaplan – Meier 、 Nelson – Aalen, 、 Cox 回归 ( 弱性 ) 、参数模式 ( 弱性 ) 、危险比例测试、时间共变项、
  • 左 – 右检查、韦柏分配、指数分配…
  • 流行病学工具 (Tools for epidemiologists)
  • 比例标准化、病例控制、已配适病例控制、 Mantel – Haenszel, 药理学、 ROC 分析、 ICD-9-CM
  • 时间序列 (Time series)
  • ARIMA 、 ARCH/GARCH 、 VAR 、 Newey – West 、 correlograms 、 periodograms 、白色 – 噪音测试 ,
  • 最小整数根检定、时间序列运算、平滑化
  • 最大概似法 (Maximum likelihood)
  • 转换及常态检定 (Transforms and normality tests)
  • Box – Cox 、次方转换 Shapiro – Wilk 、 Shapiro – Francia 检定
  • 其它统计方法 (Other statistical methods)
  • 样本数量及次方、非线性回归、逐步式回归 、统计及数学函数
  • 包含样本范例 (Sample session)
  • 再抽样及模拟方法 (Resampling and simulation methods)
  • bootstrapping 、 jackknife 、蒙地卡罗模拟、排列检定
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