雷火电竞官网-中国知名电竞赛事平台

　　stata是一款功能強大的數據管理、分析和繪制定量數據專業數據軟件，適用于社會科學、生物統計學、健康科學、流行病學、心理學等行業，提高工作讓數據的統計分析工作更加輕松高效。軟件已經成功破解，內置了完美激活補丁，無需安裝，解壓即可直接使用。

【軟件功能】

　　1、表格 （Tables），用戶一直希望我們提供更完美的表格，現在您可以很容易地創建比較回歸結果或匯總統計數據的表格，您可以創建樣式并將其應用于您構建的任何表，還可以將表導出到MS Word?, PDF, HTML, LaTeX, MS Excel?, 并將它們插入到報告中。新版本修改了table命令，新的 collective 前綴可以從任意多個命令收集任意多的結果，生成表格，并將其導出為多種格式等。您還可以使用新的Tables Builder來單擊并創建表格。

　　2、貝葉斯計量經濟學，Stata能進行計量經濟學，也能進行貝葉斯統計，現在Stata能夠進行貝葉斯計量經濟學！想要用概率性的陳述來回答經濟問題，例如：那些參加職業培訓項目的人在未來五年里更有可能保持就業嗎?想把對經濟過程的先驗知識結合起來嗎？Stata新推出的貝葉斯計量經濟學功能可以幫到您。適合許多貝葉斯模型，如橫截面模型、面板數據模型、多層模型和時間序列模型。使用貝葉斯因子比較模型，獲取更多預測和展望！

　　在計量經濟學建模中使用貝葉斯方法的吸引力之一是將關于通常在實踐中可用的模型參數的外部信息納入其中。這些信息可能來自歷史數據，也可能自然來自經濟過程的知識。無論哪種方式，貝葉斯方法都可以使我們將外部信息與我們在當前數據中觀察到的信息結合起來，以形成對感興趣的經濟過程的更現實的看法。

　　Stata 17 在貝葉斯計量經濟學領域提供了幾個新功能：

　　> Bayesian VAR models /貝葉斯VAR模型

　　> Bayesian IRF and FEVD analysis /貝葉斯IRF和FEVD分析

　　> Bayesian dynamic forecasting /貝葉斯動態預測

　　> Bayesian longitudinal/panel-data models /貝葉斯縱向/面板數據模型

　　> Bayesian linear and nonlinear DSGE models /貝葉斯線性與非線性DSGE模型

　　3、更快的Stata，Stata不僅重視數據處理的準確性而且重視處理的速度,兩者之間通常需要權衡取舍，但Stata努力為用戶提供兩全其美的選擇。在Stata 17中，我們更新了sort和collapse的算法，使這些命令運行更快。我們還對某些估計命令（例如mixed）實現了速度改進，使這些命令適合多層混合效應模型（multilevel mixed-effects models）。

　　4、雙重差分（DID）和DDD模型，新的估計命令didregress和xtdidregress具有使用重復測量數據擬合雙重差分（DID）模型和三重差分（DDD）模型。 didregress適用于重復橫截面數據，xtdidregress適用于縱向/面板數據。

　　采用DID和DDD模型，用重復測量數據估計平均治療效果(ATET）。 治療效果可以是藥物方案對血壓的影響，也可以是培訓計劃對就業的影響。 與現有的teffects命令可用的標準橫截面分析不同，DID分析可控制估計ATET時的組和時間效應，組可在其中識別重復的度量。DDD分析控件可控制其他組效果及其與時間的相互作用——您最多可以指定三個組變量或兩個組變量和一個時間變量。

　　5、區間刪失Cox模型，半參數Cox比例風險回歸模型通常用于分析未刪失和右刪失的事件時間數據。 新的估計命令stintcox可使用Cox模型，來估計刪失事件時間數據。當未直接觀察到發生某個事件（例如癌癥復發）的時間，但已知該時間間隔在某個時間間隔內時，便會進行時間間隔檢查。例如，可以在定期檢查之間檢測到癌癥的復發，但是無法觀察到確切的復發時間。我們只知道在先前檢查和當前檢查之間的某個時間復發了癌癥。忽略區間刪失可能會導致錯誤的結果（有偏差的）。

　　當沒有完全指定基線風險函數時，對區間刪失事件時間數據進行半參數估計是一項挑戰，因為沒有一個事件時間是被精確地觀測到的。

　　因此，這些數據的“半參數”建模通常采用樣條方法或分段指數模型作為基線風險函數。直到最近的方法學進展（在stintcox命令中實現）之后，才提供真正的區間刪失事件時間數據的半參數建模。

　　6、多維元分析，您想分析多項研究的結果。這些研究報告了多個效應量，這些效應量很可能在一項研究中相互關聯。單獨的meta分析（例如使用現有meta命令的那些meta分析）將忽略相關性。現在，您可以使用新的meta mvregress命令執行多維元分析，這將解釋相關性。

　　7、貝葉斯VAR模型，貝葉斯前綴現在支持var命令以擬合貝葉斯矢量自回歸（VAR）模型。VAR模型通過將結果變量的滯后時間作為模型預測變量來研究多個時間序列之間的關系。已知這些模型具有許多參數：對于K個結果變量和標記，至少存在p（K ^ 2 + \ nn1）個參數。對模型參數的可靠估計可能會遇到挑戰，尤其是在使用小型數據集的情況下。貝葉斯VAR模型通過整合有關模型參數的先驗信息來穩定參數估計，從而克服了這些挑戰。

　　8、PyStata，Stata 17引入了一個我們稱之為PyStata的概念。PyStata是一個涵蓋了Stata和Python可以交互的所有方式的術語。

　　Stata 16具有從Stata調用Python代碼的功能。Stata 17允許您通過一個新的pystata Python包從一個獨立的Python環境中調用Stata，從而極大地擴展了此功能。您可以在基于IPython內核的環境（例如Jupyter Notebook和控制臺以及Jupyter Lab和控制臺）中方便地訪問Stata和Mata。

　　在其他支持IPython內核的環境中（例如，Spyder IDE和PyCharm IDE）；或從命令行訪問Python（例如Windows命令提示符，macOS終端，Unix終端和Python的IDLE）時。

　　9、Lasso治療效果評估，您可以使用teffects 來估計治療效果。您可以使用Lasso來控制許多協變量。（當我們說“很多”時，可以理解為成百上千甚至更多?。┈F在，您可以使用telasso來估計治療效果并控制許多協變量。

　　10、Galbraith圖，新命令meta galbraithplot生成Galbraith圖以進行元分析。這些圖可用于評估研究的異質性和檢測潛在的異常值。當有許多研究時，它們還可以用作森林圖forest plots的替代方案，以總結元分析結果。

　　11、留一元分析，現在，您可以通過使用meta summarize和meta forestplot的新選項leaoneout來執行留一元分析。留一元分析通過在每次分析中排除一項研究來執行多種元分析。研究通常會產生夸大的效應大小，這可能會扭曲整體結果。留一元分析可用于研究每項研究對總體效應量估計的影響，并確定有影響力的研究。

　　12、貝葉斯縱向/面板模型，通過使用xtreg表示連續結果，xtlogit或xtprobit表示二進制結果，xtologit或xtoprobit表示序數結果等，可以擬合隨機效應面板數據模型。在Stata 17中，您可以簡單地通過在它們前面加上Bayes前綴來擬合這些模型的Bayesian版本。

　　13、面板多項邏輯模型，Stata的新估計命令xtmlogit可使用面板多項邏輯（MNL）模型，以對隨時間推移觀察到的分類結果進行分類。假設我們手機了幾個星期關于個人對餐館選擇的數據。餐館的選擇是沒有自然排序的分類結果，因此我們可以使用現有的mlogit命令（帶有聚類穩健的標準誤）。但是xtmlogit直接對單個特征建模，因此可能會產生更有效的結果。并且它可以很好地解釋可能與協變量相關的特征。

　　14、零膨脹排序邏輯模型，新的估計命令ziologit適合零膨脹排序邏輯回歸模型。這個模型是在當數據在最低類別中的觀測值比例高于標準有序邏輯模型的預期值時使用的。我們將最低類別中的觀測值稱為零，因為它們通常對應于某一行為或特征的缺失。零膨脹是通過假設零同時來自邏輯模型和有序邏輯模型來解釋的。每個模型可以具有不同的協變量，并且結果可以顯示為優勢比而不是默認系數。

　　15、貝葉斯多層次模型：非線性、聯合、類SEM等，您可以使用bayesmh命令的新的精美隨機效果語法來擬合貝葉斯多級模型的廣度。您可以更輕松地擬合單變量線性和非線性多級模型?，F在，您可以擬合多元線性和非線性多級模型！考慮增長線性和非線性多級模型，聯合縱向和生存時間模型，SEM型模型等等。

　　16、貝葉斯動態預測，在擬合多元時間序列模型（例如向量自回歸（VAR）模型）之外，動態預測是一種常見的預測工具。擬合經典var模型后，可以使用fcast計算動態預測。 使用bayes：var擬合貝葉斯var模型后，現在可以使用bayesfcast 來計算貝葉斯動態預測。貝葉斯動態預測會生成整個預測值樣本，而不是像傳統分析中那樣生成單個預測。該樣本可用于解答各種建模問題，例如，在估計預測不確定性時，在不做出漸近正態性假設的前提下，該模型對未來觀測的預測程度如何。這對于可能會出現漸近正態性假設的小型數據集尤其有吸引力。

　　17、貝葉斯IRF與FEVD分析，脈沖響應函數（IRF），動態乘數函數和預測誤差方差分解（FEVD）通常用于描述多元時間序列模型（例如VAR模型）的結果。VAR模型具有許多參數，可能難以逐個解釋。 IRFs和其他函數將多個參數的影響合并為一個摘要（每個時間段）。例如，IRFs測量一個變量對給定結果變量的沖擊（變化）的影響。貝葉斯IRFs（和其他函數）使用IRFs的“精確”后驗分布產生結果，這不依賴于漸近正態性的假設。它們還可以為小型數據集提供更穩定的估計，因為它們合并了有關模型參數的先驗信息。

　　18、使用 BIC 選擇Lasso懲罰參數，懲罰參數的選擇是lasso分析的基礎。套用少量的懲罰可能會包含太多變量。套用較大的懲罰可能會忽略潛在的重要變量。lasso估計已經提供了幾種懲罰選擇方法，包括交叉驗證，自適應和插件?，F在，您可以使用貝葉斯信息準則（BIC）通過指定selection（bic）選項在Lasso進行預測和Lasso進行推理之后選擇懲罰參數。同樣，在擬合Lasso模型后，新的后估計命令bicplot將BIC值繪制為懲罰參數的函數。這為懲罰參數的值提供了方便的圖形表示形式，從而使BIC功能最小化。

　　19、lasso聚類數據，現在，您可以在Lasso分析中解釋集群數據。忽略聚類可能會導致錯誤結果，因為同一聚類中的觀測值之間存在相關性。使用Lasso命令進行Lasso和Elasticnet等預測，您可以指定新的cluster（{\ it clustvar}）選項。使用Lasso命令進行推斷（例如：poregress），您可以指定新的vce（cluster {\ it clustvar}）選項。

　　20、貝葉斯線性和非線性DSGE模型，現在，可以通過在dsge和dsgenl前面加上前綴Bayes：來擬合貝葉斯線性和非線性動態隨機一般均衡（DSGE）模型。通過從30多種不同的先驗分布中進行選擇，合并有關模型參數范圍的信息。執行貝葉斯IRF分析，執行區間假設檢驗，使用貝葉斯因子比較模型等等。

　　21、Jupyter Notebook與Stata，Jupyter Notebook是一個功能強大且易于使用的Web應用程序，它允許您將在單個文檔（“筆記本”）中將可執行代碼、可視化、數學方程式和公式、敘述文本以及其他富媒體組合在一起，以進行交互式計算和開發。 它已被研究人員和科學家廣泛使用，以分享他們的想法和成果，進行協作和創新。

　　在Stata 17中，作為PyStat的一部分，您可以使用IPython（交互式Python）內核從Jupyter Notebook調用Stata和Mata。這意味著您可以在一個環境中結合使用Python和Stata的功能，以使您的工作易于復制和與他人共享。

　　從Jupyter Notebook調用Stata是由新的pystata Python軟件包驅動的。

　　22、日期和時間的新功能，Stata 17增加了新的便利功能，用于處理Stata和Mata中的日期和時間。 新功能可以分為三類：

　　1、Datetime持續時間：旨在獲取持續時間的函數（例如ages）。

　　2、相對日期：基于其他日期返回日期的函數，例如相對于給定日期的下一個生日。

　　3、Datetime組件：從日期時間值中提取不同成分的函數。

　　新功能將閏年，閏日和閏秒（如果適用的話）考慮在內。

　　閏秒是一秒的調整，偶爾會應用于協調世界時（UTC）。

　　23、Intel數學內核庫(MKL)，Stata 17引入了在兼容硬件（所有基于Intel和AMD的64位計算機）上使用Intel Math Kernel Library（MKL）的方法，并提供了深度優化的LAPACK例程。

　　LAPACK是線性代數包的縮寫，它是一套用于求解聯立方程組、特征值問題和奇值問題等的程序。Mata運算符和函數(如qrd()、lud()和cholesky())在可能的情況下利用LAPACK進行許多數值操作。

　　由英特爾MKL支持的LAPACK提供了最新的LAPACK例程，這些例程針對現代Intel和現代AMD處理器使用的64位Intel x86-64指令集進行了優化。使用MKL的Mata函數和運算符在性能方面大有裨益。最重要的是，您無需采取任何措施即可充分利用速度的提高。使用這些Mata函數和運算符的Stata命令以及Mata函數和運算符本身，將在兼容硬件上自動使用Intel MKL。

　　24、Stata on Apple Silicon，Stata 17 for Mac是一款通用應用程序，可以在Apple Silicon和Intel處理器的Mac上運行。采用Apple Silicon的Mac電腦包括新款MacBook Air、MacBook Pro和Mac mini，均采用M1處理器。M1芯片承諾有更高的性能和更大的功能效率。這對于我們的Stata-for-Mac用戶來說是值得注意的，他們中的許多人使用Mac筆記本電腦。

　　雖然第一套M1 mac被認為是入門級的，但我們發現，本機運行Stata的M1 mac比英特爾mac的性能要好30-35%。它們的性能甚至遠遠超過價格超過兩倍的Intel Mac！對于只堅持在其Apple Silicon Mac上使用Apple-Siliconnative軟件的用戶，從安裝程序到應用程序本身，Stata 17的任何部分都不需要用到Rosetta 2。

　　無論您是在M1 Mac上還是在Intel Mac上本地運行Stata，Stata的功能都相同，并且M1 Mac不需要特殊的許可證。英特爾Mac用戶應注意，未來幾年，我們將繼續支持并發布適用于英特爾處理器的Mac的新版本Stata。

　　25、JDBC，將Stata與數據庫連接變得更加容易了。Stata 17添加了對JDBC（Java數據庫連接）的支持。 新的jdbc命令支持JDBC標準，用于與具有矩形數據的關系數據庫或非關系數據庫管理系統交換數據。您可以從一些最受歡迎的數據庫供應商中導入數據，例如Oracle，MySQL，Amazon Redshift，Snowflake，Microsoft SQL Server等。

　　jdbc的優點在于它是一個跨平臺的解決方案，因此我們的JDBC設置適用于Windows，Mac和Unix系統。如果您的數據庫供應商提供了JDBC驅動程序，則可以下載并安裝該驅動程序，然后通過jdbc在數據庫上讀取，寫入和執行SQL。 您可以將整個數據庫表加載到Stata中，也可以使用SQL SELECT將表中的特定列加載到Stata中。您還可以將所有變量插入數據庫表中，或僅插入數據集的子集。

　　26、Java集成，在Stata 17中，您現在可以直接在Stata中嵌入和執行Java代碼。您可以在以前的Stata版本中創建和使用Java插件，但這需要您編譯代碼并將其打包到Jar文件中。在do文件中執行Java可以讓您自由地執行直接與Stata代碼綁定的Java代碼?，F在，您可以在do-file或ado-file中編寫Java代碼，甚至可以從Stata中交互式地調用Java(如JShell)。

　　Java的優勢之一在于與Java虛擬機打包在一起的廣泛的APIs。還有許多有用的第三方庫。根據您需要執行的操作，您甚至可以編寫并行代碼以利用多核運算。您編寫的Java代碼可以即時編譯，無需使用外部編譯器！此外，還包括Stata函數接口（SFI）Java軟件包，提供了Stata與Java之間的雙向連接。

　　SFI包具有訪問Stata當前數據集，幀，宏，標量，矩陣，值標簽，特征，全局Mata矩陣，日期和時間值等的類。Stata將Java開發工具包（JDK）與其安裝捆綁在一起，因此不涉及其他設置。

　　27、H2O集成，在Stata 17中，我們一直在嘗試連接H2O，H2O是一種可擴展的分布式開源機器學習和預測分析平臺。

　　借助H2O的集成，您可以從Stata上啟動，連接和查詢H2O集群。此外，我們提供了一組命令來處理集群上的數據（H2O幀）。例如，您可以通過導入數據文件或加載Stata的當前數據集來創建新的H2O框架。您還可以在Stata內部拆分，組合和查詢H2O幀。盡管對于我們來說，這仍處于試驗階段，但我們希望將其提供給我們的用戶進行試用。

　　另一方面，由于它是實驗性功能，因此語法和功能可能會發生變化。使用提供對H2O特定功能的訪問的Stata命令時，請記住這是H2O功能。盡管您可能通過Stata命令訪問它，但它的工作取決于H2O，并且不在Stata范圍內。

　　28、do文件編輯器：導航，增強書簽，Stata 17中的“文件”編輯器進行了以下改進：

　　1、書簽：現在與do文件一起保存。

　　2、新的導航控件：可以輕松瀏覽do文件。

　　3、語法高亮顯示支持現已包括Java和XML。

　　4、選區中引號，括號和方括號的自動補全。 例如，選擇文本mymacro，然后輸入左引號`;。 然后，文件編輯器將用單引號將文本選擇綁定，將選擇更改為“ mymacro”。

　　書簽：do文件編輯器最需要的功能之一是能夠將書簽保存在do文件中。書簽用于標記感興趣的行，以便以后更輕松地導航到它們。書簽在瀏覽長do文件時特別有用。 您可以將書簽添加到您的do文件的各個部分，以執行數據管理，顯示摘要、統計信息并執行統計分析。然后，您可以使用菜單、工具欄或新的導航控件在這些部分之間快速來回移動，而無需滾動幾行代碼來查找所需的部分。

　　導航： Stata 17通過新的導航控件使do文件的導航更加容易，該控件顯示書簽及其標簽的列表。從導航控件中選擇一個書簽會將“do文件編輯器”移至書簽所在的行。除了書簽之外，導航控件還將顯示do文件中的程序列表。從導航控件中選擇一個程序會將“do文件編輯器”移至該程序的釋義。無需將其他程序添加到“導航”中。 DO文件編輯器將自動將程序的釋義添加到導航控件中。

　　29、非參數的趨勢檢驗，現在，nptrend命令支持四種跨有序組的趨勢檢驗。您可以在the Cochran–Armitage test, the Jonckheere–Terpstra test, the linear-by-linear trend test, and the Cuzick test using ranks之間進行選擇。前三個檢驗是新的，而第四個檢驗由nptrend先前執行。

【軟件特色】

　　統計功能

　　該軟件的統計功能很強，除了傳統的統計分析方法外，還收集了近 20 年發展起來的新方法，如 Cox 比例風險回歸，指數與 Weibull 回歸，多類結果與有序結果的 logistic 回歸， Poisson 回歸，負二項回歸及廣義負二項回歸，隨機效應模型等。具體說，具有如下統計分析能力：

　　數值變量資料的一般分析：參數估計，t檢驗，單因素和多因素的方差分析，協方差分析，交互效應模型，平衡和非平衡設計，嵌套設計，隨機效應，多個均數的兩兩比較，缺項數據的處理，方差齊性檢驗，正態性檢驗，變量變換等。

　　分類資料的一般分析：參數估計，列聯表分析 ( 列聯系數，確切概率 ) ，流行病學表格分析等。

　　等級資料的一般分析：秩變換，秩和檢驗，秩相關等

　　相關與回歸分析：簡單相關，偏相關，典型相關，以及多達數十種的回歸分析方法，如多元線性回歸，逐步回歸，加權回歸，穩鍵回歸，二階段回歸，百分位數 ( 中位數 ) 回歸，殘差分析、強影響點分析，曲線擬合，隨機效應的線性回歸模型等。

　　其他方法：質量控制，整群抽樣的設計效率，診斷試驗評價， kappa 等。

　　作圖功能

　　作圖模塊中主要提供如下八種基本圖形的制作 : 直方圖 (histogram) ，條形圖 (bar), 百分條圖 (oneway) ，百分圓圖 (pie) ，散點圖 (twoway) ，散點圖矩陣(matrix) ，星形圖 (star) ，分位數圖。這些圖形的巧妙應用，可以滿足絕大多數用戶的統計作圖要求。在有些非繪圖命令中，也提供了專門繪制某種圖形的功能，如在生存分析中，提供了繪制生存曲線圖，回歸分析中提供了殘差圖等。

　　矩陣運算功能

　　矩陣代數是多元統計分析的重要工具，提供了多元統計分析中所需的矩陣基本運算，如矩陣的加、積、逆、 Cholesky 分解、 Kronecker 內積等;還提供了一些高級運算，如特征根、特征向量、奇異值分解等;在執行完某些統計分析命令后，還提供了一些系統矩陣，如估計系數向量、估計系數的協方差矩陣等。

　　程序設計功能

　　這是一個統計分析軟件，但它也具有很強的程序語言功能，這給用戶提供了一個廣闊的開發應用的天地，用戶可以充分發揮自己的聰明才智，熟練應用各種技巧，真正做到隨心所欲。事實上， Stata 的 ado 文件 ( 高級統計部分 ) 都是用自帶的語言編寫的

　　其統計分析能力遠遠超過了 SPSS ，在許多方面也超過了 SAS !由于 Stata 在分析時是將數據全部讀入內存，在計算全部完成后才和磁盤交換數據，因此計算速度極快(一般來說， SAS 的運算速度要比 SPSS 至少快一個數量級，而 Stata 的某些模塊和執行同樣功能的 SAS 模塊比，其速度又比 SAS 快將近一個數量級!) Stata 也是采用命令行方式來操作，但使用上遠比 SAS 簡單。其生存數據分析、縱向數據(重復測量數據)分析等模塊的功能甚至超過了 SAS 。用 Stata 繪制的統計圖形相當精美，很有特色。

【破解說明】

　　1、下載解壓得到，軟件安裝包和crack破解補??；

　　2、運行SetupStata17.exe，開始安裝軟件；

　　3、接受同意條款，然后繼續安裝；

　　4、選擇想要安裝的版本，BE為基礎版、SE為特別版、 MP為并行計算版；

　　5、設置軟件安裝路徑，默認即可；

　　6、等待軟件安裝完成，先不要打開軟件；

　　7、將crack破解補丁中的文件復制到軟件根目錄下替換；

　　默認路徑：C:\Program Files\Stata17