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      Stata15 Mac

      大小:428.67MB語言:英文類別:辦公軟件

      類型:國外軟件授權:免費軟件時間:2020/9/28

      官網:

      環境:MAC OS 10.9x, MAC OS 10.10x, MAC OS 10.11x, MAC OS 10.12x, MAC OS 10.13

      安全檢測:無插件360通過騰訊通過金山通過瑞星通過

      Stata15 mac是一款功能強大的數據分析計算軟件,被廣泛用于經濟學領域。可以幫助您在統計數據,分析實驗,分析經濟市場,分析方程等方面提供重要的輔助功能,現在很多復雜的計算項目都是通過電腦完成的,利用電腦強大的計算功能以及圖表功能,可以將復雜的數據數據輕松計算結果,并且可以將結果顯示在圖表上,讓每個人都可以清晰的知道數據變換,例如您可以將實驗數據或者是經濟數據加載軟件Stata15 mac,結合內置的數據編輯器以及散點圖、直方圖將結果統計出來!新版Mac版本和Win已經增加了簡體中文語言,當然,本身軟件是多國語言,一般默認安裝就是中文版,如果不是,自己設置下中文語言!軟件學堂大家免費提供Stata15.1 mac版破解版,具體激活教程可以參考本文!
      Stata15 mac

      安裝破解教程

      1. 在百度網盤下載軟件安裝包并解壓。首先斷開網絡連接,在系統偏好設置中找到網絡,在配置下拉點擊停止服務,然后應用即可斷網,如有疑問可訪問AECS6頁面,學堂君在那里有詳細說明;
      2. 打開【Stata15.dmg】,雙擊【Install Stata.pkg】
      1雙擊【Install Stata.pkg】
      3. 一直點擊右下角的【繼續】
      2點擊【繼續】
      4. 這里選擇【/SE】,然后點擊右下角的【繼續】
      3選擇【Stata/SE】
      5. 安裝成功!
      4安裝成功
      6. 打開【Dock】左側的【Finder】,在【應用程序】中找到【Stata】文件夾,運行【StataSE.app】
      5運行【StataSE.app】
      7. 第一次打開軟件時會彈出此窗口,返回之前下載后解壓的文件夾中的【注冊碼.rtf】文件,依次輸入后點擊右下角的【Next】
      6對照【注冊碼.rtf】
      8. 取消勾選【Register Stata Online】,點擊右下角的【Finish】
      7取消勾選【Register Stata Online】
      9. 選擇【Dissable automatic update checking】并取消勾選【Always prompt before checking for updates】,然后點擊【OK】。
      8選擇【Dissable automatic update checking】

      安裝注意事項

      此軟件為破解版本,部分Mac系統用戶可能無法直接安裝,若遇到【app已損壞,無法啟動。你應該將它移到廢紙簍。】提示時,建議進行以下操作:
      1. 打開系統偏好設置,選擇【安全性與隱私】
      2. 點擊右下角鎖狀圖標,輸入密碼解除鎖定
      3. 在【允許從以下位置下載的應用】的三個選項里,選擇最下方的【任何來源】
      4. 重新啟動程序
      *如果打開【安全性與隱私】后沒有發現【允許從以下位置下載的應用】選項的用戶,可以進行以下操作:
      1. 復制括號內代碼:【sudo spctl --master-disable】
      2. 在【應用程序】-【實用工具】中找到【終端.app】打開,粘貼之前復制的代碼,回車鍵運行。
      3. 重新啟動程序*破解需要在無網絡的情況下進行,請先斷開電腦的網絡連接

      注意事項

      1. 安裝過程中,如果出現如下對話框提示,請務必點擊【繼續】。
      0點擊【繼續】
      -1【繼續】
      2. 用戶如果下載軟件后(請確保已下載完的.dmg文件是完整的,不然打開文件的時候也會出現文件損壞無法打開),在打開【.dmg文件】的時候提示“來自不受信用的開發者”而打不開軟件的,請在“系統偏好設置—安全性與隱私—通用—允許從以下位置下載的應用”選擇“任何來源”即可。
      1選擇“任何來源”

      軟件特色

      1. 擴展回歸模型
      我們稱之為ERMS 擴展回歸模型。四個新的命令適合
      線性回歸分析
      區間回歸包括 tobit模型
      概率
      有序概率模型
      可任意組合成:
      內生變量
      非隨機處理任務
      內源性(Heckman-style)樣本的選擇
      這些新的命令讓人驚喜,因為可以在任何一個方程中加入內生變量,包括處理賦值和概率選擇方程。內生變量并不局限于連續性。它們可以是二進制或序數。不管是外生的還是內生的,它們都可以與其他變量相互作用。它們甚至可以互相作用,形成平方項或立方項!
      這些新的ERM命令—eregress,eintreg,eprobit, 和eoprobit注定會流行起來,因為他們解決了研究人員的很多問題。首先, 可能有一個內生變量, 因為許多模型都省略了與模型中的變量相關的變量。其次,數據經常被刪剪,而刪剪不是隨機的。ERM 樣本選擇選項允許您對選擇過程進行建模, 并對其進行調整。或者, 如果您正在使用非隨機處理效應模型, 則可以用 ERM處理分配選項。或者, 可以結合處理分配和選擇選項, 其中一些是由于后續的行為而損失的擬合內生處理分配模型。
      2. 潛在類別分析(LCA)
      潛在的均值未被觀測。分類也就是分組。潛在類是數據中未觀測到的組。你可能有關于消費者的數據,并且根據消費者對產品的潛在興趣將他們分成三組。但是,在數據中沒有指定每個消費者所屬組的變量。擬合模型后,你可以
      使用新的estat lcprob命令估計屬于每一類的消費者比例;
      使用新的estat lcprob命令估計每個類中Y1. Y2. Y3. Y4的邊際均值(均值就是示例所示的概率);
      使用新estat lcprob命令來評價適合度;
      使用現有的predict命令獲取分類成員的預測概率和觀測結果變量的預測值。
      3. 貝葉斯前綴指令
      新的bayes:前綴命令使你能夠適應比以前版本更廣泛的貝葉斯模型。原來也可以擬合貝葉斯線性回歸, 但是現在可以通過輸入文字就可以:在這個模型中, 為變量 id的每個值添加隨機截距。
      新的bayes:前綴命令在許多評估命令之前工作,并提供超過50種可能性的模型。支持的模型包括多級. 面板數據. 生存和樣本選擇模型!
      新命令支持所有的貝葉斯的功能。你可以從之前的模型參數的分布中選擇,也可以使用之前默認的。當閉合形式解決方案用于Gibbs方法時,可以使用默認的自適應 Metropolis–Hastings 抽樣, 或Gibbs抽樣, 或兩種方法的組合。在bayesmh命令的基礎上可以使用軟件的任何其他功能。可以更改回歸系數的缺省先驗分布,比如,使用prior()選項:
      4. 線性動態隨機一般均衡(DSGE)模型
      DSGEs是經濟學中的一個時間序列模型。它們是傳統預測模型的替代品。兩者都試圖解釋總的經濟現象, 但 DSGEs 允許對來自經濟理論模型的基礎上做這個。建立在經濟理論基礎上的方程很多。這些方程的關鍵特征是, 未來變量的期望值會影響今天的變量。這是區別 DSGEs 與矢量回歸或狀態空間模型的一個特性。另一個特點是, 從理論推導出來的參數通常可以用這個理論來解釋。
      在DSGE模型中有三種變量:
      控制變量和方程,如p沒有沖擊,并且是由方程組決定的。
      狀態變量 (如 y) 具有隱含的沖擊, 在時間段開始時是預先確定的。
      沖擊是驅動系統的隨機錯誤。
      在任何情況下, 以上dsge 命令可以定義一個模型并擬合。
      如果我們有一個關于 beta 和kappa之間關系的理論, 比如它們是相等的, 我們可以用現有的命令test來測試它。
      新的 postestimation命令estat policy和estat transition報告策略和轉換矩陣。如果鍵入
      顯示將控制變量作為狀態變量的線性函數。如果有五個控制變量和三個狀態變量, 則每個控件將被報告為三個狀態的線性函數。在上面的簡單例子中, 預測 p 的線性函數將顯示為現在的 y 函數。
      同時,報告轉換矩陣。而策略矩陣將 p 報告為函數y, 而轉換矩陣則報告 y 如何通過時間演變為p。可以使用它的現有預測命令來生成預測。可以使用現有的irf命令來繪制脈沖響應函數。
      5. web動態的Markdown文檔
      你有沒有聽過Markdown?它是一種創建 html 文檔的流行方式。html 文件是繁瑣的。Markdown簡單直觀,想法很簡單。可以創建一個文件, 其中包含所需的可讀格式的文本, 然后通過它運行一個命令來創建一個HTML文件。
      現在支持Markdown, 我們已經添加了標簽 (功能) 到Markdown, 允許包括輸入文件中的命令。你所包含的命令將被運行和顯示, 或者以秘密方式運行, 以及提取輸出的部分供文檔使用。
      6. 非線性混合效應模型
      非線性混合效應模型也被稱為非線性多級模型和非線性層次模型。可以用兩種方式來考慮這些模型。可以把它們看成包含隨機效應的非線性模型。或者可以把它們看成線性混合效應模型, 其中一些或所有的固定和隨機效應都是非線性的。不管哪種方式, 總的誤差分布假設成Gaussian分布。
      這些模型在人口藥代動力學, 生物鑒定和研究生物學和農業成長過程中很流行。比如,采用非線性混合效應模型對機體的藥物吸收. 地震強度和植物生長進行了模擬。
      新的評估命令被命名為 menl。它實現了 popular-in-practice Lindstrom–Bates 算法, 是基于對固定和隨機效應的非線性均值函數進行線性化。支持最大似然和受限最大似然估計方法。
      Menl易于使用。可以直接輸入單個方程。大括號{ },用于將要匹配的參數括起來:
      除了標準功能外, postestimation特征還包括對隨機效應及其標準誤差的預測,對模型中定義的感興趣參數的預測, 作為其他模型參數和隨機效應的參數. 聚類相關矩陣的整體評估等。
      7. 空間自回歸模型(SAR)
      適合空間自回歸 (SAR) 模型, 也稱為同步自回歸模型。新的spregress,spivregress, 和spxtregress命令允許因變量的空間滯后. 自變量的空間滯后和空間自回歸誤差。空間滯后是時間序列滯后的空間模擬。時間序列滯后近年來成為變量值。空間滯后是附近地區的值。
      該模型適用于區域數據, 也稱為區域性數據。觀測結果被稱為空間單位, 可以是國家. 州. 區. 縣. 市. 郵政編碼或城市街區,或者它們可能根本就不是地理位置。它們可能是社交網絡的節點。空間模型評估直接影響—區域對自身的影響,并估算鄰近地區的間接或溢出效應。
      有一個全新的 [SP] 手冊專門介紹的新SAR功能。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 獲取你選擇數據,或者
      沒有shapefiles 和數據,只包含位置的坐標,或者
      沒有 shapefiles沒有位置會出現社會網絡數據。
      8. 區間刪失參數生存時間模型
      新的stintreg 命令加入 streg, 用于擬合參數生存模型。stintreg擬合區間刪失數據模型。在區間刪失數據中,故障時間并不確定。眾所周知, 受試者還沒有失敗的時候, 以及后來他們已經失敗的時候。
      stintreg擬合指數,Weibull, Gompertz, 對數正態分布. 對數邏輯和廣義的gamma生存時間模型。支持比例風險和加速故障時間度量。功能包括
      . 分層估計
      . 靈活的輔助參數建模
      . robust, cluster–robust, bootstrap,和jackknife的標準誤差
      除了基本功能, postestimation功能還包括plots of survivor,, hazard, 和cumulative hazard函數;平均數和中位數時間預測;Cox–Snell and martingale-like殘差值等。
      9. 有限混合模型(FMMs)
      新的fmm:當數據來自未觀測到的亞群時, 前綴命令擬合模型。它可以與17 個評估命令一起使用。
      大多數用戶使用fmm來擬合模型中的參數 (系數. 位置. 方差. 比例等) 在不同亞群之間的變化。在這些模型中,未觀測到的亞群稱為類。比如說你感興趣的擬合模型。每個分類在總人口的比例中,
      Postestimation 命令可用于 (1) 評估,(2) 報告類內結果變量的邊際均值,(3) 預測類成員的概率和預測結果。
      10. 混合Logit模型
      已經擬合多項Logit模型。軟件能使它們擬合混合形式, 包括隨機系數。
      隨機系數對擬合多項式邏輯模型具有特殊的意義。它們是圍繞Independence of the Irrelevant Alternatives (IIA)假設一種方式。這一假設表明, 如果你選擇步行去工作, 當你的選擇是步行, 乘坐公交車, 或自駕, 你仍然選擇步行, 即使你沒有選擇不可再用的一個選項。如果選項是在步行或開車之間,你仍然會選擇步行。人類有時行為不同。
      IIA假設在協變量的條件下, 選擇是獨立的。如果違反這種假設, 選擇將是相關的。隨機系數允許選擇相關性。研究人員經常在隨機效用模型和離散選擇分析的中使用混合模型。新的asmixlogit Logit命令支持各種隨機系數分布, 并允許包含特定案例變量的模型。
      11. 非參數回歸
      現在適合非參數回歸。在這些模型中, 不指定函數形式。指定變量并指定想要匹配的變量: 
       匹配項是g()。該方法不假定 g () 是線性的
      12. 聚類隨機設計和回歸模型的功耗分析
      現有的power命令執行功率和樣本(PSS) 分析。其功能包括PSS線性回歸和集群隨機設計 (CRDs)。現在可以添加你自己的功率和樣本大小的方法。
      線性回歸的新方法包括
      . power oneslope,在一個簡單的線性回歸中對斜率測試執行pss。根據給定的其他研究參數計算樣本的大小或功率
      . power rsquared,在多元線性回歸中執行R-squared檢驗的PSS。R-squared檢驗是對測定系數 (R-squared) 的 f 檢驗。測試可以用來測試所有系數的意義, 也可以用來測試其中的一個子集。在這兩種情況下, power rsquared計算樣本大小或功率或目標R-squared給其他參數研究。
      . power pcorr,在多元線性回歸中執行PSS的部分相關測試。部分相關檢驗是平方偏多相關系數 f的 檢驗。該命令根據其他研究參數計算樣本大小或功率或目標平方偏相關系數。
      15版本現在還支持集群隨機化設計:
      在 CRD中, 組的受試者 (集群) 是隨機的而不是個體, 這意味著樣本大小的作用是通過數字集群和集群大小來發揮的。樣本大小確定包括給定集群大小的數量或給定集群的大小。CRD命令計算 (1) 的一個集群的數目, (2)的集群大小, 或 (3)的功率, 或最小的可檢測到的效果大小給定的其他參數。這些命令可以根據不相等的集群大小調整選項。
      當指定新的選項集群時, 現有的5個 power方法將擴展到支持CRDs。它們是
      對于兩個樣本方法, 還可以針對兩個組中的不相等的集群進行調整。
      與所有其他功率方法一樣, 新方法允許指定參數的多個參數值, 并自動生成表格和圖形結果。
      另一個新功能是可以添加自己的PSS方法。這是很容易做到的。編寫一個計算樣本大小. 功率或效果大小的程序。power命令將為您完成其余部分。它將處理選項中多個值的支持, 并且自動生成圖形和結果表。
      13. Word和PDF文檔
      現在, 使用軟件嵌入的結果生成 Word 和 PDF檔就像制作 Excel 工作表一樣容易。大多數使用者喜歡14中的putexcel,如果你也是他們中的一員,你會愛上新的putpdf和putdocx命令。他們像putexce一樣工作。可以編寫do-file來創建包含最新結果. 表格和圖表的整個Word 或 PDF報表。可自動執行可重復的報告。
      新的 putdocx 命令將段落. 圖像和表格寫入 word 文檔 (. docx 文件)。圖像包括圖形和組織的標志。也可以設置文本對象的格式。包括字體大小. 粗體. 傾斜. 自定義表等。
      14. 圖形顏色透明度/不透明度
      到現在為止, 在另一個上面畫一個物體, 上面的物體蓋住下面的物體。在計算機圖形學的行話中, 顏色完全不透明, 或者, 如果你喜歡不完全透明。Stata15允許控制其顏色的不透明度。
      不透明度指定為一個百分比。默認情況下,它的顏色是100% 不透明的。
      每當指定一個顏色時都可以指定不透明度,例如在mcolor ()選項中控制標記的顏色。你可以指定green%50,而不是green。你可以指定"0 255 0%50". 而不是"0 255 0%50"(相當于綠色)。可以自行指定%50, 使默認顏色50%不透明。但是, 不要指定%0。這是完全透明的, 也是無形的。
      這里是一個圖表,使用70 %的不透明度:
      15. ICD-10-CM/PCS支持
      支持 ICD-10-CM 和 ICD-10-PCS, 由 NCHS 和CMS 提供的美國 ICD-10 代碼。Stata15支持從2016版本開始(從2015年10月開始) 的代碼, 當它們被授權在美國使用, 并支持所有后續版本。
      在 1998年開始支持ICD, 從 ICD-9-CM 16版本開始, 并支持之后的每 ICD-9 版本。自2003年以來,也支持 ICD-10 代碼版本。
      1998年以來, 它的ICD命令從僅僅是一個自動的有效代碼和簡短短語列表, 成為ICD代碼的整個數據管理系統。該系統甚至包括在一個數據集中管理多個ICD版本的能力!
      16. 聯邦儲備經濟數據(FRED)支持
      圣路易斯聯邦儲備局向注冊用戶提供超過47萬的美國和國際經濟和金融時間序列。注冊是免費的并且很容易做。這項服務叫FRED。它包括來自84個來源的數據, 包括美聯儲. 賓州世界表. 歐統局和世界銀行。
      軟件中,你可以使用GUI來訪問和下載FRED數據。可以按類別. 發布或來源進行搜索或瀏覽。可以單擊選擇感興趣的系列。選擇1或選擇100。當您點擊下載"時, 將下載它們并將它們合并到一個內存中的單個自定義數據集中。
      命令行界面也提供了這些相同的功能。命令是import fred。當追蹤月報表需要自動更新27個不同系列時, 該命令非常方便。
      可以訪問FRED和ALFRED。ALFRED是FRED的歷史檔案數據。
      17. 其他
      在功能頁面中了解更多上述功能, 還有以下功能:
      貝葉斯多級模型
      門限回歸
      具有隨機系數的面板數據tobit
      區間測量結果的多層回歸
      刪失結果的多級Tobit回歸
      面板數據的協整測試
      時間序列中多斷點的測試
      多組廣義 SEM
      異方差的線性回歸
      Heckman風格的樣本選擇Poisson模型
      具有隨機系數的面板數據非線性模型
      貝葉斯面板數據模型
      隨機系數的面板數據區間回歸
      SVG的導出
      貝葉斯生存模型
      零膨脹有序概率
      添加您自己的電源和樣本大小的方法
      貝葉斯樣本選擇模型
      支持瑞典語
      對DO文件編輯器的改進
      流隨機數生成器
      對于java插件的改進
      更多的并行化

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