Stata15統(tǒng)計學(xué)軟件

Stata15是一款專業(yè)的統(tǒng)計學(xué)軟件，它主要用于數(shù)據(jù)分析、圖表制作、讓你更好的對數(shù)據(jù)進行分析，更快的知道數(shù)據(jù)趨勢。該軟件提供了多元統(tǒng)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(nèi)積，以及一些高級運算，如特征根、特征向量、奇異，繪制的統(tǒng)計圖形相當精美，而且統(tǒng)計功能很強，除了傳統(tǒng)的統(tǒng)計分析方法外，還收集了Cox比例風險回歸，指數(shù)與Weibull回歸，多類結(jié)果與有序結(jié)果的logistic回歸，Poisson回歸等等，功能非常強大。

Stata 15.1安裝升級破解步驟（64位參考）

1、需要先安裝 Stata 15主程序，安裝后先不要運行軟件，將crack內(nèi)的許可證STATA.lic和補丁StataMP-64復(fù)制到安裝目錄，補丁替換原來的文件

默認：C:\Program Files (x86)\Stata15

2、升級Stata15.1

在command窗口，輸入命令“db update”，點回車鍵

彈出窗口選擇第二項From alternate location，點擊“Browse”，定位到壓縮包文件夾里的“stata15update_win”文件夾

選擇好后，點ok

點yes開始升級

等待一會，升級成功，點確定

運行軟件之前，我們再次將升級包文件夾內(nèi)的補丁和許可證復(fù)制替換到安裝目錄

默認：C:\Program Files (x86)\Stata15

重新啟動軟件就是中文破解版了（如果沒有顯示中文界面，可以在Stata軟件設(shè)置里更改Stata語言：Edit > Preferences > User-interface language）

以上安裝升級步驟是最新、最簡單的破解方法，而下面這些是剛開始破解還不完善時推出的可行方法，64位系統(tǒng)建議參考上面的方法，而32位則參考下方的教程。

Stata 15安裝教程（32位參考）

1、在本站提供的百度網(wǎng)盤地址中，下載Stata15壓縮包，并解壓后，將系統(tǒng)時間修改為2016年某一天，隨便改

2、時間改好后，雙擊運行原版Stata15進行安裝

3、在歡迎安裝界面中，點擊【Next】進行下一步

4、選擇我已接受許可協(xié)議，并繼續(xù)點擊【Next】下一步

5、設(shè)置用戶信息，大家可以選擇默認，或隨意輸入，之后繼續(xù)點擊【Next】下一步

6、選擇需要安裝的Stata版本，包括stata/mp、se、ic等版本，根據(jù)自身需求進行安裝，只能單選，之后點擊【Next】

7、確認安裝位置，默認安裝在C盤，我們可以點擊【Browse】圖標更改安裝位置，同時也可以默認在C盤安裝，確認后，點擊【Next】進行下一步

8、選擇默認的工作目錄，這里有兩個選項，大家根據(jù)自身需求選擇即可，【Next】下一步

9、之后點擊【Next】就開始安裝了

10、正在安裝中，稍候片刻，這時候請不要關(guān)閉程序

11、安裝成功，點擊【Finish】完成安裝

到這里Stata 15就安裝成功了，下面我們來進行到Stata 15破解。

Stata 15破解教程（32位參考）

1、找到在本站下載并解壓后的文件根目錄，找到runasdate.2.1文件夾

2、將“runasdate_chs.exe”復(fù)制到安裝目錄下運行，首先將時間修改為2016年6月30之前，然后選擇Stata15主程序運行

3、最后將Stata 15序列號輸入到對應(yīng)項中完成破解。名字和單位隨便填

Stata 15永久序列號： 

序列號 （Seri）：10699393

授權(quán)碼 （Code）：6irr omjb3xob $m9x k7uh u7lt y258 a51y tphc

激活碼 （Auth）：vuts

4、Stata 15版就破解完成了。

Stata15新功能：

1.擴展回歸模型。
我們稱之為ERMS擴展回歸模型。適合四個新命令。
.線性回歸分析，
.區(qū)間回歸包括tobit模型，
.概率，
.有序概率模型。
可任意組合成：
.內(nèi)生變量
非隨機處理任務(wù)。
選擇內(nèi)源性樣本(Heckman-style)。
這些新命令令令人驚訝，因為內(nèi)生變量可以添加到任何方程中，包括處理賦值和概率選擇方程。內(nèi)生變量不限于連續(xù)性。它們可以是二進制或序數(shù)。它們可以與其他變量相互作用，無論是外生的還是內(nèi)生的。它們甚至可以相互作用，形成方形或立方形！
這些新的ERM命令-eregress、eintreg、eprobit和eoprobit注定會流行起來，因為它們解決了研究人員的許多問題。首先，可能有一個內(nèi)生變量，因為許多模型省略了與模型中的變量相關(guān)的變量。其次，數(shù)據(jù)經(jīng)常被刪除和剪切，而刪除和剪切不是隨機的。ERM樣本選項允許您建模和調(diào)整選項過程?；蛘?，如果您正在使用非隨機處理效應(yīng)模型，您可以使用ERM處理分配選項。或者，擬合內(nèi)生處理分配模型可以結(jié)合處理分配和選擇選項，其中一些是由于后續(xù)行為而丟失的。
2.潛在類別分析(LCA)
潛在的平均值沒有被觀察到。分類是分組。潛在類是數(shù)據(jù)中未觀察到的組。您可能有關(guān)于消費者的數(shù)據(jù)，并根據(jù)消費者對產(chǎn)品的潛在興趣將其分為三組。然而，數(shù)據(jù)中沒有指定每個消費者群體的變量。擬合模型后，您可以。
使用新的estatlcprob命令估計屬于各類消費者的比例；
使用新的estatlcprob命令估計Y1.Y2.Y3.Y4的邊際平均值(平均值為示例所示的概率)；
使用新estatlcprob命令來評估適用性；
.使用現(xiàn)有的predict命令獲得分類成員的預(yù)測概率和觀測結(jié)果變量的預(yù)測值。
三、貝葉斯前綴指令。
新的bayes：前綴命令使您能夠適應(yīng)比以前版本更廣泛的貝葉斯模型。貝葉斯也可以線性回歸，但現(xiàn)在可以輸入文本：在該模型中，為變量ID的每個值添加隨機截距。
新bayes：前綴命令在許多stata評估命令之前工作，并提供50多種可能模型。支持模型包括多級模型。面板數(shù)據(jù)。生存和樣本選擇模型！
新命令支持Stata的所有貝葉斯功能。您可以從以前的模型參數(shù)分布中選擇，也可以使用以前默認的模型參數(shù)。當Gibbs方法采用封閉式解決方案時，可以使用默認自適應(yīng)Metropolis-Hastings抽樣，或Gibbs抽樣，或兩種方法的組合。Stata的任何其他功能都可以在bayesmh命令的基礎(chǔ)上使用。回歸系數(shù)的缺失先驗分布可以改變，例如使用prior()選項:
4.線性動態(tài)隨機平衡(DSGE)模型。
DSGES是經(jīng)濟學(xué)中的時間序列模型。它們是傳統(tǒng)預(yù)測模型的替代品。兩者都試圖解釋總體經(jīng)濟現(xiàn)象，但DSGES允許在經(jīng)濟理論模型的基礎(chǔ)上這樣做。基于經(jīng)濟理論的方程有很多。這些方程的關(guān)鍵特征是，未來變量的期望將影響今天的變量。這是區(qū)分DSGES和矢量回歸或狀態(tài)空間模型的一個特征。另一個特點是，該理論通?？梢越忉審睦碚撝型茖?dǎo)出的參數(shù)。
DSGE模型有三種變量：
.控制變量和方程，如果p沒有沖擊，則由方程組決定。
.狀態(tài)變量(如y)有隱含沖擊，在時間段開始時提前確定。
沖擊是驅(qū)動系統(tǒng)的隨機錯誤。
上述dsge命令在任何情況下都可以定義模型并擬合。
如果我們有一個關(guān)于beta和kapa關(guān)系的理論，比如它們是平等的，我們可以用現(xiàn)有的命令test來測試它。
新的postestimation命令estatpolicy和estattransition報告策略和轉(zhuǎn)換矩陣。如果輸入。
顯示將控制變量作為狀態(tài)變量的線性函數(shù)。如果有五個控制變量和三個狀態(tài)變量，每個控制器將被報告為三個狀態(tài)的線性函數(shù)。在上述簡單的例子中，預(yù)測p的線性函數(shù)將顯示為當前的y函數(shù)。
同時，報告轉(zhuǎn)換矩陣。戰(zhàn)略矩陣將p報告為函數(shù)y，而轉(zhuǎn)換矩陣則報告y如何通過時間演變?yōu)閜?？梢允褂矛F(xiàn)有的Stata預(yù)測命令來生成預(yù)測。脈沖響應(yīng)函數(shù)可以使用Stata現(xiàn)有的irf命令來繪制。
5.web動態(tài)Markdown文檔。
你聽說過Markdown嗎？這是創(chuàng)建html文檔的一種流行方式。html文件很麻煩。Markdown簡單、直觀、簡單。您可以創(chuàng)建包含所需可讀格式的文件，然后通過它運行命令創(chuàng)建html文件。
Stata現(xiàn)在支持Markdown，我們已經(jīng)向Markdown添加了標簽(功能)，允許Stata命令包括輸入文件。您包含的命令將被操作和顯示，或以秘密的方式操作，并提取文檔使用的輸出部分。
6.非線性混合效應(yīng)模型。
非線性混合效應(yīng)模型也被稱為非線性多級模型和非線性層次模型。這些模型可以通過兩種方式考慮。它們可以被視為包含隨機效應(yīng)的非線性模型?；蛘咚鼈兛梢员灰暈榫€性混合效應(yīng)模型，其中一些或所有固定和隨機效應(yīng)都是非線性的。無論如何，總誤差分布都假設(shè)為Gaussian分布。
這些模型在人口藥物代動力學(xué)、生物鑒定和研究生物學(xué)和農(nóng)業(yè)生長過程中非常流行。例如，模擬了非線性混合效應(yīng)模型的藥物吸收、地震強度和植物生長。
新的評估命令被命名為menl。它實現(xiàn)了popular-in-practicelindstrom-bates算法，基于固定和隨機效應(yīng)的非線性平均函數(shù)的線性化。支持最大和最有限的估計方法。
Menl易于使用。單個方程可直接輸入。大括號{}用于包括要匹配的參數(shù)：
除了標準功能外，postestimation特征還包括對隨機效應(yīng)及其標準誤差的預(yù)測、對模型中定義的興趣參數(shù)的預(yù)測、對其他模型參數(shù)和隨機效應(yīng)的參數(shù)、聚類相關(guān)矩陣的總體評價等。
7.空間自回歸模型(SAR)
Stata適用于空間自回歸(SAR)模型，也稱為同步自回歸模型。新的spregress、spivregress和spxtregress命令允許空間因變量而滯后。自變量空間滯后和空間自回歸誤差?？臻g滯后是時間序列滯后的空間模擬。近年來，時間序列滯后成為變量值。空間滯后是附近地區(qū)的值。
該模型適用于區(qū)域數(shù)據(jù)，也稱為區(qū)域數(shù)據(jù)。觀測結(jié)果稱為空間單位，可以是國家、州、區(qū)、縣、市、郵政編碼或城市街區(qū)，也可能根本不是地理位置。它們可能是社交網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點?？臻g模型評估直接影響區(qū)域?qū)ψ陨淼挠绊懀⒐烙嬒噜弲^(qū)域的間接或溢出效應(yīng)。
專門介紹Stata新SAR功能的全新[SP]手冊。這些命令被稱為Sp命令。它們可以與以下一起工作：
shapefiles通過web獲取您選擇的數(shù)據(jù)，或者。
·沒有shapefiles和數(shù)據(jù)，只包含位置坐標或。
社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)沒有shapefiles就會出現(xiàn)。
8.區(qū)間刪除參數(shù)生存時間模型。
Stata新的stintreg命令為擬合參數(shù)生存模型添加streg。