Stata15破解版

Stata15是一款專業的數據統計分析管理軟件,功能強大、操作簡單、界面美觀、小巧實用，適用于各大企業，特別是用于市場調查方面的數據。它可以對提供的數據進行快速的分析，并且支持多種數據，能自動識別數據資源，幫助用戶更快速高效的完成有關數據統計與分析的各項工作，使其工作更加得心應手。軟件具有作圖功能、統計功能、程序設計、功能列表、網絡功能等諸多實用功能，采用最具親和力的窗口接口，使用者自行建立程序時，能提供具有直接命令式的語法。本站提供Stata15破解版，使用它，操作簡單，處理種類全面等特點，幫您統計、分析和管理各種數據，歡迎有需要的用戶下載體驗！

安裝教程

1、在百度網盤下載軟件安裝包并解壓
2、軟件安裝之前，請先把系統時間修改為2016年某一天

3、打開軟件包文件夾，雙擊Setup15.exe運行軟件程序進行安裝

4、設置用戶信息，可以選擇默認，或隨意輸入，之后繼續點擊“Next”下一步

5、選擇需要安裝的版本，包括/mp、se、ic等版本，這里選擇/mp為例，根據自身需求進行安裝，只能單選，之后點擊“Next”

6、選擇安裝位置，這里點擊“Browse”選擇安裝在D盤：D:Program Files (x86)，當然你也可以選擇默認安裝位置C盤，之后點擊“Next”進行下一步

7、選擇默認的工作目錄，這里有兩個選項，根據自己個人需求選擇，點擊“Next”下一步

8、等待安裝，安裝過程中需要一點點時間

9、安裝完成

破解教程

1、軟件安裝完成后，回到軟件安裝包，打開runasdate.2.1文件夾把runasdate_chs.exe復制到安裝目錄下運行,首先將時間修改為2016年6月30之前，然后選擇軟件主程序運行

2、最后將Stata15序列號輸入到對應項中完成破解
序列號：
序列號 （Seri）：10699393
授權碼 （Code）：6irr omjb3xob $m9x k7uh u7lt y258 a51y tphc
激活碼 （Auth）：vutm

主要功能

一、統計功能
軟件的統計功能很強，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， 它具有如下統計分析能力：
數值變量資料的一般分析：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，變量變換等。
分類資料的一般分析：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。
等級資料的一般分析：秩變換，秩和檢驗，秩相關等
相關與回歸分析：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。
其他方法：質量控制，整群抽樣的設計效率，診斷試驗評價， kappa 等。
二、作圖功能
軟件的作圖模塊，主要提供如下八種基本圖形的制作 : 直方圖 (histogram) ，條形圖 (bar), 百分條圖 (oneway) ，百分圓圖 (pie) ，散點圖 (twoway) ，散點圖矩陣(matrix) ，星形圖 (star) ，分位數圖。這些圖形的巧妙應用，可以滿足絕大多數用戶的統計作圖要求。在有些非繪圖命令中，也提供了專門繪制某種圖形的功能，如在生存分析中，提供了繪制生存曲線圖，回歸分析中提供了殘差圖等。
軟件的矩陣運算功能
矩陣代數是多元統計分析的重要工具， 提供了多元統計分析中所需的矩陣基本運算，如矩陣的加、積、逆、 Cholesky 分解、 Kronecker 內積等；還提供了一些高級運算，如特征根、特征向量、奇異值分解等；在執行完某些統計分析命令后，還提供了一些系統矩陣，如估計系數向量、估計系數的協方差矩陣等。
三、程序設計功能
是一個統計分析軟件，但它也具有很強的程序語言功能，這給用戶提供了一個廣闊的開發應用的天地，用戶可以充分發揮自己的聰明才智，熟練應用各種技巧，真正做到隨心所欲。事實上， 里面的 ado 文件 ( 高級統計部分 ) 都是用自己的語言編寫的
其統計分析能力遠遠超過了 SPSS ，在許多方面也超過了 SAS ！由于軟件在分析時是將數據全部讀入內存，在計算全部完成后才和磁盤交換數據，因此計算速度極快（一般來說， SAS 的運算速度要比 SPSS 至少快一個數量級，而它的某些模塊和執行同樣功能的 SAS 模塊比，其速度又比 SAS 快將近一個數量級?。┧攒浖彩遣捎妹钚蟹绞絹聿僮?，但使用上遠比 SAS 簡單。其生存數據分析、縱向數據（重復測量數據）分析等模塊的功能甚至超過了 SAS 。用它繪制的統計圖形相當精美，很有特色。
四、功能列表
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
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 - 影響之
卜松及負二項分配、隨機 - 影響、工具變量回歸、
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、
回歸診斷圖… 
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
五、網絡功能
安裝新指令、網絡升級、網站檔案分享、 最新消息

軟件新功能

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?；蛘? 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?；蛘? 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它的任何其他功能?？梢愿幕貧w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?？梢杂眠@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?？梢允褂盟默F有預測命令來生成預測?？梢允褂矛F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?？梢詣摻ㄒ粋€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。
軟件現在支持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?？梢杂脙煞N方式來考慮這些模型?？梢园阉鼈兛闯砂S機效應的非線性模型?；蛘呖梢园阉鼈兛闯删€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?？梢灾苯虞斎雴蝹€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?？臻g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?？臻g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?？臻g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] 手冊專門介紹它的新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
軟件已經擬合多項Logit模型。Stata15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
軟件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)?，F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。
Stata15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版本中的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?？梢跃帉慸o-file來創建包含最新結果、表格和圖表的整個Word 或 PDF報表?？勺詣訄绦锌芍貜偷膱蟾?。
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)?？梢宰孕兄付?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
15版本支持 ICD-10-CM 和 ICD-10-PCS, 由 NCHS 和CMS 提供的美國 ICD-10 代碼。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。
軟件在 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, 軟件也支持 ICD-10 代碼版本。
1998年以來, 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。
你可以使用GUI來訪問和下載FRED數據?？梢园搭悇e、發布或來源進行搜索或瀏覽?？梢詥螕暨x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
.MP更多的并行化