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      ☆ 2、在課程結束之后,授課老師會留給學員手機和E-mail,免費提供半年的課程技術支持，以便保證培訓后的繼續(xù)消化；
      ☆3、合格的學員可享受免費推薦就業(yè)機會。
      ☆4、合格學員免費頒發(fā)相關工程師等資格證書，提升您的職業(yè)資質。

• Stata 是一套提供其使用者數(shù)據分析、數(shù)據管理以及繪制專業(yè)圖表的完整及整合性統(tǒng)計軟件。它提供許許多多功能，包含線性混合模型、均衡重復反復及多項式普羅比模式。新版本的STATA采用極具親和力的窗口接口，使用者自行建立程序時，軟件能提供具有直接命令式的語法。Stata提供完整的使用手冊，包含統(tǒng)計樣本建立、解釋、模型與語法、文獻等超過一千六百頁的出版品。
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• Stata新版本16已發(fā)布,Stata是您的數(shù)據科學需求的解決方案。獲取和操作數(shù)據，探索，想象，模型進行推斷。將結果收集到可重復的報告中。
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• STATA 16中的新功能及部分詳解：
• 套索
• 可重復的報告
• 選擇模型
• Python集成
• 貝葉斯多鏈
• 面板數(shù)據ERM
• 從SAS和SPSS導
• 非參數(shù)序列回歸
• 內存中有多個數(shù)據集
• CI的樣本大小分析
• 面板數(shù)據混合logit
• 非線性DSGE模型
• 多組IRT
• xtheckman
• 具有滯后的NLMEM：PK模型
• Heteroskedastic命令probit
• 圖形的磅值
• 數(shù)值積分
• 線性規(guī)劃
• Mac界面
• Do-file Editor自動完成
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• 部分功能詳解：
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• 套索
• STata的新套索工具可能讓您從大量數(shù)據中提取真實特征。使用這些功能，您可以執(zhí)行以下操作：
• 預測結果
• 表征數(shù)據中的組和模式
• 搜索高度非線性的潛在關系
• 對感興趣的協(xié)變量進行推斷
• 處理內源性協(xié)變量或未觀察到的混雜因素
• 我們?yōu)槟峁┕ぞ撸源_保您找到真正的功能，而不僅僅是特定樣本中的工件。
• Lasso的根源在于：
• 機器學習
• 統(tǒng)計
• 計量經濟學習
• 也就是說，他已經建立了實際應用程序的功能，已知統(tǒng)計屬性的嚴格性以及更多應用程序的承諾。您也可以在較小的數(shù)據集上使用它。
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• 可重復的報告
• 使用STata結果和圖形創(chuàng)建Word，HTML，PDF，和Excel文件
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• STata的集成版本控制為您提供真正可重復的報告。想要動態(tài)文件？所有這些報告都可以隨著數(shù)據的變化而更新。
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• Meta分析
• Mate分析結合了多個研究的結果，這些研究回答了類似的研究問題。運動會延長壽命嗎？睡眠不足會增加患癌癥的風險嗎？以及更多，許多研究試圖回答這些問題，有些研究報告不確定甚至是相互矛盾的結果。元分析有助于將信息（通常是壓倒性的）從原始的許多研究中匯總成一個統(tǒng)一的最終結論，或者提供無法達到這種結論的原因。
• STata擁有由STata研究人員提供的元分析方法的悠久歷史，例如Palmer和Sterne（2016）。STata現(xiàn)在提供新的命令套件meta，以執(zhí)行元分析。新套件很廣泛，但其優(yōu)點之一就是它的簡潔性。
• 讓我們快速看下一個可能的工作流程：
• 1、準備數(shù)據以進行元分析
• 2、獲取元分析摘要
• 3、探索異質性
• 4、調查小型研究的影響和發(fā)表偏倚
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• Python集成
• 在STata 16中，您可以在STata中嵌入并執(zhí)行Python代碼。STata的新Python命令提供了一套子命令。允許您從STata輕松調用Python并在STata中輸出Python結果。
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• 您可以交互式調用Python，也可以在do-files和ado-files中調用Python，以便利用Python廣泛語言功能。您還可以直接通過STata執(zhí)行Python腳本文件（.py）。
• 此外還包括STata Function Interface（sfi） Python模塊。他提供STata和[ython之間的雙向連接。它允許您將Python的功能與STata的核心功能進行交互。在模塊中，定義類似提供對STata當前數(shù)據集，框架，宏，標量，矩陣，值標簽，特征，全局Mata矩陣的訪問。
• 從Python 2.7開始，STata支持Python 2和Python 3.您可以從STata中選擇要綁定的那個。
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• 面板數(shù)據ERM
• 內生性+
• 選擇+
• 治療+
• 面板數(shù)據
• 同時護理所有并發(fā)癥
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• ERM最后一次發(fā)布到STata。他們適合有問題的模型。通過模型，我們指的是連續(xù)結果的線性回歸和區(qū)間回歸，二元結果的概率，以及有序結果的有序概率。
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• 問題實質內源性和外源性樣本選擇，內源性協(xié)變量（為觀察到混雜因素）和非隨機治療分配的任何組合。新版本是ERM處理另一個問題面板數(shù)據（也稱為縱向數(shù)據或兩級多級數(shù)據）。默認情況下，每個等式中都包含隨機效應。隨機效應是相關的；您可以省略特定的隨機效果，并可以測試相關性。
• stata中的其他命令可以使模型符合列出的任何問題。ERM可以處理上述問題的任何組合，并且可以使模型具有連續(xù)，間隔，二元和多個結果。
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• 非參數(shù)序列回歸
• 非參數(shù)序列回歸（NPSR）估計意味著給定一組協(xié)變量的結果，就像線性回歸一樣。與線性回歸不同，NPSR在協(xié)變量方面對結果的功能形式不可知，這意味著NPSR不會出現(xiàn)錯誤指定錯誤。
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• 數(shù)據框：內存中的多個數(shù)據集
• 內存中的多個數(shù)據集同時存在
• 內存數(shù)據集都存儲在一個框架中
• 框架易于交互使用
• 在ado貨物Mata中，幀都是完全可編程的
• 在Java和Python訪問幀中的數(shù)據
• 等等
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• CI的精確度和樣本量分析
• 新的ciwidth命令對置信區(qū)間（CI）執(zhí)行精度和樣本大小分析。目標是在CI用于推斷時最佳地分配研究資源，揮著換句話說，估計實現(xiàn)CI的期望精度所需的樣本大小。ciwidth還允許您調查各種場景中的精度，這在規(guī)劃階段非常有用。您可以研究樣本大小，所需CI寬度以及實際場景中的精度，在這規(guī)劃階段非常有用。您可以檢查每種參數(shù)隨其他參數(shù)的變化情況。結果可以在表或圖表中顯示。
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• 面板數(shù)據混合logit
• 面板數(shù)據選擇模型
• 放寬無關替代（IIA）假設的獨立性
• 來自6個分布圖的隨機系數(shù)-正態(tài)，相關正態(tài)，階段正態(tài)，均勻和暗礁性強大且集群穩(wěn)健的標準錯誤，支持復雜的調查數(shù)據。
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• 非線性DSGE
• 動態(tài)隨機一般均衡（DSGE）模型用于宏觀經濟學來秒速經濟結構。這些模型由來自經濟理論的方程組成。在這些模型中，期望來確定當今變量的介質方面發(fā)揮著重要作用。DSGE模型與其他時間序列模型的區(qū)別在于它與理論的緊密聯(lián)系以及模型中期望的出現(xiàn)。
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• 宏觀經濟學家使用DSGE來評估政策對產出增長，通貨膨脹和利率等結果的影響。DSGE模型可以嵌套多種理論。然后，研究人員可以使用估計的參數(shù)值來確定哪種理論更適合數(shù)據。
• STata的新dsgenl命令通過使用穩(wěn)態(tài)下模型方程的一階近來估計參數(shù)和變量中非線性的DSGE參數(shù)。
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• 多組IRT模型
• 許多亞牛人員研究認知能力，人格特質，態(tài)度，生活質量以及其他無法直接測量的屬性。為了量化這些類型的潛在特征。，研究人員開發(fā)了由二元，序數(shù)或分類項目成的儀器問卷或測試，以確定個體的特征水平。
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• 項目反應理論（IRT）模型可用于評估潛在特征與旨在測量特征餓項目之間的關系。使用IRT模型，我們可以去誒定能夠哪些測試項目更難以及哪些更容易。我們可以確定哪些測試項目提供了有關潛在特征的信息以及哪些測試項，目提供的信息很少。
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• 兼容的操作系統(tǒng)
• STata將在下面列出的平臺上運行。雖然STata軟件是特定于平臺的，但您的STata許可證并非如此；因此在下單時無需指定操作系統(tǒng)。
• 了解在雙核，多核或多處理器計算機上運行STata。
• 平臺
• 適用于Windows?的STata
• Windows 10 、Windows 8 、 Windows 7 、Windows Server 2016 ， 2012 ， 2008 R2
• STata需要64位Windows 用于由英特爾?和AMD紙草的X86 - 64處理器（了解您的操作系統(tǒng)是否符合64位標準）
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• 適用于Mac?的STata
• macOS 10.11或更新版本
• 適用于Linux的STata
• 任何運行Linux的64位（x86-64或兼容）
• 對于xstata，您需要安裝GTK 2.24
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• 硬件要求
  
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• 包 記憶 磁盤空間
  Stata/MP 4GB 1GB
  Stata/SE 2GB 1GB
  Stata/IC 1GB
  1GB
  Stata for Linux需要一個可以顯示數(shù)千種顏色或更多顏色的顯卡（16位或24位顏色）