You don't have javascript enabled. Please enble Javascript to access website content.

Telefonszám: +36 30 719 2573

0item(s)

Az Ön bevásárlókosara üres.

Product was successfully added to your shopping cart.

Stata

Miért

Intuitív · Erős · Átfogó
A Stata egy átfogó, integrált statisztikai szoftvercsomag, ami mindent megad, amire Önnek szüksége van az adatelemzéshez, adatkezeléshez és grafikához.
  • Gyors, pontos, egyszerű kezelni
  • Széleskörű statisztikai funkciók
  • Átfogó adatkezelési képességek
  • Publikáció szintű grafikák
  • Matrix programozás a Mata-val
  • Valós dokumentáció
  • Tesztelt – hitelesített és ellenőrzött
  • Gyors többmagos támogatás - Stata/MP
  • Kiváló és ingyenes technikai támogatás
  • Bővíthető
  • Keresztplatform kompatibilis
  • Tudományterületek széles körében használt
  • Elérhető segítség
  • Erős felhasználói közösség
  • Lehetőségek örökös jogosítványra
  • Megengedhető és versenyképes árazás

Gyors, pontos, egyszerű kezelni

Kattintós felületével és erőteljes parancssoros környezetével a Stata egyaránt gyors, pontos és egyszerűen használható.

Minden elemzés reprodukálható és dokumentálható a publikáláshoz vagy áttekintéshez. A verzió ellenőrzése biztosítja, hogy a statisztikai programokkal ugyanazokat az eredményeket adják, függetlenül attól, mikor írta őket. A pontos adatokért nézze át a tanúsítványi eredményeket és az FDA-megfelelési dokumentumot.

Stata
Stata

Széleskörű statisztikai funkciók

A Stata több száz statisztikai eszközt ad Önnek;

a standard módszerektől kezdve, mint például

  • Alap tabulációk és összefoglalók
  • Eset-kontroll elemzés,
  • ARIMA,
  • ANOVA és MANOVA,
  • Lineáris regresszió,
  • Idősorok simítása,
  • Általánosított lineáris modellek (GLM),
  • Klaszteranalízis,
  • Kontrasztok és összehasonlítások,
  • Erőelemzés,
  • Mintaszelekció,
  • És még több

a fejlett technikákig, mint a

  • Többszintű modellek,
  • Túlélési modellek törékenységgel,
  • Strukturális egyenlet modellezés (SEM),
  • Dinamikus paneladat (DPD) regressziók,
  • Bináris, számos, cenzúrázott eredmények,
  • ARCH,
  • Többszörös pótlás,
  • Survey adatok,
  • Kezelés várható hatása,
  • Egzakt statisztikák,
  • Bayes-analízis,
  • És még több

Átfogó adatkezelési képességek

A Stata adatkezelő funkciói teljes irányítást adnak Önnek minden adattípusnál.

A Stata adatkezelő funkciói teljes irányítást adnak Önnek minden adattípusnál. Kombinálhat és átalakíthat adathalmazokat, kezelheti a változókat és csoportok vagy replikák közötti statisztikákat gyűjthet össze. Dolgozhat byte, integer, long, float, double vagy string változókkal (beleértve BLOBokat és stringeket akár 2 milliárd karakterig). A Stata fejlett eszközökkel rendelkezik speciális adatok kezelésére úgy mint túlélési/duration adatok, idősoros adatok, panel/longitudinális adatok, többszörös pótlás adatok és survey adatok.

Stata

Publikáció minőségű grafikák

Stata
Stata
Stata
Stata

✓ regressziós illesztés grafikonok
✓ eloszlási plotok
✓ idősoros grafikonok
✓ túlélési plotok
✓ kontúr plotok

A Stata segítségével egyszerűen hozhat létre publikáció-szintű egyedien szerkesztett grafikonokat.

Scripteket írhat arra, hogy grafikonok százait vagy ezreit hozza létre reprodukálhatóan és exportálja őket a publikáláshoz EPS vagy TIF formátumban, PNG-ben a webre vagy PDF-ben a megtekintéshez. A beépített grafikon szerkesztővel (Graph Editor) bármit megváltoztathat a grafikonon vagy hozzáadhat címeket, jegyzeteket, vonalakat, nyilakat és szöveget.

Matrix programozás a Mata-val

A Mata egy fejlett programnyelv ami köztesnyelvre (bytecode) alakítja amit gépel, optimalizálja és gyorsan végrehajtja azt.

Bár nem kell programoznia a Stata használatához, megnyugtató tudni, hogy egy gyors és teljes mátrix programnyelv a Stata szerves része. A Mata egy interaktív környezet a mátrixok manipulálására csak úgy, mint egy teljes fejlesztői környezet amivel lefordított és optimalizált kódot hozhat létre. Speciális funkciókkal rendelkezik a paneladatok feldolgozására, műveleteket hajt végre valós vagy komplex mátrixokban, teljes támogatást nyújt objektum-orientált programozáshoz és a teljesen beágyazott a Stata minden területén.

Valós dokumentáció

Stata
Stata

Amikor a kiértékelésre vagy az alkalmazott módszerek megértése kerül sor, a Stata nem hagyja Önt cserben és nem szükséges könyvekből megtanulnia minden részletet.

Minden adatkezelési funkciónk teljesen meg van magyarázva és dokumentálva valamint bemutatva a gyakorlatban, valós példákkal. Minden estimator teljesen dokumentált és számos példát tartalmaz valós adatokon, valós értekezésekkel arra vonatkozóan, hogy hogyan mutassuk be eredményeinket. A példákhoz adatok tartoznak így Ön végigkövetheti azok kiértékelését a Stata-ban és még ki is terjesztheti az elemzést. Egy gyors bevezetőt adunk Önnek minden funkciónál, bemutatva a legáltalánosabb felhasználásokat. Még több részletre kíváncsi? A Módszerek és kifejezések (Methods and formulas) részben a megtekinthet a pontos számításokat a referenciák (References) pedig még több információra mutatnak.

A Stata egy nagy csomag így sok dokumentációval rendelkezik – több, mint 14 000 oldal 27 kötetben. Ne aggódjon, gépelje a “help keresett kifejezés“parancsot, és a Stata rákeres a kulcsszavakra, indexekre valamint a felhasználó által írt csomagokra hogy megtalálja Önnek a keresett kifejezést. Minden elérhető a Stata-n belül.

Megbízható

A statisztikai módszereket nem csak megírjuk, validáljuk is.

Az eredmények amiket a Stata becsléséből lát más becslések eredményeinek összehasonlításából származnak, a konzisztencia és lefedettség Monte Carlo szimulációiból, valamint statisztikusaink által végzett széleskörű tesztelésen alapszik. Minden Stata amit szállítunk teljesített egy tanúsító próbát, ami egy 2.3 millió sornyi tesztkódot jelent ami 4.3 millió sornyi outputot eredményez. Minden egyes számot és szövegrészletet ellenőrzünk ebből a 4.3 millió sorból.

Technikai segítség

A Stata technikai segítség ingyenes a regisztrált felhasználóknak. Ez egy tipikus esete annak, amikor sokkal többet kap, mint amiért fizet.

Stata programozókból és statisztikusokból álló elkötelezett szakértői csapatunk várja, hogy válaszolhasson technikai kérdéseire. A furfangos adatkezelési megoldásoktól kezdve a grafikonok megjelenésének megfelelő szerkesztéséig; egy robusztus standard hiba magyarázatától a többszintű modellek megadásáig. Mindenre tudjuk a választ.

Bővíthető

A Stata olyan jól programozható, hogy a fejlesztők és felhasználók naponta adnak hozzá új funkciókat, ezáltal kielégítve napjaink kutatásainak növekvő igényeit.

Az internet segítségével új funkciók és hivatalos frissítések egyetlen klikkeléssel is telepíthetőek.

Keresztplatform kompatibilis

A Stata fut Windowson, Mac-en és Linux/Unix operációs rendszereken; a licenceink nem platform-specifikusak.

Ez azt jelenti, hogy ha Önnek Mac laptopja és Windows asztali gépe van, nincs szüksége két külön jogosítványra a Stata futtatásához. Bármely támogatott platformra telepítheti a programot. A Stata adatok és programok valamint egyéb adatok megoszthatóak a különböző platformok között fordítás nélkül. Gyorsan és egyszerűen importálhatja adathalmazait más statisztikai csomagokba, jegyzettömbökbe, adatbázisokba.

Széles körben elterjedt

A kutatók több, mint 30 éve használják a Stata szoftvert, ami mindent biztosít, amire az adatelemzésnél, adatkezelésnél és grafikánál szükség van.

A Stata használata széles körben elterjedt a következő tudományterületeken:

Viselkedéstudomány

Biostatisztika

Közgazdaságtan

Közpolitika

Szociológia

Oktatás

Járványtan

Pénzügy, üzlet és marketing

Orvostudomány

Politológia

Közegészségügy

ERM = Endogeneity
+ Selection
+ Treatment

Combine endogenous covariates, sample selection, and endogenous treatment in models for continuous, binary, ordered, and censored outcomes.

Ermistatas Eureka Take your causal inference to a whole new level.

Latent class analysis (LCA)

lca diagram

Discover and understand the unobserved groupings in your data. Use LCA's model-based classification to find out

  • how many groups you have,
  • who is in those groups, and
  • what makes those groups distinct.

bayes: logistic ...
and 44 more

Bayesian regression

Type bayes: in front of any of 45 Stata estimation commands to fit a Bayesian regression model.

Markdown & dynamic documents

Type this,
code
Get this,
markdown thumbnail
  • Create webpages from Stata
  • Intermix text, regressions, results, graphs, etc.
  • See changes in data or commands automatically reflected on webpage

Linearized DSGEs

Write your model in simple algebraic form. Stata does the rest: solve model, estimate parameters, estimate policy and transition matrices (with CIs), estimate and graph IRFs, and perform forecasts.

Finite mixture models (FMMs)

fmm-graph-blue
  • 17 estimators and combinations
  • Continuous, binary, count, ordinal, categorical, censored, and truncated outcomes
  • Survival outcomes

Spatial autoregressive models

Because


         sometimes


                  where you are


                                  matters.

Interval-censored survival models

graph

Fit any of Stata's six parametric survival models to interval-censored data. All the usual survival features are supported: stratified estimation, robust and clustered SEs, survey data, graphs, and more.

Nonlinear multilevel
mixed-effects models

menl
      When ...
      your science ...
      says ...
      your model ...
      is ...
      nonlinear in its parameters

Mixed logit models: Advanced choice modeling

Do you walk to work, ride a bus, or drive your car? Which of three insurance plans do you buy? Which political party do you vote for?

We make dozens of choices every day. Researchers have access to gaggles of data about those choices. Mixed logit introduces random effects into choice modeling and thereby relaxes the IIA assumption and increases model flexibility.

Nonparametric regression

Nonparametric regression

When you know something matters.

But have no idea how.

Create Word documents from Stata

  • Automate your reports
  • Write paragraphs and tables to Word documents
  • Embed Stata results and graphs in paragraphs and tables
  • Customize formatting of text, tables, and cells

Bayesian multilevel models

Graph

Small number of groups?
Many hierarchical levels?
Prefer making probability statements?

Consider Bayesian multilevel modeling.

Threshold regression

graph

Your time-series regression may change parameters at some point in time or at multiple points in time. The activity of foraging animals might follow a completely different pattern at temperatures above some threshold. You may not know the value of that threshold. Finding such thresholds and estimating the parameters within the regimes is what threshold regression does.

Panel-data tobit with random coefficients

graph

Stata has long had estimators for random effects (random intercepts) in panel data.

Now you can have random coefficients, too.

Search, browse, and import FRED data

graph

The St. Louis Federal Reserve makes available over 470,000 U.S. and international economic and financial time series. You can now easily search, browse, and import these data.

Multilevel regression for interval-measured outcomes

Incomes are sometimes recorded in groupings, as are people's weights, insect counts, grade-point averages, and hundreds of other measures. Often we have repeated measurements for individuals, or schools, or orchards, etc. So ... we need multilevel regression for interval-measured (interval-censored) outcomes.

Multilevel tobit regression for censored outcomes

  • Left-censoring, right-censoring, both
  • Censoring that varies by observation
  • Make inferences about either the uncensored or the censored outcome
  • Robust and clustered SEs
  • Support for survey data

Panel-data cointegration tests

graph
  • Tests
    • Kao
    • Pedroni
    • Westerlund
  • Total of nine variants of tests

Tests for multiple breaks in time series

graph
  • Cumulative sum (CUSUM) test for parameter stability
    • CUSUM of recursive residuals
    • CUSUM of OLS residuals
  • Plots with CIs

Multiple-group generalized SEM

graph

Generalized SEM now supports multiple-group analysis. Easily specify groups and test parameter invariance across groups. GSEM models include

  • continuous, binary, ordinal, count, categorical, and even survival outcomes
  • multilevel models

ICD-10-CM/PCS

  • NCHS's ICD-10-CM diagnosis codes
  • CMS's ICD-10-PCS procedure codes
  • Verify codes are valid
  • Create new variables based on codes

Power for cluster randomized designs

power twomeans graph

Power analysis for comparing

  • One- and two-sample means
  • One- and two-sample proportions
  • Two-sample survivor curves

when you randomize clusters instead of individuals

Power for linear regression models

screenshot of dialog box
  • Solve for
    • Power
    • Sample size
    • Effect size
  • Specify lists of
    • Alpha values
    • Power levels
    • Beta values
    • Sample sizes
    • And more
  • Automated tables and graphs

Heteroskedastic linear regression

graph
  • Model for the variance
  • Robust and cluster SEs
  • Survey-data support

Poisson models with sample selection

Counts are common. How many:

Fish did you catch?
Accidents occurred?
Patents does a firm generate?

Outcomes are not always seen.

Folks evade the game warden.
Accidents are not always reported.
Some firms prefer trade secrets to patents.

So you need Poisson models with sample selection.

Stata/MP Stata/SE Stata/IC Numerics by Stata

Whether you’re a student or a seasoned research professional, we have a package designed to suit your needs:

  •     Stata/MP: The fastest version of Stata (for quad-core, dual-core, and multicore/multiprocessor computers) that can analyze the most data
  •     Stata/SE: Stata for large datasets
  •     Stata/IC: Stata for mid-sized datasets
  •     Numerics by Stata: Stata for embedded and web applications

Stata/MP is the fastest and largest version of Stata. Virtually any current computer can take advantage of the advanced multiprocessing of Stata/MP. This includes the Intel i3, i5, i7, Xeon, and Celeron, and AMD multi-core chips. On dual-core chips, Stata/MP runs 40% faster overall and 72% faster where it matters, on the time-consuming estimation commands. With more than two cores or processors, Stata/MP is even faster. Find out more about Stata/MP .

Stata/MP, Stata/SE, and Stata/IC all run on any machine, but Stata/MP runs faster. You can purchase a Stata/MP license for up to the number of cores on your machine (maximum is 64). For example, if your machine has eight cores, you can purchase a Stata/MP license for eight cores, four cores, or two cores.

Stata/MP can also analyze more data than any other flavor of Stata. Stata/MP can analyze 10 to 20 billion observations given the current largest computers, and is ready to analyze up to 1 trillion observations once computer hardware catches up.

Stata/SE and Stata/IC differ only in the dataset size that each can analyze. Stata/SE and Stata/MP can fit models with more independent variables than Stata/IC (up to 10,998). Stata/SE can analyze up to 2 billion observations.

Stata/IC allows datasets with as many as 2,048 variables and 2 billion observations. Stata/IC can have at most 798 independent variables in a model.
Numerics by Stata can support any of the data sizes listed above in an embedded environment.

All the above flavors have the same complete set of features and include PDF documentation.

Product featuresStata/ICStata/SEStata/MP

Maximum number of variables

2,048 32,767  120,000

Maximum number of observations

2.14 billion 2.14 billion  Up to 20 billion

Maximum number of independent variables

798 10,998   10,998

Multicore support

Time to run logistic regression with 5 million obs and 10 covariates 1-core

1-core

10.0 sec

1-core

10.0 sec

   2-core       4-core       4+

  5.0 sec       2.6 sec    Even faster

Complete suite of statistical features

Publication-quality graphics

Matrix programming language

Complete PDF documentation

Exceptional technical support

Includes within-release updates

64-bit version available

Disk space requirements 1 GB 1 GB 1 GB
Memory space requirements 1 GB 2 GB 4 GB

STATA

Rendszerkövetelmények

A Stata a lent felsorolt platformokon fut. Míg a Stata szoftver rendszer-specifikus, az Ön Stata jogosítványa nem az; így nem kell megadnia, milyen operációs rendszert használ, amikor leadja rendelését a licencre.

Tudja meg, hogyan fut a Stata két magos, több magos és többprocesszoros számítógépeken.

Platformok

Stata Windows-ra

  • Windows 10 *
  • Windows 8 *
  • Windows 7 *
  • Windows Vista *
  • Windows Server 2016, 2012, 2008, 2003 *

* 64-bit és 32-bit Windows verziók Intel® vagy AMD  gyártmányú x86-64 és x86 processzorokkal

Stata  Mac-re

  • A Stata macOS-en 64-bit Intel® processzorokat követel (Core™2 Duo vagy jobb) macOS 10.9 vagy újabb verzión

Stata Unix-ra

  • Linux
  • Bármely 64-bit (x86-64 vagy kompatibilis) vagy 32-bit (x86 vagy kompatibilis) Linuxon

Hardver követelmények

Csomag Memória Lemezterület
Stata/MP 4 GB 1 GB
Stata/SE 2 GB 1 GB
Stata/IC 1 GB 1 GB

A Stata Unix-on olyan videókártyát igényel, ami képes több ezer vagy még több szín megjelenítésére (16-bit or 24-bit color)

A Stata széles körben használt a következő területeken:

  • Behavioral sciences
  • Biostatistics
  • Economics
  • Education
  • Epidemiology
  • Finance, business, and marketing
  • Medicine
  • Political science
  • Public health
  • Public policy
  • Sociology

Kategóriánként

Lineáris modellek

regression  •  censored outcomes  •  endogenous regressors  •  bootstrap, jackknife, and robust and cluster–robust variance  •  instrumental variables  •  three-stage least squares  •  constraints  •  quantile regression  •  GLS  •  more

Longitudinális adatok/paneladatok

random and fixed effects with robust standard errors  •  linear mixed models  •  random-effects probit  •  GEE  •  random- and fixed-effects Poisson  •  dynamic panel-data models  •  instrumental variables  •  panel unit-root tests  •  more

Többszintű kevert modellek

continuous, binary, count, and survival outcomes  •  two-, three-, and higher-level models  •  generalized linear models  •  nonlinear models  •  random intercepts  •  random slopes  •  crossed random effects  •  BLUPs of effects and fitted values  •  hierarchical models  •  residual error structures  •  DDF adjustments  •  support for survey data  •  more

Bináris, számos és limitált eredmények

logistic, probit, tobit  •  Poisson and negative binomial  •  conditional, multinomial, nested, ordered, rank-ordered, and stereotype logistic  •  multinomial probit  •  zero-inflated and left-truncated count models  •  selection models  •  marginal effects  •  more

Extended regression models (ERMs)

combine endogenous covariates, sample selection, and nonrandom treatment in models for continuous, interval-censored, binary, and ordinal outcomes  •  more

Általánosított lineáris modellek (GLM)

ten link functions  •  user-defined links  •  seven distributions  •  ML and IRLS estimation  •  nine variance estimators  •  seven residuals  •  more

Finite mixture models (FMMs)

fmm: prefix for 17 estimators  •  mixtures of a single estimator  •  mixtures combining multiple estimators or distributions  •  continuous, binary, count, ordinal, categorical, censored, truncated, and survival outcomes  •  more

Spatial autoregressive models

spatial lags of dependent variable, independent variables, and autoregressive errors  •  fixed and random effects in panel data  •  endogenous covariates  •  analyze spillover effects  •  more

ANOVA/MANOVA

balanced and unbalanced designs  •  factorial, nested, and mixed designs  •  repeated measures  •  marginal means  •  contrasts  •  more

Egzakt statisztikák

exact logistic and Poisson regression  •  exact case–control statistics  •  binomial tests  •  Fisher’s exact test for r x c tables •  more

Linearized DSGE models

specify models algebraically  •  solve models  •  estimate parameters  •  identification diagnostics  •  policy and transition matrices  •  IRFs  •  dynamic forecasts  •  more

Tests, predictions, and effects

Wald tests  •  LR tests  •  linear and nonlinear combinations  •  predictions and generalized predictions  •  marginal means  •  least-squares means  •  adjusted means  •  marginal and partial effects  •  forecast models  •  Hausman tests  •  more

Contrasts, pairwise comparisons, and margins

compare means, intercepts, or slopes  •  compare with reference category, adjacent category, grand mean, etc.  •  orthogonal polynomials  •  multiple-comparison adjustments  •  graph estimated means and contrasts  •  interaction plots  •  more

Simple maximum likelihood

specify likelihood using simple expressions  •  no programming required  •  survey data  •  standard, robust, bootstrap, and jackknife SEs  •  matrix estimators  •  more

Programmable maximum likelihood

user-specified functions  •  NR, DFP, BFGS, BHHH  •  OIM, OPG, robust, bootstrap, and jackknife SEs  •  Wald tests  •  survey data  •  numeric or analytic derivatives  •  more

Resampling and simulation methods

bootstrap  •  jackknife  •  Monte Carlo simulation  •  permutation tests  •  more

Time series

ARIMA  •  ARFIMA  •  ARCH/GARCH  •  VAR  •  VECM  •  multivariate GARCH  •  unobserved-components model  •  dynamic factors  •  state-space models  •  Markov-switching models  •  business calendars  •  tests for structural breaks  •  threshold regression  •  forecasts  •  impulse–response functions  •  unit-root tests  •  filters and smoothers  •  rolling and recursive estimation  •  more

Survival analysis

Kaplan–Meier and Nelson–Aalen estimators,  •  Cox regression (frailty)  •  parametric models (frailty, random effects)  •  competing risks  •  hazards  •  time-varying covariates  •  left-, right-, and interval-censoring  •  Weibull, exponential, and Gompertz models  •  more

Bayesian analysis

thousands of built-in models  •  univariate and multivariate models  •  linear and nonlinear models  •  multilevel models  •  continuous, binary, ordinal, and count outcomes  •  bayes: prefix for 45 estimation commands  •  continuous univariate, multivariate, and discrete priors  •  add your own models  •  convergence diagnostics  •  posterior summaries  •  hypothesis testing  •  model comparison  •  more

Power and sample size

power  •  sample size  •  effect size  •  minimum detectable effect  •  means  •  proportions  •  variances  •  correlations  •  ANOVA  •  regression  •  cluster randomized designs  •  case–control studies  •  cohort studies  •  contingency tables  •  survival analysis  •  balanced or unbalanced designs  •  results in tables or graphs  •  more

Treatment effects/Causal inference

inverse probability weight (IPW)  •  doubly robust methods  •  propensity-score matching  •  regression adjustment  •  covariate matching  •  multilevel treatments  •  endogenous treatments  •  average treatment effects (ATEs)  •  ATEs on the treated (ATETs)  •  potential-outcome means (POMs)  •  continuous, binary, count, fractional, and survival outcomes  •  more

SEM (structural equation modeling)

graphical path diagram builder  •  standardized and unstandardized estimates  •  modification indices  •  direct and indirect effects  •  continuous, binary, count, ordinal, and survival outcomes  •  multilevel models  •  random slopes and intercepts  •  factor scores, empirical Bayes, and other predictions  •  groups and tests of invariance  •  goodness of fit  •  handles MAR data by FIML  •  correlated data  •  survey data  •  more

Latent class analysis

binary, ordinal, continuous, count, categorical, fractional, and survival items  •  add covariates to model class membership  •  combine with SEM path models  •  expected class proportions  •  goodness of fit  •  predictions of class membership  •  more

Multiple imputation

nine univariate imputation methods  •  multivariate normal imputation  •  chained equations  •  explore pattern of missingness  •  manage imputed datasets  •  fit model and pool results  •  transform parameters  •  joint tests of parameter estimates  •  predictions  •  more

Survey methods

multistage designs  •  bootstrap, BRR, jackknife, linearized, and SDR variance estimation  •  poststratification  •  DEFF  •  predictive margins  •  means, proportions, ratios, totals  •  summary tables  •  almost all estimators supported  •  more

Cluster analysis

hierarchical clustering  •  kmeans and kmedian nonhierarchical clustering  •  dendrograms  •  stopping rules  •  user-extensible analyses  •  more

IRT (item response theory)

binary (1PL, 2PL, 3PL), ordinal, and categorical response models  •  item characteristic curves  •  test characteristic curves  •  item information functions  •  test information functions  •  differential item functioning (DIF)  •  more

Multivariate methods

factor analysis  •  principal components  •  discriminant analysis  •  rotation  •  multidimensional scaling  •  Procrustean analysis  •  correspondence analysis  •  biplots  •  dendrograms  •  user-extensible analyses  •  more

Data management

data transformations  •  match-merge  •  import/export data  •  ODBC  •  SQL  •  Unicode  •  by-group processing  •  append files  •  sort  •  row–column transposition  •  labeling  •  save results  •  more

Graphics

lines  •  bars  •  areas  •  ranges  •  contours  •  confidence intervals  •  interaction plots  •  survival plots  •  publication quality  •  customize anything  •  Graph Editor  •  more

Graphical user interface

menus and dialogs for all features  •  Data Editor  •  Variables Manager  •  Graph Editor  •  Project Manager  •  Do-file Editor  •  Clipboard Preview Tool  •  multiple preference sets  •  more

Documentation

27 manuals  •  14,000+ pages  •  seamless navigation  •  thousands of worked examples  •  quick starts  •  methods and formulas  •  references  •  more

Basic statistics

summaries  •  cross-tabulations  •  correlations  •  z and t tests •  equality-of-variance tests  •  tests of proportions  •  confidence intervals  •  factor variables  •  more

Nonparametric methods

nonparametric regression  •  Wilcoxon–Mann–Whitney, Wilcoxon signed ranks, and Kruskal–Wallis tests  •  Spearman and Kendall correlations  •  Kolmogorov–Smirnov tests  •  exact binomial CIs  •  survival data  •  ROC analysis  •  smoothing  •  bootstrapping  •  more

Epidemiology

standardization of rates  •  case–control  •  cohort  •  matched case–control  •  Mantel–Haenszel  •  pharmacokinetics  •  ROC analysis  •  ICD-10  •  more

GMM and nonlinear regression

generalized method of moments (GMM)  •  nonlinear regression  •  more

Other statistical methods

kappa measure of interrater agreement  •  Cronbach's alpha  •  stepwise regression  •  tests of normality  •  more

Functions

statistical  •  random-number  •  mathematical  •  string  •  date and time  •  more

Internet capabilities

ability to install new commands  •  web updating  •  web file sharing  •  latest Stata news  •  more

community-contributed commands

community-contributed commands for meta-analysis, data management, survival, econometrics, more

Programming features

adding new commands  •  command scripting  •  object-oriented programming  •  menu and dialog-box programming  •  dynamic documents  •  Markdown  •  Project Manager  •  plugins  •  more

Matrix programming—Mata

interactive sessions  •  large-scale development projects  •  optimization  •  matrix inversions  •  decompositions  •  eigenvalues and eigenvectors  •  LAPACK engine  •  real and complex numbers  •  string matrices  •  interface to Stata datasets and matrices  •  numerical derivatives  •  object-oriented programming  •  more

Embedded statistical computations

Numerics by Stata

Installation Qualification

IQ report for regulatory agencies such as the FDA  •  installation verification

Accessibility

Section 508 compliance, accessibility for persons with disabilities

Sample session

A sample session of Stata for Mac, Unix, or Windows.

New in Stata 15—Latent class analysis  •  Bayes prefix  •  Combine endogenous regressors, treatment effects, and selection  •  Spatial autoregressive models  •  Finite mixture models (FMM)  •  Markdown—create web pages with intermixed text, Stata output, and graphs  •  DSGE models  •  Nonlinear multilevel and panel-data models  •  Mixed logit choice models  •  Multilevel Bayesian analysis  •  Nonparametric regression  •  Interval-censored survival models  •  and much more

 

Price From: 117,00 $

Availability: Készleten

* A csillaggal jelölt mez?k kitöltése kötelez?

Price From: 117,00 $