stata是一款功能强大的图表软件，提供定量数据管理、分析和绘图功能，使您的数据统计分析更加轻松高效。该软件已成功破解，包含破解文件，可以让您完全激活该软件，因此您可以免费使用该软件的所有功能。

【软件功能】

1. 双差法的形式阶

“差异中的差异”（DID）可能是最常用的测量方法。为什么没有官方的DID 命令呢？为了实现这个目标，Stata 17 立即推出了官方的DID 命令xtdidregress。 “xt”表示该命令适用于面板数据。

除了传统的DID 估计之外，xtdidregress 命令还允许您指定最多三个“组变量”（组变量），或者两个组变量和一个时间变量来执行“三重差异”（差异差异）。 - 差异，缩写为DDD）。

此外，对于“重复横截面数据”（也称为“伪面板数据”），Stata 17 推出了相关的新命令diregress，允许您执行类似DID 的估计。更重要的是，你可以使用DID官方命令轻松绘制平行趋势图~

2.完美的表格输出

实证研究人员经常需要将Stata 多元回归结果输出到表格Word 文件。可以执行此类任务的官方命令估计表已经存在了一段时间，但它们相对僵化，因此Stata 用户通常使用非官方命令（例如estout 和outreg）来解释回归结果的输出。为此，Stata 17显着改进了原有的表格命令，使用户能够更轻松地以表格格式报告回归结果和汇总统计数据。

此外，您可以设计回归表格样式并将其应用到您创建的表格，并将表格输出为Word 或其他文件格式，包括PDF、HTML、LaTex、Excel、Markdown 等。此外，您还可以使用新的前缀collect来收集Stata命令的各种估计结果。最后，Stata 17 还添加了表格生成器，允许用户通过点击来创建表格。

3.Lasso的新特性

作为“高维回归”的常用工具，Stata 16推出了一套Lasso（最小绝对收缩和选择算子，即所谓的“套索估计器”）的官方命令。 Stata 17 为Lasso 带来了更多新功能。

使用套索估计治疗效果模型。在Stata 16 中，您可以使用命令teffect 来估计“治疗效果”模型。命令lasso 用于估计包含许多协变量的高维模型。 Stata 17 将两者结合起来，其新命令telasso 可以估计具有许多协变量的治疗效果模型。

使用BIC 选择套索惩罚参数。当执行Lasso 估计时，作为一种“惩罚回归”，必须选择惩罚参数。 Stata 16 允许您使用交叉验证、自适应技术或插件来选择惩罚参数。

Stata 17 添加了一个新选项“selection(bic)”，用于使用“贝叶斯信息准则”(BIC) 选择惩罚参数。此外，新的后验估计命令bicplot 使您可以轻松地可视化此选择过程。

使用Lasso 处理聚类数据。对于“聚类数据”，由于每个聚类内观测值的自相关性，常规Lasso 估计可能会出现偏差。 Stata 17 允许您在使用命令lasso 或elasticnet 时通过新选项“cluster(clustvar)”处理集群数据。此外，对于使用Lasso 进行统计推断的命令，例如poregress（代表部分回归），可以使用Stata 17 中的新选项“cluster(clustvar)”来创建集群鲁棒标准误差（cluster-robust standard error） ）。错误）。

4.离散选择模型的新命令

离散选择模型是微观计量经济学中常用的模型。 Stata 17 为离散选择模型添加了以下新命令：

“面板多项Logit 模型”。对于横截面数据的多项逻辑模型，Stata 已经提供了mlogit 命令。 Stata 17 中的新xtmlogit 命令可以使用面板数据估计多项逻辑模型。这对于Stata 在离散选择模型方面绝对是一个很大的改进，因为之前Stata 只能使用xtlogit 或xtprobit 来估计面板二元选择模型。

“零膨胀有序logit模型”（零膨胀有序logit模型）。对于有序数据，可以使用Stata 命令ologit 或oprobit 进行估计。实际上，排序数据的最低类别可能会被赋予很大的权重。当最低类别值记录为“零”时，就会出现一种称为“零通胀”的现象。目前，您可以使用Stata 17 中的新命令ziologit 来估计更高效的“零膨胀有序logit 模型”。

5. 周期数据的新命令

“持续时间数据”常用于生物统计学中的“生存分析”，在经济学中也有广泛的应用，例如失业持续时间、结婚持续时间、王朝寿命等。周期数据经常遇到“审查”或“合并”问题。例如，研究结束时，一些患者可能没有死亡，或者一些失业者可能没有找到工作。

Stata 17 中引入的新命令tenurecox 可以使用Cox 模型估计特殊的“区间删失”数据。对于间隔删失数据，您只知道事件在某个间隔发生，但无法确切知道它发生的时间。例如，我们只知道癌症复发时两次检查之间的时间段。忽略周期数据的区间审查问题会引入估计偏差。

6、贝叶斯计量经济学全面升级

大数据时代，随着数据变得越来越复杂和多样化，基于频率学派的传统计量经济学方法在处理某些问题时可能会变得不方便，贝叶斯计量经济学逐渐出现。频率学派认为待估计的参数给定了未知参数（固定未知参数），而贝叶斯学派则认为未知参数是遵循一定分布的随机变量，待估计的参数给定了一个新的样本分布（先验）您始终可以根据您的信息“提前”设置它们。分布）已更新为“后验分布”（postterior distribution）。 Stata 17 是对Stata 原始贝叶斯统计和计量经济学的全面升级。

贝叶斯面板数据模型。 Stata目前的面板命令包括xtreg（静态面板）、xtlogit或xtprobit（面板二元选择模型）、xtologit或xtoprobit（面板排序模型）等。在Stata 17 中，如果要使用贝叶斯方法估计这些面板模型，只需在原始命令之前添加“前缀”bay 即可。

贝叶斯VAR 模型。向量自回归（VAR）是一种常见的时间序列模型。在现有的Stata 中，您可以使用命令var 来估计VAR 模型。后续命令包括使用fcast 进行“动态预测”（动态预测）和irf 进行估计“脉冲响应函数”（IRF）的命令。 “预测误差方差分解”（FEVD）。

在Stata 17中，您可以使用命令“bayes: var”（即在命令var之前添加前缀Bayes）来估计贝叶斯VAR模型并使用Bayesfcast进行动态预测。也可以获得。

接下来，使用Bayesfcast进行动态预测。

脉冲响应函数（IRF）和预测误差方差分解（FEVD）也可以用同样的方法求得。

使用贝叶斯方法估计VAR 模型有两个主要优点。首先，VAR模型通常包含较多参数，当样本较小时，估计结果不稳定。贝叶斯方法在估计小样本的VAR 模型时更加稳健，因为它们更容易“结合先验信息”。

其次，经典VAR模型利用大样本理论进行统计推断和预测。这需要假设估计量遵循渐近正态分布，这在小样本中很难满足。贝叶斯方法不使用大样本理论，不需要渐近正态性假设，因此适合小样本。

贝叶斯多级模型。 Stata 17 中引入的新Bayesmh 命令允许您创建一系列模型，包括“单变量”或“多元”线性和非线性多级模型，以及面板生存模型（组合纵向和生存模型）和可以估计贝叶斯模型。多层次模型。结构方程（SEM模型）等

贝叶斯线性和非线性DSGE 模型。 “动态随机一般均衡”（DSGE）模型是宏观经济学的主流模型。在Stata 16 中，您可以分别使用命令dsge 和dsgenl 估计线性和非线性DSGE 模型。

在Stata 17中，只要在命令dsge和dsgenl之前添加前缀Bayes，就可以估计相应的线性或非线性贝叶斯DSGE模型。有超过30种“先验分布”可供用户选择，并且可以进行贝叶斯脉冲响应分析（Bayesian IRF Analysis）、区间假设检验（Interval假设检验）以及使用贝叶斯因子（Bayesian Factors）进行模型比较。 ETC。

7. 非参数趋势检验

样本数据中可能存在组（例如，分为3组），并且这些组具有自然顺序（例如，记录为1、2、3组）。这就是所谓的“订单组”。对于这种经过排序和分组的数据，这种分组和排序对于某个特定的变量（例如第1组到第3组）是否有一定的倾向，这个变量是否倾向于有较大的值，我们常常想测试一下。还有更大的事情，即所谓的“跨有序群体的趋势测试”。

为此，您可以使用Stata 现有的命令nptrend 来使用等级执行非参数Cuzick 检验。除了Cuzick 等级检验之外，Stata 17 中最新版本的nptrend 命令还添加了三个新的非参数检验：Cochran-Armitage 检验、Jonckheere-Terpstra 检验和逐线性趋势检验I am。命令nptrend 的功能已得到显着增强。

8.荟萃分析的新命令

“荟萃分析”结合了多项类似研究的结果。例如，如果在世界各地针对特定疫苗的有效性进行多次实验，如何对每次实验的疫苗功效指标进行加权和平均以获得统一的测量结果？ 或者说，Stata 17 进一步提高了Stata 的荟萃分析能力？

多变量荟萃分析。当多项研究的结果合并时，每项研究可能同时报告多个效应大小，并且这些效应之间可能存在相关性。当使用Stata 现有的元命令时，这种相关性将被忽略。 Stata 17 中的新命令meta mvregress 可以通过执行多维荟萃分析来处理这种相关性。

加尔布雷斯的阴谋。 Stata 17 还添加了一个新命令，meta galbraishplot，它允许您绘制“Galbraith 图”以进行荟萃分析。该图可用于评估研究异质性并发现潜在的异常值。

留一荟萃分析。 Stata 17 增加了“留一元分析”功能。所谓“留出一项荟萃分析”是指在进行荟萃分析时，每次排除一项研究（不纳入样本），以检验荟萃分析结果的稳健性。最终结果过度依赖于具体研究。使用Stata 命令“元摘要”或“元森林图”执行元分析时，可以使用新选项Leaveoneout 执行留一分析。

9. 将Stata 与Python、Java、H2O 和Jupyter Notebook 集成

在大数据时代，Stata也在加速与主流软件平台的融合，为用户提供更多的增值服务。 Stata 17 的此次升级尤其如此。

与Python 集成（Python 集成）。 Python已经是一种流行的主流计算机语言。为此，Stata 16专门提供了与Python的接口，允许用户在熟悉的Stata界面中调用Python，并在Stata中显示执行结果。 Stata 17 更进一步，推出了新的Python 包pystata，以方便用户在Python 中调用Stata。 Stata 17 还引入了一个新概念“PyStata”，其中包括Stata 与Python 交互的所有方式。

与Java 集成（Java 集成）。 Java 是一种广泛使用的跨平台编程语言。 Stata 17 可以轻松在Stata 程序中嵌入和运行Java 代码。

支持JDBC 数据交换格式（JDBC support）。 JDBC（Java 数据库连接）是一种用于在程序和数据库之间交换数据的跨平台标准。 Stata 17 支持JDBC，允许Stata 用户从一些最流行的数据库导入数据，包括Oracle、MySQL、Amazon RedShift、Snowflake 和Microsoft SQL Server。

与H2O 集成（H2O 集成）。 H2O 是一个流行的机器学习软件平台。 Stata 17 允许您连接并调用H2O 中的机器学习算法。这无疑为Stata 用户打开了机器学习的新大门。

将Stata 与Jupyter Notebook 结合使用（Jupyter Notebook with Stata）。 Jupyter Notebook 是一种流行的基于Web 的“集成开发环境”(IDE)，对于显示代码、公式、文本和可视化特别有用。在Stata 17 中，您可以从Jupyter Notebooks 调用Stata 和Mata（Stata 的矩阵语言）作为PyStata 的一部分（依赖于Python 包pystata）。这意味着您可以将Python 和Stata 功能集成到同一环境中，使您的工作更具可重复性且更易于共享。

10.改进Do文件编辑器、Stata速度改进等。

Do 文件编辑器的改进。随着编程变得越来越重要，Stata 16 在Do 文件编辑器中添加了“自动完成”和“语法突出显示”功能。 Stata 17 为Do 文件编辑器带来了更多改进。

Stata 17 的Do 文件编辑器允许您设置“书签”以快速跳转到长Do 文件中您想要编辑的部分。 Stata 17 的Do 文件编辑器还添加了一个新的“导航控件”（navigation），可以让你查看所有书签及其标签（bookmarks and Their labels），并且一个Do 文件中的所有“程序”（programs）都会被列出。

更快的Stata。在大数据时代，底层算法的速度变得越来越重要。为此，Stata 17 更新了排序和折叠命令的算法，使其速度更快。此外，Stata 17还提高了混合命令的执行速度（用于估计多级混合效应模型）。

利用英特尔数学内核库(MKL) 提高速度。 Stata 17 引入了英特尔数学内核库(MKL)。它适用于Intel或AMD的所有64位计算机，可以调用深度优化的LAPACK（Linear Algebra Package）线性代数包。这进一步提高了Stata和Mata的底层计算速度，让Stata用户无需做任何事情就可以享受它。

日期和时间的新函数。 Stata 17 使处理日期和时间变得更加容易，包括日期时间持续时间（计算持续时间）、日期时间相对日期（计算相对日期，例如您的下一个生日的日期）和日期时间（从日期中提取各种组件）。函数已被引入这些新函数还自动计算闰年、闰日和闰秒。

简而言之，Stata 17 不仅具有贝叶斯计量经济学的重大进步、与主流计算机语言平台更紧密的集成以及用于编程的更方便的Do 文件编辑器，而且还带来了更贴近您需求的令人兴奋的功能，这是一次重大升级。实用计量经济学（DID、表格输出、离散选择等）。毫不奇怪，在可预见的未来，Stata 将继续成为经济和社会科学领域首选的测量和统计软件。

【软件特色】

统计功能

除了传统的统计分析技术之外，该软件还包括过去二十年开发的新技术，包括Cox 比例风险回归、指数回归、威布尔回归以及针对多类别结果和有序结果收集的逻辑回归。泊松回归、负二项式回归、广义负二项式回归、随机效应模型等。具体来说，它具有以下统计分析功能：

数值变量数据的常见分析：参数估计、t 检验、单因素和多因素方差分析、协方差分析、交互效应模型、平衡和不平衡设计、嵌套设计、随机效应、成对多重均值比较、处理缺失。数据检测、方差齐性检验、正态性检验、变量变换等。

敏感数据的一般分析：参数估计、列联表分析（列联系数、精确概率）、流行病学表分析等。

层次数据的常见分析：等级变换、等级和检验、等级相关性等。

相关和回归分析：简单相关、偏相关、典型相关以及多元线性回归、逐步回归、加权回归、稳定回归、两步回归、百分位（中位）回归、残差等数十种回归分析方法。分析、强影响点分析、曲线拟合、随机效应线性回归模型等。

其他方法：质量控制、整群抽样设计效率、诊断测试评估、kappa 等。

绘图功能

绘图模块主要支持八种基本图形：直方图（histogram）、条形图（bar graph）、百分比条形图（单向）、百分比饼图（pie graph）、散点图（双向）和散点图矩阵（matrix）。创建。 ）、星图（star）、分位数图。如果巧妙运用，这些图形可以满足大多数用户的统计绘图要求。一些非绘图命令还提供绘制特定图形的能力。例如，生存分析绘制生存曲线，回归分析提供残差图。

矩阵计算功能

矩阵代数提供了多元统计分析所需的基本矩阵运算，例如矩阵加法、乘法、求逆、乔列斯基分解和克罗内克点积。它还提供高级操作，例如：特征值、特征向量、奇异值分解等某些统计分析命令还提供几个系统矩阵，例如估计系数向量和估计系数协方差矩阵。

编程功能

虽然它是统计分析软件，但它也具有强大的编程语言功能，可以让用户发挥聪明才智，使用多种技术来准确地实现自己想要的目的。事实上，我们软件的ado文件（高级统计部分）都是用专有语言编写的。

其统计分析能力远远超过SPSS，并且在很多方面超越SAS。计算速度非常快，因为软件在分析时将所有数据加载到内存中，所有计算完成后才与磁盘交换数据（一般来说SAS的计算速度也快至少一个数量级）。某些模块比执行相同功能的SAS 模块快近一个数量级。 ）Stata 也使用命令行进行操作，但比SAS 更容易使用。生存数据分析、纵向数据（重复测量数据）分析等功能甚至超过了SAS。用该软件绘制的统计图形非常详细且独特。

【使用教程】

1.新的荟萃分析套件，改进和扩展的选择模型（边际适用于所有地方）

2. Python与软件集成、贝叶斯预测、多链等。

3. 导入面板数据扩展回归模型（ERM）、SAS 和SPSS 数据集。

4.内存中灵活的非参数序列回归、多个数据集或帧。

5. 置信区间的样本量分析。

6. 多组IRT 的面板数量。

据Heckman选择模型 　　7、具有滞后的NLME：多剂量药代动力学模型等 　　8、Heteroskedastic命令probit；图形大小以英寸，厘米和打印机点为单位 　　9、Mata中的数值积分；Mata中的线性编程 　　10、文件编辑器：自动完成，语法高亮等； for Mac：暗模式和标签式窗口

【软件特色】

　　1、掌握您的数据 　　软件的数据管理功能可让您完全控制。 　　同时管理多个数据集 　　进出口 　　ODBC，SQL 　　排序，匹配，合并，加入，追加，创建 　　内置电子表格 　　统一 　　处理文本或二进制数据 　　在本地或在Web上访问数据 　　收集组间的统计信息 　　BLOBs字符串，可以容纳整个文档 　　数十亿行 　　成千上万的变数 　　生存数据，面板数据，多级数据，调查数据，离散选择数据，多重插补数据，分类数据，时间序列数据 　　还有更多，支持您所有的数据科学需求。 　　2、广泛的统计功能 　　3、出版品质的图形 　　软件可以轻松生成出版品质，风格独特的图形。 　　您可以指向并单击以创建自定义图形。 或者，您可以编写脚本以可重现的方式生成数百或数千个图形。 将图形导出为EPS或TIFF以供发布，将PNG或SVG导出为Web，或导出为PDF以供查看。 使用集成的图形编辑器，您可以单击以更改有关图形的任何内容，或添加标题，注释，线条，箭头和文本。 　　4、真正可重复的报告 　　自动报告结果所需的所有工具。 　　动态降价文档 　　创建Word文档 　　创建PDF文档 　　创建Excel文件 　　图形方案 　　Word，HTML，PDF，Excel，SVG，PNG 　　5、正可重复的研究 　　很多人谈论可重复的研究。 　　Stata已经致力于它超过30年。 　　我们不断添加新功能; 我们甚至从根本上改变了语言元素。 不管。软件是唯一具有集成版本控制的统计软件包。 如果您在1985年编写了一个脚本来执行分析，那么相同的脚本仍然可以运行，并且今天仍会产生相同的结果。 您在1985年创建的任何数据集，今天都可以阅读。 在2050年也是如此软件将能够运行你今天所做的任何事情。 　　6、真实的文档 　　当需要进行分析或了解您正在使用的方法时，软件不会让您高低干燥或订购书籍以了解每个细节。 　　我们的每个数据管理功能都经过充分解释和记录，并在实际示例中显示。每个估算器都有完整的文档记录，包括几个关于实际数据的示例，并对如何解释结果进行了真实的讨论。这些示例为您提供了数据，因此您可以在软件中工作甚至扩展分析。我们为您提供每个功能的快速入门，展示一些最常见的用途。想要更多细节吗？我们的方法和公式部分提供了计算内容的具体信息，我们的参考文献为您提供了更多信息。 　　软件是一个很大的包，所以有很多文档 - 31卷超过15,000页。但不要担心，键入帮助我的主题，软件将搜索其关键字，索引，甚至社区提供的包，为您带来您需要了解的关于您的主题的一切。一切都在Stata内可用。 　　7、可信 　　我们不只是编程统计方法，我们验证它们。 　　您从估算器中看到的结果依赖于与其他估算器的比较，蒙特卡罗模拟的一致性和覆盖范围，以及我们的统计人员进行的大量测试。 我们发运的每个软件都通过了一个认证套件，其中包括320万行测试代码，可产生490万行输出。 我们对这490万行输出中的每个数字和文本进行认证。 　　8、使用方便 　　所有功能都可以通过菜单，对话框，控制面板，数据编辑器，变量管理器，图形编辑器甚至SEM图形生成器来访问。 您可以通过任何分析指向并单击您的方式。 　　如果您不想编写命令和脚本，则不必这样做。 　　即使您指向并单击，也可以记录所有结果，然后将其包含在报告中。 您甚至可以保存由您的操作创建的命令，并在以后重现您的完整分析。 　　9、容易成长 　　软件执行任务的命令直观且易于学习。更好的是，您学习执行任务的所有内容都可以应用于其他任务。例如，您只需将性别==“女性”添加到任何命令，以限制您对样本中的女性进行分析。您只需将vce（robust）添加到任何估算器中，以获得对许多常见假设都很稳健的标准误差和假设检验。 　　一致性更深入。您对数据管理命令的了解通常适用于估算命令，反之亦然。还有一整套postestimation命令来执行假设检验，形成线性和非线性组合，进行预测，形成对比，甚至用交互图进行边际分析。在几乎每个估算器之后，这些命令的工作方式相同。 　　用于读取和清理数据，然后执行统计测试和估计，最后报告结果的排序命令是可重复研究的核心。 软件使所有研究人员都可以访问此过程。 　　10、易于自动化 　　每个人都有他们一直在做的任务 - 创建特定类型的变量，生成特定的表，执行一系列统计步骤，计算RMSE等。可能性是无穷无尽的。 软件有数千个内置程序，但您可能拥有相对独特的任务或者您希望以特定方式完成的任务。 　　如果您编写了一个脚本来执行给定数据集上的任务，则可以轻松地将该脚本转换为可用于所有数据集，任何变量集以及任何观察集的内容。 　　11、易于扩展 　　您自动化的一些内容可能非常有用，您希望与同事共享它们，甚至可以让所有用户使用它们。 这也很容易。只需一点代码，您就可以将自动化脚本转换为软件命令。支持官方命令支持的标准功能的命令。 可以与使用官方命令相同的方式使用的命令。 　　12、高级编程 　　软件还包括一种高级编程语言-Mata。 　　Mata具有您期望在编程语言中使用的结构，指针和类，并为矩阵编程添加了直接支持。 　　虽然您不需要编程来使用软件，但很高兴知道快速而完整的编程语言是软件的一个组成部分。Mata既是一个用于操作矩阵的交互式环境，也是一个可以生成编译和优化代码的完整开发环境。它包括处理面板数据的特殊功能，在实际或复杂矩阵上执行操作，为面向对象的编程提供全面支持，并与各个方面完全集成。 　　还具有全面的Python集成，允许您直接从代码中利用Python的所有功能。 　　甚至允许您通过每种语言的本机API在您的程序中集成C，C ++和Java插件。

【破解说明】

　　1、解压得到，软件安装包和crack破解补丁； 　　2、运行SetupStata17.exe，开始安装软件； 　　3、接受同意条款，然后继续安装； 　　4、选择想要安装的版本，BE为基础版、SE为特别版、 MP为并行计算版； 　　5、设置软件安装路径，默认即可； 　　6、等待软件安装完成，先不要打开软件； 　　7、将crack破解补丁中的文件复制到软件根目录下替换； 　　默认路径：C:\Program Files\Stata17