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　　stata是一款非常專業的電腦數據分析類軟件。該版本集數據分析、數據管理以及繪制專業圖表等多種功能于一體，該版本為全新的17.0版本，在功能體驗上進一步得到提升，提升了軟件速度以及加入了雙重差分法的官方命令、久期數據的新命令并且還整合了Python、Java等，從而就可以滿足用戶們在相關方面的辦公需求。

【功能特點】

　　1、雙重差分法的官方命令

　　“雙重差分法”（Difference-in-differences，簡記DID）或許是最常用的計量方法。怎么能沒有DID的Stata官方命令呢？為此，Stata 17及時地推出了DID的官方命令xtdidregress；其中，“xt” 表示這是適用于面板數據的命令。

　　除了進行常規的 DID 估計，命令xtdidregress還允許最多指定三個“分組變量”（group variables），或兩個分組變量與一個時間變量，從而進行“三重差分法”（Difference-in-differences-in-differences，簡記DDD）的估計。

　　另外，針對“重復截面數據”（repeated cross-sectional data），即所謂“準面板”（pseudo panel data），Stata 17也推出了相關的新命令didregress，可進行類似 DID 的估計。更重要的是，你可以用DID的官方命令，輕松地畫平行趨勢圖啦~

　　2、完美的表格輸出

　　實證研究者經常需要將Stata的多個回歸結果以表格形式輸出到word文件中。雖然早有官方命令estimates table可完成此類任務，但比較死板；故此前Stata用戶一般使用非官方命令（比如estout或outreg）來輸出回歸結果。為此，Stata 17大幅改善了原來的table命令，使用戶可輕松地以表格形式匯報回歸結果（regression results）或統計特征（summary statistics）。

　　進一步，你可以設計回歸表格的風格（styles），并應用于所創建的表格，然后將此表格輸出到Word或其他形式的文件（包括PDF、HTML、LaTex、Excel、markdown 等）。另外，你還可以使用新增的前綴（prefix）collect，來收集Stata命令的各種估計結果。最后，Stata 17還新增了Table Builder（表格創建器），讓用戶可通過點擊鼠標（point-and-click）來創建表格。

　　3、Lasso的新功能

　　作為“高維回歸”（high-dimensional regression）的常用工具，Stata 16已經推出了有關Lasso（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator，即所謂 “套索估計量”）的一系列官方命令。Stata 17則提供了更多有關 Lasso 的新功能。

　　使用Lasso估計處理效應模型。在 Stata 16 中，可使用命令teffects估計“處理效應”（treatment effects）模型；而命令lasso則用于估計協變量很多的高維模型。Stata 17則將二者結合起來，其推出的新命令telasso，可估計包含很多協變量的處理效應模型。

　　使用 BIC 選擇Lasso懲罰參數。作為一種“懲罰回歸”（penalized regression），在進行Lasso估計時，需要選擇懲罰參數（penalty parameter）。在Stata 16中，可使用交叉驗證（cross-validation）、適應性方法（adaptive method）或代入法（plugin）來選擇懲罰參數。

　　在Stata 17中，新增了選擇項 “selection（bic）”，可使用 “貝葉斯信息準則”（Bayesian Information Criterion，簡記BIC）選擇懲罰參數。而且，新增的估計后命令（postestimation command）bicplot 可以很方便地將此選擇過程可視化。

　　使用Lasso處理聚類數據。對于“聚類數據”（cluster data），由于每個聚類中觀測值存在自相關，故通常的Lasso估計可能導致偏差。在Stata 17中，在使用命令lasso或elasticnet時，可通過新增選擇項 “cluster（clustvar）” 來處理聚類數據。進一步，對于使用Lasso進行統計推斷的命令，比如poregress（表示partialing-out regress），則可使用Stata 17的新增選擇項 “cluster（clustvar）” 來得到聚類穩健的標準誤（cluster-robust standard errors）。

　　4、離散選擇模型的新命令

　　離散選擇模型（discrete choice model）是微觀計量經濟學的常用模型。在Stata 17中，增加了以下離散選擇模型的新命令：

　　“面板多項邏輯模型”（panel multinomial logit model）。對于橫截面數據的多項邏輯模型，Stata已有mlogit命令。Stata 17新增的xtmlogit命令則可使用面板數據估計多項邏輯模型。這無疑是Stata在離散選擇模型方面的一大進步，因為此前Stata只能使用xtlogit或xtprobit估計面板二值選擇模型。

　　“零膨脹排序邏輯模型”（zero-inflated ordered logit model）。對于排序數據（ordered data），此前可使用Stata命令ologit或oprobit進行估計。在實踐中，有時排序數據中最低類別所占比重很大。若將最低類別的取值記為“零”，則存在所謂“零膨脹”現象。此時可使用Stata 17的新增命令ziologit，估計更有效率的“零膨脹排序邏輯模型”（zero-inflated ordered logit model）。

　　5、久期數據的新命令

　　“久期數據”（duration data）常用于生物統計的 “生存分析”（survival analysis），在經濟學中也有廣泛用途，例如失業的持續時間，婚姻的延續時長，王朝的壽命等。久期數據常存在 “刪失”（censoring）或 “歸并” 問題，比如當研究結束時，有些病人可能尚未死亡；或者有些失業者還未找到工作。

　　Stata 17新推出的命令stintcox，可使用Cox模型來估計一種特殊的“區間刪失”（interval-censored）數據。對于區間刪失數據，我們只知道事件發生于某個區間，但無法確知其發生時點；比如，只知道癌癥復發于兩次體檢之間的時段。如果忽略久期數據存在的區間刪失問題，則會導致估計偏差。

　　6、貝葉斯計量經濟學的全面升級

　　在大數據時代，由于數據日益復雜而多樣，在處理有些問題時，基于頻率學派的傳統計量方法可能不便使用，使得貝葉斯學派的計量經濟學逐漸興起。頻率學派認為待估計的參數是給定的未知數（fixed unknown parameters），而貝葉斯學派則將未知參數視為服從某個分布的隨機變量，并可隨時根據新的樣本信息將其 “先驗分布”（prior distribution）更新為 “后驗分布”（posterior distribution）。Stata 17將Stata中原有的貝葉斯統計學與計量經濟學進行了全面升級。

　　貝葉斯面板數據模型（Bayesian panel-data models）。Stata目前已有的面板命令包括xtreg（靜態面板），xtlogit或xtprobit（面板二值選擇模型），以及xtologit或xtoprobit（面板排序模型）等。在 Stata 17中，如果要使用貝葉斯方法估計這些面板模型，只要在原命令之前加上 “前綴”（prefix）bayes即可。

　　貝葉斯向量自回歸模型（Bayesian VAR models）。“向量自回歸”（Vector Autoregression，簡記VAR）是常見的時間序列模型。在已有的Stata中，可用命令var來估計VAR模型，而后續命令則包括：使用fcast進行 “動態預測”（dynamic forecast），以及使用irf估計 “脈沖響應函數”（impulse response function，簡記 IRF）與 “預測誤差方差分解”（forecast error variance decomposition，簡記 FEVD）。

　　在Stata 17中，則可使用命令“bayes: var”（即在命令var之前加上前綴 bayes）估計貝葉斯的 VAR 模型，然后用bayesfcast進行動態預測；而脈沖響應函數與預測誤差方差分解也可類似地得到。

　　然后，使用bayesfcast進行動態預測；

　　而脈沖響應函數（IRF）與預測誤差方差分解（FEVD）也可類似地得到。

　　使用貝葉斯方法估計VAR模型有兩大好處。首先，VAR模型通常包含較多參數，若樣本較小，則估計結果不穩定。而貝葉斯方法由于較易“整合先驗信息”（incorporating prior information），故在用小樣本估計VAR模型時更為穩健。

　　其次，經典的VAR模型使用大樣本理論進行統計推斷與預測，需要假設估計量服從漸近正態分布，在小樣本中不易滿足。而貝葉斯方法則不使用大樣本理論，也無須漸近正態的假設，故更適用于小樣本。

　　貝葉斯多層模型（Bayesian multilevel models）。Stata 17新推出的bayesmh命令可以估計一系列的貝葉斯多層模型，包含“單變量”（univariate）或“多變量”（multivariate）的線性與非線性多層模型（linear and nonlinear multilevel models），乃至面板的生存時間模型（joint longitudinal and survival-time models）以及結構方程之類的模型（SEM-type models）等。

　　貝葉斯線性與非線性DSGE模型（Bayesian linear and nonlinear DSGE models）。“動態隨機一般均衡”（Dynamic Stochastic General Equilibrium，簡記DSGE）模型是宏觀經濟學的主流模型。在Stata 16 中，可使用命令dsge與dsgenl分別估計線性與非線性的 DSGE 模型。

　　在Stata 17中，只要在命令dsge與dsgenl之前加上前綴bayes，即可估計相應的線性或非線性的貝葉斯DSGE模型?？晒┯脩暨x用的 “先驗分布”（prior distribution）多達30以上，并可進行貝葉斯脈沖響應分析（Bayesian IRF analysis），區間假設檢驗（interval hypothesis testing），以及使用貝葉斯因子（Bayesian factors）來比較模型等。

　　7、非參數的趨勢檢驗

　　有時樣本數據中存在分組（比如，分為3組），且這些分組有天然的排序（比如，記為1，2，3組），即所謂 “排序分組”（ordered groups）。在這種排序分組的數據中，經常希望檢驗某個變量在此分組排序中（比如，第1-3組），是否存在某種趨勢，比如此變量的取值傾向于越來越大，即所謂 “tests for trend across ordered group”。

　　為此，可使用Stata已有命令nptrend，進行非參數的Cuzick秩檢驗（Cuzick test using ranks）。而Stata 17的最新版nptrend命令，則在 Cuzick秩檢驗之外，新增了三個非參數檢驗，即“Cochran-Armitage test”，“Jonckheere-Terpstra test” 與“linear-by-linear trend test”，使得命令nptrend的功能大大增強。

　　8、元分析的新命令

　　“元分析”（meta-analysis）將多個類似的研究結果綜合在一起。比如，針對某個疫苗的有效性（vaccine efficacy），在世界各地進行了多個實驗，如何將每個實驗所得的疫苗有效性指標，通過加權平均得到統一的度量。Stata 17將Stata的元分析功能作了進一步的提升。

　　多維元分析（Multivariate meta-analysis）。在將多個研究結果綜合在一起時，其中的每個研究可能同時匯報 “多個效應規模”（multiple effect sizes），而這些效應之間可能存在相關性。若使用Stata既有的 meta命令，則會忽略這種相關性。Stata 17的新增命令meta mvregress可進行多維元分析，并處理這種相關性。

　　加爾布雷斯圖（Galbraith plots）。Stata 17還新增了命令meta galbraithplot，可以畫元分析的 “加爾布雷斯圖”（Galbraith plots）。此圖可用于評估不同研究之間的異質性（assessing heterogeneity of the studies），并發現潛在的極端值（potential outliers）。

　　留一元分析（Leave-one-out meta analysis）。Stata 17新增了 “留一元分析”（Leave-one-out meta-analysis）的功能。所謂“留一元分析”，就是在進行元分析時，每次均留出一個研究（不放在樣本中），以考察元分析結果的穩健性；比如，最終結果是否過度依賴于某個研究。在使用Stata命令meta summarize或meta forestplot進行元分析時，可使用新增的選擇項leaveoneout來進行留一元分析。

　　9、Stata與Python、Java、H2O及Jupyter Notebook的整合

　　在大數據時代，Stata也在加快與主流軟件平臺的整合，為用戶提供更多的增值服務。這在Stata 17的此次升級中體現尤其突出。

　　與 Python 的整合（Python integration）。Python已是炙手可熱的主流計算機語言。為此，Stata 16專門提供了一個與Python的接口，讓用戶在熟悉的Stata界面下調用Python，并在Stata中顯示運行結果。Stata 17則更進一步，推出了新的Python包（Python package）pystata，使得用戶可在Python 中方便地調用Stata。Stata 17還引入了一個新概念 “PyStata” ，包括 Stata與Python交互的所有方式。

　　與 Java 的整合（Java integration）。Java是一種應用廣泛的跨平臺編程語言。在Stata 17中，你可以十分方便地在Stata程序中嵌入并執行 Java 代碼。

　　對于JDBC數據交換格式的支持（Support for JDBC）。JDBC（Java Database Connectivity）是一個在不同程序與數據庫之間交換數據的跨平臺標準（a cross-platform standard for exchanging data between programs and databases）。在Stata 17中，通過支持JDBC，使得 Stata用戶可從一些最流行的數據庫導入數據，包括Oracle、MySQL、AmazonRedShift、Snowflake、Microsoft SQL Server等。

　　與H2O的整合（H2O integration）。H2O是一款流行的機器學習軟件平臺。在Stata 17中，你可以連接并調用H2O的機器學習算法。這無疑為Stata用戶打開了另外一扇通往機器學習的窗口！

　　在Jupyter Notebook中使用Stata（Jupyter Notebook with Stata）。Jupyter Notebook是一款基于網頁的流行“集成開發環境”（integrated development environment，簡記 IDE），尤其方便展示代碼、公式、文字與可視化。在Stata 17中，作為PyStata的一部分（依賴于 Python 包 pystata），你可以從 Jupyter Notebook調用 Stata與Mata（Stata的矩陣語言）。這意味著，你可以在同一環境中整合Python與Stata的功能，使得你的工作更加可復制（reproducible）且易于分享。

　　10、Do文件編輯器的改進與Stata速度提升等

　　Do文件編輯器的改進（Do-file Editor improvements）。隨著編程的重要性日益提高，Stata 16在Do文件編輯器中加入了 “自動填寫完成”（autocompletion）與 “語法高亮”（syntax highlighting）的功能。Stata 17又將Do文件編輯器的功能進一步提升。

　　在Stata 17的Do文件編輯器中，可通過設置 “bookmarks”（書簽）而在一個較長的do文件中迅速跳至想要編輯的部分。Stata 17的Do文件編輯器還新增了“navigation control”（導航），其中羅列所有的書簽及其標簽（bookmarks and their labels），以該Do文件中的全部“程序”（programs）。

　　Stata的速度提升（Faster Stata）。在大數據時代，基礎算法的速度越來越重要。為此，Stata 17更新了命令sort與collapse的算法，使之更為快捷。另外，Stata 17也提升了命令mixed（用于估計多層混合效應模型，即 multilevel mixed-effects models）的運行速度。

　　使用Intel Math Kernel Library（MKL）提升速度。Stata 17引入了Intel Math Kernel Library（MKL），適用于所有Intel或AMD的64位計算機，從而可調用深度優化（deeply optimized）的LAPACK（Linear Algebra PACKage）線性代數包。這將使得Stata與Mata的底層計算速度進一步提升，而Stata用戶無須作任何事情即可享用。

　　處理日期與時間的新函數（New functions for dates and times）。Stata 17 引入了方便處理日期與時間的新函數，包括Datetime duration（計算持續時間），Datetime relative dates（計算相對日期，比如下個生日的日期），以及Datetime（從日期中提取不同的成分）。這些新函數還會自動考慮閏年（leap years）、閏日（leap days）與閏秒（leap seconds）的因素。

　　總之，Stata 17是一次令人激動的重大升級，不僅有貝葉斯計量經濟學的高歌猛進，與主流計算機語言平臺的深度整合，更便于編程的Do文件編輯器，而且更為貼近計量實戰的需求（DID，表格輸出，離散選擇等）。顯然，在可預見的將來，Stata 依然會是經管社科的首選計量與統計軟件。

【軟件特色】

　　1、線性模型

　　回歸•審查結果•內生回歸量•自舉，折刀，魯棒和群集穩健方差•工具變量•三階段最小二乘•約束•分位數回歸•GLS•更多。

　　2、小組/縱向數據

　　具有強大標準誤差的隨機和固定效應•線性混合模型•隨機效應概率•GEE•隨機和固定效應泊松•動態面板數據模型•工具變量•面板單位根測試•更多。

　　3、多級混合效果模型

　　連續，二元，計數和生存結果•兩級，三級和更高級模型•廣義線性模型•非線性模型•隨機截距•隨機斜率•交叉隨機效應•效果和擬合值的BLUP•分層模型•殘差錯誤結構•DDF調整•支持調查數據•更多。

　　4、二進制，計數和有限的結果

　　logistic，probit，tobit•泊松和負二項•條件，多項，嵌套，有序，秩序和刻板邏輯•多項概率•零膨脹和左截斷計數模型•選擇模型•邊際效應•更多。

　　5、選擇模型

　　離散選擇•等級排序備選方案•條件logit•多項式probit•嵌套logit•混合logit•面板數據•特定于案例和特定于備選方案的預測器•解釋結果預期概率，協變量效應，跨備選方案的比較•更多。

　　6、擴展回歸模型（ERM）

　　內源性協變量•樣本選擇•非隨機處理•小組數據•單獨或組合出現問題•連續，區間刪失，二元和有序結果•更多。

【軟件亮點】

　　1、新的元分析套件；改進和擴展的選擇建模（邊距適用于所有地方）。

　　2、Python與軟件的集成；貝葉斯預測，多鏈以及更多。

　　3、面板數據的擴展回歸模型（ERM）；導入SAS和SPSS數據集。

　　4、靈活的非參數序列回歸；內存中的多個數據集，即幀。

　　5、置信區間的樣本大小分析；非線性DSGE模型。

　　6、多組IRT；面板數據Heckman選擇模型。

　　7、Stata具有滯后的NLME：多劑量藥代動力學模型等。

　　8、Heteroskedastic命令probit；圖形大小以英寸，厘米和打印機點為單位。

　　9、Mata中的數值積分；Mata中的線性編程。

　　10、文件編輯器：自動完成，語法高亮等；for Mac：暗模式和標簽式窗口。

【破解說明】

　　1、下載解壓得到，Stata 17安裝包和stata17序列號和密碼；

　　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，Stata BE為基礎版、Stata SE為特別版、Stata 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

　　8、至此，軟件成功激活，完美支持簡體中文，以上就是Stata 17中文破解版的安裝教程了，希望對你有所幫助；