stata 17绿色破解版

stata17是一款专业性很强的数据分析和统计软件，在这里领域虽然说不上领头羊，但也是数一数二的，因为还有spss这款软件和它争斗用户。使用方面很流畅，它的安装包大小不到一个G，可能有些小伙伴觉得这也很大了，但对于哪些cad程序动不动就几个g、十几g来说还是很小的，而且其还具备可视化界面，有常见的数据表格，由于一般的数据都是表格，所以数据表格就是用来导入数据的，而表格中的数据并不是那么容易了解详细的，更大的最用就是显示信息，所以这里还提供柱形图、圆饼图等可视化，圆饼图可将每一个元素的占比详细的显示出来，用户可清楚看到其中哪一个数据多哪一个少，这是最简单的分析方法。如果要对数据进行深入分析，那可以进行统计板块，里面有很多分析功能，比如最为出名的就是t检验，检验也是分析，这是一个大类，它能根据数据表的不同来提供不同的检验手段，比如单列数据，它的变量只有一个，可选择单变量检验，还有就是两列数据的，一般情况下都是最为键值对的，比如成绩表，就是一个学生一个成绩，这就可用配对样本来检验，也是单变量，所以说可满足不同的使用需求。本站这里带来的是stata17绿色破解版，无需安装和破解即可免费使用，欢迎大家前来下载。

stata怎么用

一、导入excel数据
1、在文件处选择导入，里面就有表格的选项；

2、找到对应的表格，然后选择导入；

3、这是效果图；

4、如果数据不多，为了方便可以不使用导入功能，直接使用复制粘贴；

二、查看回归分析结果
1、点击文件；

2、然后选择导入功能，导入一个示例图标；

3、回归分析是可以使用命令的，直接在左下角的命令行中输入regress C D即可；

4、这样就会显示回归分析结果啦。

三、结果导出到word
1、这里需要安装一个doc支持，按下图操作；

2、然后打开需要倒过去的数据；

3、我们使用这个命令：asdoc reg price mpg weight，然后软件就会将文件给打包成word文档；

4、我们点击这个文档就可在word中打开啦；

5、这里头的格式有点乱，所以我们可在转换前就调整好格式；

四、单样本均数t检验
1、同样的是导入数据；

2、在命令行中输入ttest a==34（也就是Ha: mean的值）；

3、然后就会显示结果啦。

stata命令汇总

1、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。
2、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。
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、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）
5、画散点图命令：scatter y x
注意：在许多命令中，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。
6、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。
相对应的一个命令：keep，用来保留变量。
例如命令：keep x y
也可以达到和上图同样的效果。
7、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。
8、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。
9、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。
10、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。

软件功能

【程序设计功能】
这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，我们这个软件的 ado 文件 ( 高级统计部分 ) 都是用自带的语言编写的
其统计分析能力远远超过了 SPSS ，在许多方面也超过了 SAS ！由于该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 Stata 17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！） 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 。用该软件绘制的统计图形相当精美，很有特色。
【作图功能】
作图模块中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。
【矩阵运算功能】
矩阵代数是多元统计分析的重要工具，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。
【统计功能】
该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，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
stata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。

软件特色

1、选择模型
离散选择•等级排序备选方案•条件logit•多项式probit•嵌套logit•混合logit•面板数据•特定于案例和特定于备选方案的预测器•解释结果预期概率，协变量效应，跨备选方案的比较•更多
2、扩展回归模型（ERM）
内源性协变量•样本选择•非随机处理•小组数据•单独或组合出现问题•连续，区间删失，二元和有序结果•更多
3、广义线性模型（GLM）
十个链接函数•用户定义的链接•七个分布•ML和IRLS估计•九个方差估计•七个残差•更多
4、重采样和模拟方法
bootstrap•jackknife•蒙特卡罗模拟•置换测试•更多
5、时间序列
ARIMA•ARFIMA•ARCH / GARCH•VAR•VECM•多变量GARCH•未观测组件模型•动态因子•状态空间模型•马尔可夫切换模型•商业日历•结构中断测试•阈值回归•预测•脉冲响应函数•单位根测试•过滤器和平滑器•滚动和递归估计•更多
6、生存分析
Kaplan-Meier和Nelson-Aalen估计，•Cox回归（脆弱）•参数模型（脆弱，随机效应）•竞争风险•危害•时变协变量•左，右和间隔审查•Weibull，指数，和Gompertz模型•更多
7、Mata严谨的编程语言
交互式会话•大规模开发项目•优化•矩阵求逆•分解•特征值和特征向量•LAPACK引擎•实数和复数•字符串矩阵•与数据集和矩阵的接口•数值导数•面向对象编程•更多
8、多级混合效果模型
连续，二元，计数和生存结果•两级，三级和更高级模型•广义线性模型•非线性模型•随机截距•随机斜率•交叉随机效应•效果和拟合值的BLUP•分层模型•残差错误结构•DDF调整•支持调查数据•更多
9、二进制，计数和有限的结果
logistic，probit，tobit•泊松和负二项•条件，多项，嵌套，有序，秩序和刻板逻辑•多项概率•零膨胀和左截断计数模型•选择模型•边际效应•更多
10、图形用户界面
所有功能的菜单和对话框•数据编辑器•变量管理器•图形编辑器•项目管理器•文件编辑器•剪贴板预览工具•多个首选项集•更多
11、文档
31本手册•15,000多页•无缝导航•数千个工作示例•快速入门•方法和公式•参考•更多
12、基本统计
摘要•交叉表•相关性•z和t检验•方差检验•比例检验•置信区间•因子变量•更多
13、非参数方法
非参数回归•Wilcoxon-Mann-Whitney，Wilcoxon签署等级，Kruskal-Wallis测试•Spearman和Kendall相关性•Kolmogorov-Smirnov测试•精确二项CI•生存数据•ROC分析•平滑•自举•更多
14、GMM和非线性回归 广义矩量法（GMM）•非线性回归•更多
15、线性模型
回归•审查结果•内生回归量•自举，折刀，鲁棒和群集稳健方差•工具变量•三阶段最小二乘•约束•分位数回归•GLS•更多
16、小组/纵向数据
Stata17具有强大标准误差的随机和固定效应•线性混合模型•随机效应概率•GEE•随机和固定效应泊松•动态面板数据模型•工具变量•面板单位根测试•更多

常用快捷键

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