软件介绍
stata 17中文版是一款功能丰富的图表绘制软件，主要用于管理、分析和绘制定量数据，并且还能够执行各种统计分析。当然我们除了那些传统的统计分析方法之外，甚至还为用户收集了近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和随机效应模型等，这些都可以为用户带来更好的使用。该软件还可以结合内置的数据编辑器以及散点图、直方图将结果统计出来，用户甚至还能够利用这个强大的逻辑公式，计算出十分复杂的数据，以及通过强大的分析流程，轻轻松松就能够快速的进行数据分析，其功能十分的强大。相比之前的版本，全新的stata 17也是添加了超多新的功能，以及进行了更好的优化，其中就包括：自定义您的表格、贝叶斯计量经济学、PyStata——Python和Stata等。在这里用户现在可以在任何独立的Python环境中使用该程序，例如：Jupyter Notebook、Spyder IDE、PyCharm IDE或Wing IDE，以及还添加了三个IPython魔法命令：stata、mata和pystata。并且用户还可以使用在Python中的一套API函数，它主要用于运行软件的命令并访问数据和返回的结果，让用户使用起来更加的便捷、方便。
2、双击SetupStata17.exe开始安装
3、接受同意条款，然后继续安装；
4、选择想要安装的版本，BE为基础版、SE为特别版、 MP为并行计算版；
5、设置软件安装路径，也可进行自定义安装；
6、等待软件安装完成，先不要打开软件；
8、完美支持简体中文，以上就是Stata17的安装教程了，希望对你有所帮助
回归•审查结果•内生回归量•自举，折刀，鲁棒和群集稳健方差•工具变量•三阶段最小二乘•约束•分位数回归•GLS•更多。
2、小组/纵向数据
具有强大标准误差的随机和固定效应•线性混合模型•随机效应概率•GEE•随机和固定效应泊松•动态面板数据模型•工具变量•面板单位根测试•更多。
3、多级混合效果模型
连续，二元，计数和生存结果•两级，三级和更高级模型•广义线性模型•非线性模型•随机截距•随机斜率•交叉随机效应•效果和拟合值的BLUP•分层模型•残差错误结构•DDF调整•支持调查数据•更多。
4、二进制，计数和有限的结果
logistic，probit，tobit•泊松和负二项•条件，多项，嵌套，有序，秩序和刻板逻辑•多项概率•零膨胀和左截断计数模型•选择模型•边际效应•更多。
5、选择模型
离散选择•等级排序备选方案•条件logit•多项式probit•嵌套logit•混合logit•面板数据•特定于案例和特定于备选方案的预测器•解释结果预期概率，协变量效应，跨备选方案的比较•更多。
6、扩展回归模型（ERM）
内源性协变量•样本选择•非随机处理•小组数据•单独或组合出现问题•连续，区间删失，二元和有序结果•更多。
1、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， 具有如下统计分析能力：
2、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。
3、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。
4、等级资料的一般分析：秩变换，秩和检验，秩相关等
5、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。
6、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。
二、作图功能
1、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 (twoway) ，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。
2、矩阵运算功能
矩阵代数是多元统计分析的重要工具， 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。
三、程序设计功能
1、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， 软件的 ado 文件 ( 高级统计部分 ) 都是用软件中自己的语言编写的
2、统计分析能力远远超过了 SPSS ，在许多方面也超过了 SAS ！由于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，而软件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！） 程序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 。用程序绘制的统计图形相当精美，很有特色。
四、功能列表
1、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
2、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3、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、 GLS4、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
5、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
6、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
7、无母数方法 (Nonparametric methods)
8、多变量方法 (Multivariate methods)
9、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)
10、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11、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12、图形 (Graphics)
直线图、散布图、条状图、圆饼图、 hi-lo 图、回归诊断图…
13、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…
14、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…
15、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
16、时间序列 (Time series)
ARIMA 、 ARCH/GARCH 、 VAR 、 Newey – West 、 correlograms 、 periodograms 、白色 - 噪音测试 ，17、最小整数根检定、时间序列运算、平滑化
最大概似法 (Maximum likelihood)
18、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)
19、再抽样及模拟方法 (Resampling and simulation methods)
bootstrapping 、 jackknife 、蒙地卡罗模拟、排列检定
五、网络功能
安装新指令、网络升级、网站档案分享、最新消息
1、输入命令【sysuse auto,clear】，导入自带数据集1978 Automobile Data。（小编这里以Stata自带的数据库为例。）
2、下面，我们做变量Price的直方图。输入命令【histogram price】即可完成，如下图。会自动根据变量的取值范围，设置相应的横纵坐标，非常方便。
二、折线图画法
1、如果要制作两个变量的折线图，输入命令【line y x】，例如这里我们做price和weight的折线图，效果如下
2、此外，还可以做多个变量间的折线图，输入命令【line price weight turn】,效果如下，当变量较多时折线图看起来较乱。
2、安装完成后，打开我们的数据，小编这里以自带的数据auto为例。
3、下面，小编做一个mpg和weight变量对price变量的回归分析，并把结果直接导出到Word里。输入命令：asdoc reg price mpg weight 。如图所示，它会自动生成一个名为“Myfile.doc”的文件。
4、点击打开Myfile.doc文件，可以看到，我们想要的回归分析结果已经导出到该Word文档里了。
stata 17安装教程
1、下载本站提供的压缩包，解压得到软件安装包。
2、双击SetupStata17.exe开始安装
3、接受同意条款，然后继续安装；
4、选择想要安装的版本，BE为基础版、SE为特别版、 MP为并行计算版；
5、设置软件安装路径，也可进行自定义安装；
6、等待软件安装完成，先不要打开软件；
8、完美支持简体中文，以上就是Stata17的安装教程了，希望对你有所帮助
软件特色
1、线性模型回归•审查结果•内生回归量•自举，折刀，鲁棒和群集稳健方差•工具变量•三阶段最小二乘•约束•分位数回归•GLS•更多。
2、小组/纵向数据
具有强大标准误差的随机和固定效应•线性混合模型•随机效应概率•GEE•随机和固定效应泊松•动态面板数据模型•工具变量•面板单位根测试•更多。
3、多级混合效果模型
连续，二元，计数和生存结果•两级，三级和更高级模型•广义线性模型•非线性模型•随机截距•随机斜率•交叉随机效应•效果和拟合值的BLUP•分层模型•残差错误结构•DDF调整•支持调查数据•更多。
4、二进制，计数和有限的结果
logistic，probit，tobit•泊松和负二项•条件，多项，嵌套，有序，秩序和刻板逻辑•多项概率•零膨胀和左截断计数模型•选择模型•边际效应•更多。
5、选择模型
离散选择•等级排序备选方案•条件logit•多项式probit•嵌套logit•混合logit•面板数据•特定于案例和特定于备选方案的预测器•解释结果预期概率，协变量效应，跨备选方案的比较•更多。
6、扩展回归模型（ERM）
内源性协变量•样本选择•非随机处理•小组数据•单独或组合出现问题•连续，区间删失，二元和有序结果•更多。
软件功能
一、统计功能1、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， 具有如下统计分析能力：
2、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。
3、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。
4、等级资料的一般分析：秩变换，秩和检验，秩相关等
5、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。
6、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。
二、作图功能
1、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 (twoway) ，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。
2、矩阵运算功能
矩阵代数是多元统计分析的重要工具， 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。
三、程序设计功能
1、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， 软件的 ado 文件 ( 高级统计部分 ) 都是用软件中自己的语言编写的
2、统计分析能力远远超过了 SPSS ，在许多方面也超过了 SAS ！由于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，而软件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！） 程序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 。用程序绘制的统计图形相当精美，很有特色。
四、功能列表
1、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
2、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3、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、 GLS4、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
5、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
6、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
7、无母数方法 (Nonparametric methods)
8、多变量方法 (Multivariate methods)
9、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)
10、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11、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12、图形 (Graphics)
直线图、散布图、条状图、圆饼图、 hi-lo 图、回归诊断图…
13、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…
14、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…
15、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
16、时间序列 (Time series)
ARIMA 、 ARCH/GARCH 、 VAR 、 Newey – West 、 correlograms 、 periodograms 、白色 - 噪音测试 ，17、最小整数根检定、时间序列运算、平滑化
最大概似法 (Maximum likelihood)
18、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)
19、再抽样及模拟方法 (Resampling and simulation methods)
bootstrapping 、 jackknife 、蒙地卡罗模拟、排列检定
五、网络功能
安装新指令、网络升级、网站档案分享、最新消息
Stata17使用教程
一、直方图画法1、输入命令【sysuse auto,clear】，导入自带数据集1978 Automobile Data。（小编这里以Stata自带的数据库为例。）
2、下面，我们做变量Price的直方图。输入命令【histogram price】即可完成，如下图。会自动根据变量的取值范围，设置相应的横纵坐标，非常方便。
二、折线图画法
1、如果要制作两个变量的折线图，输入命令【line y x】，例如这里我们做price和weight的折线图，效果如下
2、此外，还可以做多个变量间的折线图，输入命令【line price weight turn】,效果如下，当变量较多时折线图看起来较乱。
stata怎么导出结果？
1、首先，在软件中输入代码（ssc install asdoc, replace）安装外部命令asdoc。
2、安装完成后，打开我们的数据，小编这里以自带的数据auto为例。
3、下面，小编做一个mpg和weight变量对price变量的回归分析，并把结果直接导出到Word里。输入命令：asdoc reg price mpg weight 。如图所示，它会自动生成一个名为“Myfile.doc”的文件。
4、点击打开Myfile.doc文件，可以看到，我们想要的回归分析结果已经导出到该Word文档里了。
其它版本
-
390.83 MB 简体中文 2023-09-21 -
892.1 MB 简体中文 2023-09-21
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