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Stata简介

新版本的STATA采用最具亲和力的窗口接口,使用者自行建立程序时,软件能提供具有直接命令式的语法。Stata提供完整的使用手册,包含统计样本建立、解释、模型与语法、文献等超过一万余页的出版品。
除此之外,Stata软件可以透过网络实时更新每天的最新功能,更可以得知世界各地的使用者对于STATA公司提出的问题与解决之道。使用者也可以透过Stata Journal获得许许多多的相关讯息以及书籍介绍等。另外一个获取庞大资源的管道就是Statalist,它是一个独立的listserver,每月交替提供使用者超过1000个讯息以及50个程序。

统计功能

Stata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, Stata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。

作图功能

Stata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(two way),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。
Stata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。

程序设计

Stata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,Stata的ado文件(高级统计部分)都是用Stata自己的语言编写的。
Stata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Stata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!)Stata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。

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
网络功能
安装新指令、网络升级、网站档案分享、Stata 最新消息


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2017年10月13日

发布时间:

上帝粒子讲座---英国物理学家希格斯

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