stata 15破解版【stata15.1】中文破解版

stata15.1是一种专业的数据分析、管理和图表绘制工具。它使用最友好的窗口接口。当用户建立自己的程序时，它可以提供直接命令语法，帮助你更好地统计和分析数据，让你充分发挥自己的智慧，熟练地运用各种技能，真正实现自由。该软件提供了多个基本的矩阵操作，如矩阵添加、积累、逆转、cholesky分解、kronecker内积，以及一些先进的操作，如特征根、特征向量、奇怪、绘制的统计图形相当精美，统计功能非常强大。除了传统的统计分析方法外，还收集了cox风险回归、指数和网络回归、各种结果和有序结果的网络回归、网络回归等。

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stata 15.1新增功能

1.扩展回归模型。

我们称之为ERMS扩展回归模型。适合四个新命令。

-线性回归分析，

-区间回归包括tobit模型，

-概率，

-有序概率模型。

可任意组合成：

-内生变量

-非随机处理任务。

选择内源性(Heckman-style)样本。

这些新命令令令人惊讶，因为内生变量可以添加到任何方程中，包括处理赋值和概率选择方程。内生变量并不局限于连续性。它们可以是二进制或序数。它们可以与其他变量相互作用，无论是外生的还是内生的。它们甚至可以相互作用，形成平方或立方！

这些新的ERM命令-eregress、eintreg、eprobit和eoprobit注定会流行起来，因为它们解决了研究人员的许多问题。首先，可能有一个内生变量，因为许多模型省略了与模型中的变量相关的变量。其次，数据经常被删除，而删除不是随机的。ERM样本选项允许您建模和调整选项过程。或者，如果您使用非随机处理效应模型，您可以使用ERM处理分配选项。或者，可以结合处理分配和选择选项，其中一些是由于后续行为而丢失的拟合内生处理分配模型。

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，数据中并没有指定每个消费者组的变量。拟合模型后，您可以。

-使用新的estatlcprob命令估计属于各类消费者的比例；

-使用新的estatlcprob命令估计各类Y1.Y2.Y3.Y4的边际平均值（平均值为示例所示的概率）；

用新的estatlcprob命令来评价适宜性；

-使用现有的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。

新宝贝：前缀命令使您能够适应比以前版本更广泛的贝叶斯模型。贝叶斯也可以线性回归，但现在你可以输入文本：在这个模型中，为变量ID的每个值添加随机截距。

新宝贝：前缀命令在许多Stata评估命令之前工作，并提供了50多种可能性模型。支持模型包括多级。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。您可以从之前的模型参数分布中选择，也可以使用之前的默认。当封闭式解决方案用于Gibbs方法时，可以使用默认自适应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。可以改变回归系数的省级先验分布，例如使用prior()选项:

4.线性动态随机一般均衡(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。两者都试图解释总体经济现象，但DSGES允许基于经济理论模型。基于经济理论的方程有很多。这些方程的关键特征是未来变量的期望会影响今天的变量。这是区分DSGES和矢量回归或状态空间模型的一个特征。另一个特点是，从理论中推导出来的参数通常可以用这个理论来解释。

DSGE模型中有三种变量：

-控制变量和方程，如P无冲击，并由方程组决定。

-状态变量(如y)有隐含冲击，在时间段开始时提前确定。

-冲击是驱动系统的随机错误。

在任何情况下，上述dsge命令都可以定义一个模型并拟合。

如果我们有一个关于beta和kappa关系的理论，比如它们是相等的，我们可以用现有的命令test来测试它。

新的postestimation命令estatpolicy和estattranstion报告策略和转换矩阵。

显示控制变量作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，则每个控件将被报告为三个状态的线性函数。在上面的简单例子中，预测p的线性函数将显示为当前的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。可以使用Stata现有的预测命令生成预测。可以使用Stata现有的irf命令绘制脉冲响应函数。

5.web动态Markdown文档。

你听说过Markdown吗？它是创建html文档的一种流行方式。html文件很繁琐。Markdown简单直观，思路简单。您可以创建一个包含所需可读格式的文本，然后通过操作命令创建HTML文件。

Stata现在支持Markdown，我们将标签(功能)添加到Markdown，允许包括输入文件中的Stata命令。您所包含的命令将运行和显示，或以秘密的方式运行，以及提取输出的部分供文档使用。

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来考虑。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，其中一些或所有的固定和随机效应都是非线性的。无论如何，总误差分布都被假设为Gaussian分布。

这些模型在人口药物代动力学、生物鉴定和研究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-practicelindstrom-bates算法，是基于对固定和随机效应的非线性均值函数进行线性化。支持最大似然和最大有限的估计方法。

Menl使用方便。可直接输入单个方程。大括号{}，用于包括要匹配的参数：

除标准功能外，postestimation特征还包括随机效应及其标准误差的预测、模型中定义的兴趣参数的预测、其他模型参数和随机效应的参数、聚类相关矩阵的整体评价等。

7.空间自回归模型(SAR)

Stata适用于空间自回归模型，也称为同步自回归模型。新的spregress、spivregress和spxtregress命令允许由于变量的空间滞后、自变量的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。

该模型适用于区域数据，也称为区域数据。观测结果被称为空间单位，可以是国家、州、区、县、市、市或城市街区，也可能根本不是地理位置。它们可能是社交网络的节点。空间模型评估直接影响区域对自身的影响，估计邻近区域的间接或溢出效应。

有一个新的[SP]手册来介绍Stata的新SAR功能。这些命令被称为SP命令。它们可以与以下工作：

-shapefiles通过web获取您选择的数据，或者。

-没有shapefiles和数据，只包位置坐标，或。

没有shapefiles，就会出现社交网络数据。

8.删除参数生存时间模型。

Stata新的Stintreg命令添加streg，用于拟合参数生存模型。stintreg拟合区间删除数据模型。在间隔删除数据中，故障时间不确定。众所周知，受试者没有失败，后来他们失败了。

stintreg拟合指数、weibull、gompertz、对数正态分布、对数逻辑和广义gamma生存时间模型。支持比例风险和加速故障时间测量。功能包括

-分层估计

-灵活辅助参数建模。

-robust、cluster-robust、bootstrap、jacknife的标准误差。

除基本功能外，postestimation功能还包括plotsofsurvivor、hazard、cumulativehazard函数；平均数和中位数时间预测；cox-snelandmartingale-like残差值等。

9.有限混合模型(FMMS)

新fmm:当数据来自未观察到的亚群时，前缀命令拟合模型。它可以与17个Stata评估命令一起使用。

大多数用户使用fmm来拟合模型中参数（系数、位置、方差、比例等）在不同亚群之间的变化。在这些模型中，未观察到的亚群称为类。例如，您感兴趣的拟合模型。在总人口比例中，Postestimation命令可用于（1）评估，（2）报告类结果变量的边际平均值，（3）预测类成员的概率和预测结果。

10.混合Logit模型。

Stata已经拟合了多个Logit模型。Stata15可以使它们拟合混合形式，包括随机系数。

随机系数对拟合多项式逻辑模型具有特殊意义。它们是一种假设方式，围绕Independenceoftheirelevantaltives(IIA)。这个假设表明，如果你选择步行去工作，当你选择步行、坐公交车或开车时，你仍然选择步行，即使你没有选择不可再使用的选择。如果选项在步行或开车之间，你仍然会选择步行。人类有时行为不同。

IIA假设在协变量条件下，选择是独立的。如果你违反了这个假设，选择将是相关的。随机系数允许选择相关性。研究人员经常在随机效用模型和离散选择分析中使用混合模型。Stata新的asmixlogitlogit命令支持各种随机系数分布，并允许包含特定案例变量的模型。

11.非参数回归。

Stata现在适合非参数回归。在这些模型中，没有指定函数形式。指定变量并指定要匹配的变量：

匹配项为g()。不假设g()是线性的。

12.聚类随机设计及回归模型功耗分析。

Stata现有的power命令执行功率和样本。