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      ☆ 1、如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好，可免費(fèi)在以后培訓(xùn)班中重聽(tīng)；
      ☆ 2、在課程結(jié)束之后,授課老師會(huì)留給學(xué)員手機(jī)和E-mail,免費(fèi)提供半年的課程技術(shù)支持，以便保證培訓(xùn)后的繼續(xù)消化；
      ☆3、合格的學(xué)員可享受免費(fèi)推薦就業(yè)機(jī)會(huì)。
      ☆4、合格學(xué)員免費(fèi)頒發(fā)相關(guān)工程師等資格證書(shū)，提升您的職業(yè)資質(zhì)。

• Stata 是一套提供其使用者數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)管理以及繪制專業(yè)圖表的完整及整合性統(tǒng)計(jì)軟件。它提供許許多多功能，包含線性混合模型、均衡重復(fù)反復(fù)及多項(xiàng)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(shí)，軟件能提供具有直接命令式的語(yǔ)法。Stata提供完整的使用手冊(cè)，包含統(tǒng)計(jì)樣本建立、解釋、模型與語(yǔ)法、文獻(xiàn)等超過(guò)一千六百頁(yè)的出版品。
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• Stata新版本16已發(fā)布,Stata是您的數(shù)據(jù)科學(xué)需求的解決方案。獲取和操作數(shù)據(jù)，探索，想象，模型進(jìn)行推斷。將結(jié)果收集到可重復(fù)的報(bào)告中。
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• STATA 16中的新功能及部分詳解：
• 套索
• 可重復(fù)的報(bào)告
• 選擇模型
• Python集成
• 貝葉斯多鏈
• 面板數(shù)據(jù)ERM
• 從SAS和SPSS導(dǎo)
• 非參數(shù)序列回歸
• 內(nèi)存中有多個(gè)數(shù)據(jù)集
• CI的樣本大小分析
• 面板數(shù)據(jù)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(dòng)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(jù)中提取真實(shí)特征。使用這些功能，您可以執(zhí)行以下操作：
• 預(yù)測(cè)結(jié)果
• 表征數(shù)據(jù)中的組和模式
• 搜索高度非線性的潛在關(guān)系
• 對(duì)感興趣的協(xié)變量進(jìn)行推斷
• 處理內(nèi)源性協(xié)變量或未觀察到的混雜因素
• 我們?yōu)槟峁┕ぞ?，以確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(jī)器學(xué)習(xí)
• 統(tǒng)計(jì)
• 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)習(xí)
• 也就是說(shuō)，他已經(jīng)建立了實(shí)際應(yīng)用程序的功能，已知統(tǒng)計(jì)屬性的嚴(yán)格性以及更多應(yīng)用程序的承諾。您也可以在較小的數(shù)據(jù)集上使用它。
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• 可重復(fù)的報(bào)告
• 使用STata結(jié)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(fù)的報(bào)告。想要?jiǎng)討B(tài)文件？所有這些報(bào)告都可以隨著數(shù)據(jù)的變化而更新。
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• Meta分析
• Mate分析結(jié)合了多個(gè)研究的結(jié)果，這些研究回答了類似的研究問(wèn)題。運(yùn)動(dòng)會(huì)延長(zhǎng)壽命嗎？睡眠不足會(huì)增加患癌癥的風(fēng)險(xiǎn)嗎？以及更多，許多研究試圖回答這些問(wèn)題，有些研究報(bào)告不確定甚至是相互矛盾的結(jié)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(gè)統(tǒng)一的最終結(jié)論，或者提供無(wú)法達(dá)到這種結(jié)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(diǎn)之一就是它的簡(jiǎn)潔性。
• 讓我們快速看下一個(gè)可能的工作流程：
• 1、準(zhǔn)備數(shù)據(jù)以進(jìn)行元分析
• 2、獲取元分析摘要
• 3、探索異質(zhì)性
• 4、調(diào)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(diào)用Python并在STata中輸出Python結(jié)果。
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• 您可以交互式調(diào)用Python，也可以在do-files和ado-files中調(diào)用Python，以便利用Python廣泛語(yǔ)言功能。您還可以直接通過(guò)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(jìn)行交互。在模塊中，定義類似提供對(duì)STata當(dāng)前數(shù)據(jù)集，框架，宏，標(biāo)量，矩陣，值標(biāo)簽，特征，全局Mata矩陣的訪問(wèn)。
• 從Python 2.7開(kāi)始，STata支持Python 2和Python 3.您可以從STata中選擇要綁定的那個(gè)。
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• 面板數(shù)據(jù)ERM
• 內(nèi)生性+
• 選擇+
• 治療+
• 面板數(shù)據(jù)
• 同時(shí)護(hù)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(wèn)題的模型。通過(guò)模型，我們指的是連續(xù)結(jié)果的線性回歸和區(qū)間回歸，二元結(jié)果的概率，以及有序結(jié)果的有序概率。
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• 問(wèn)題實(shí)質(zhì)內(nèi)源性和外源性樣本選擇，內(nèi)源性協(xié)變量（為觀察到混雜因素）和非隨機(jī)治療分配的任何組合。新版本是ERM處理另一個(gè)問(wèn)題面板數(shù)據(jù)（也稱為縱向數(shù)據(jù)或兩級(jí)多級(jí)數(shù)據(jù)）。默認(rèn)情況下，每個(gè)等式中都包含隨機(jī)效應(yīng)。隨機(jī)效應(yīng)是相關(guān)的；您可以省略特定的隨機(jī)效果，并可以測(cè)試相關(guān)性。
• stata中的其他命令可以使模型符合列出的任何問(wèn)題。ERM可以處理上述問(wèn)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(gè)結(jié)果。
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• 非參數(shù)序列回歸
• 非參數(shù)序列回歸（NPSR）估計(jì)意味著給定一組協(xié)變量的結(jié)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(duì)結(jié)果的功能形式不可知，這意味著NPSR不會(huì)出現(xiàn)錯(cuò)誤指定錯(cuò)誤。
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• 數(shù)據(jù)框：內(nèi)存中的多個(gè)數(shù)據(jù)集
• 內(nèi)存中的多個(gè)數(shù)據(jù)集同時(shí)存在
• 內(nèi)存數(shù)據(jù)集都存儲(chǔ)在一個(gè)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(wèn)幀中的數(shù)據(jù)
• 等等
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• CI的精確度和樣本量分析
• 新的ciwidth命令對(duì)置信區(qū)間（CI）執(zhí)行精度和樣本大小分析。目標(biāo)是在CI用于推斷時(shí)最佳地分配研究資源，揮著換句話說(shuō)，估計(jì)實(shí)現(xiàn)CI的期望精度所需的樣本大小。ciwidth還允許您調(diào)查各種場(chǎng)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(shí)際場(chǎng)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(jié)果可以在表或圖表中顯示。
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• 面板數(shù)據(jù)混合logit
• 面板數(shù)據(jù)選擇模型
• 放寬無(wú)關(guān)替代（IIA）假設(shè)的獨(dú)立性
• 來(lái)自6個(gè)分布圖的隨機(jī)系數(shù)-正態(tài)，相關(guān)正態(tài)，階段正態(tài)，均勻和暗礁性強(qiáng)大且集群穩(wěn)健的標(biāo)準(zhǔn)錯(cuò)誤，支持復(fù)雜的調(diào)查數(shù)據(jù)。
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• 非線性DSGE
• 動(dòng)態(tài)隨機(jī)一般均衡（DSGE）模型用于宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)來(lái)秒速經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)。這些模型由來(lái)自經(jīng)濟(jì)理論的方程組成。在這些模型中，期望來(lái)確定當(dāng)今變量的介質(zhì)方面發(fā)揮著重要作用。DSGE模型與其他時(shí)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(jīng)濟(jì)學(xué)家使用DSGE來(lái)評(píng)估政策對(duì)產(chǎn)出增長(zhǎng)，通貨膨脹和利率等結(jié)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(jì)的參數(shù)值來(lái)確定哪種理論更適合數(shù)據(jù)。
• STata的新dsgenl命令通過(guò)使用穩(wěn)態(tài)下模型方程的一階近來(lái)估計(jì)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(rèn)知能力，人格特質(zhì)，態(tài)度，生活質(zhì)量以及其他無(wú)法直接測(cè)量的屬性。為了量化這些類型的潛在特征。，研究人員開(kāi)發(fā)了由二元，序數(shù)或分類項(xiàng)目成的儀器問(wèn)卷或測(cè)試，以確定個(gè)體的特征水平。
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• 項(xiàng)目反應(yīng)理論（IRT）模型可用于評(píng)估潛在特征與旨在測(cè)量特征餓項(xiàng)目之間的關(guān)系。使用IRT模型，我們可以去誒定能夠哪些測(cè)試項(xiàng)目更難以及哪些更容易。我們可以確定哪些測(cè)試項(xiàng)目提供了有關(guān)潛在特征的信息以及哪些測(cè)試項(xiàng)，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(tái)上運(yùn)行。雖然STata軟件是特定于平臺(tái)的，但您的STata許可證并非如此；因此在下單時(shí)無(wú)需指定操作系統(tǒng)。
• 了解在雙核，多核或多處理器計(jì)算機(jī)上運(yùn)行STata。
• 平臺(tái)
• 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(biāo)準(zhǔn)）
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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(yùn)行Linux的64位（x86-64或兼容）
• 對(duì)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(gè)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）