統計學絕對是很多學生們非常頭疼的一門學科,知識點又多又復雜,完全不知道應該怎么學,stata統計學軟件,讓你的學習更高效,它網羅眾多的知識點,給出最詳細的講解,讓你能夠輕輕松松的搞懂所有內容,十分好用。歡迎有需要的小伙伴,在旋風軟件園下載!
stata(統計學軟件)是一款集數據分析、數據管理以及繪制專業圖表的整合性統計軟件,使用這款Stata中文版能讓你感受到真正的專業性處理統計學數據是多么的便捷。
二元、計數及有限應變量
(Binary, count, and limited dependent variables)
羅吉斯特、 probit 、卜松回歸、 tobit 、 truncated 回歸、條件羅吉斯特、多項式邏輯、巢狀邏輯、負二項、 zero-inflated 模型、 Heckman 選擇模式、邊際影響
Panel 數據 / 交叉 - 組合時間序列
(Panel data/cross-sectional time-series)
隨機及固定影響之回歸、 GEE 、隨機及固定 - 影響
卜松及負二項分配、隨機 - 影響、工具變量回歸、
數據管理 (Data management)
資料轉換、分組處理、附加檔案、 ODBC 、行 - 列轉換、數據標記、字符串函數…等
基本統計 (Basic statistics)
直交表、相關性、 t- 檢定、變異數相等性檢定、比例檢定、信賴區間…等
線性模式 (Linear models)
穩健 Huber/White/sandwich 變異估計 , 三階最小平方法、類非相關回歸、齊次多項式回歸、 GLS
廣義型線性模式 (Generalized linear models)
十連結函數、使用者 - 定義連結、 ML 及 IRLS 估計、
九變異數估計、七殘差…等
調查方法 (Survey methods)
抽樣權重、叢集抽樣、分層、線性變異數估計量、擬 - 概似最大估計量、回歸、工具變量…
生存分析 (Survival analysis)
Kaplan - Meier 、 Nelson - Aalen, 、 Cox 回歸 ( 弱性 ) 、參數模式 ( 弱性 ) 、危險比例測試、時間共變項、
左 - 右檢查、韋柏分配、指數分配…
流行病學工具 (Tools for epidemiologists)
比例標準化、病例控制、已配適病例控制、 Mantel - Haenszel, 藥理學、 ROC 分析、 ICD-9-CM
時間序列 (Time series)
ARIMA 、 ARCH/GARCH 、 VAR 、 Newey - West 、 correlograms 、 periodograms 、白色 - 噪音測試 ,
最小整數根檢定、時間序列運算、平滑化
最大概似法 (Maximum likelihood)
轉換及常態檢定 (Transforms and normality tests)
Box - Cox 、次方轉換 Shapiro - Wilk 、 Shapiro - Francia 檢定
其它統計方法 (Other statistical methods)
樣本數量及次方、非線性回歸、逐步式回歸 、統計及數學函數
包含樣本范例 (Sample session)
再抽樣及模擬方法 (Resampling and simulation methods)
bootstrapping 、 jackknife 、蒙地卡羅模擬、排列檢定
AR(1) 干擾回歸
無母數方法 (Nonparametric methods)
多變量方法 (Multivariate methods)
因素分析、多變量回歸、 anonical 相關系數
模型檢定及事后估計量支持分析
(Model testing and post-estimation support)
Wald 檢定、 LR 檢定、 線性及非線性組合、非線性限制檢定、邊際影響、修正平均數 Hausman 檢定
群集分析 (Cluster analysis)
加權平均 , 質量中心及中位數聯結、 kmeans 、 kmedians 、 dendrograms 、停止規則、使用者擴充
圖形 (Graphics)
直線圖、散布圖、條狀圖、圓餅圖、 hi-lo 圖
Stata 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, Stata具有如下統計分析能力: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、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、秩變換,秩和檢驗,秩相關等、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、質量控制,整群抽樣的設計效率,診斷試驗評價, kappa等。
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