Stata17破解版是一款多功能的數(shù)據(jù)分析軟件，該軟件不僅操作簡(jiǎn)單，完全支持傻瓜式的操作，即使是從來沒用過的小白用戶，也可以輕松操作軟件分析自己想要的數(shù)據(jù)。此外軟件還可以支持直方圖、箱線圖、等高線圖等不同表達(dá)形式的圖標(biāo)制作，所以喜歡的話，就來下載體驗(yàn)吧！

軟件特色

1、雙重差分法的官方命令

“雙重差分法”（Difference-in-differences，簡(jiǎn)記DID）或許是最常用的計(jì)量方法。怎么能沒有DID的Stata官方命令呢？為此，Stata 17及時(shí)地推出了DID的官方命令xtdidregress；其中，“xt” 表示這是適用于面板數(shù)據(jù)的命令。

除了進(jìn)行常規(guī)的 DID 估計(jì)，命令xtdidregress還允許最多指定三個(gè)“分組變量”（group variables），或兩個(gè)分組變量與一個(gè)時(shí)間變量，從而進(jìn)行“三重差分法”（Difference-in-differences-in-differences，簡(jiǎn)記DDD）的估計(jì)。

另外，針對(duì)“重復(fù)截面數(shù)據(jù)”（repeated cross-sectional data），即所謂“準(zhǔn)面板”（pseudo panel data），Stata 17也推出了相關(guān)的新命令didregress，可進(jìn)行類似 DID 的估計(jì)。更重要的是，你可以用DID的官方命令，輕松地畫平行趨勢(shì)圖啦~

2、完美的表格輸出

實(shí)證研究者經(jīng)常需要將Stata的多個(gè)回歸結(jié)果以表格形式輸出到word文件中。雖然早有官方命令estimates table可完成此類任務(wù)，但比較死板；故此前Stata用戶一般使用非官方命令（比如estout或outreg）來輸出回歸結(jié)果。為此，Stata 17大幅改善了原來的table命令，使用戶可輕松地以表格形式匯報(bào)回歸結(jié)果（regression results）或統(tǒng)計(jì)特征（summary statistics）。

進(jìn)一步，你可以設(shè)計(jì)回歸表格的風(fēng)格（styles），并應(yīng)用于所創(chuàng)建的表格，然后將此表格輸出到Word或其他形式的文件（包括PDF、HTML、LaTex、Excel、markdown 等）。另外，你還可以使用新增的前綴（prefix）collect，來收集Stata命令的各種估計(jì)結(jié)果。最后，Stata 17還新增了Table Builder（表格創(chuàng)建器），讓用戶可通過點(diǎn)擊鼠標(biāo)（point-and-click）來創(chuàng)建表格。

3、Lasso的新功能

作為“高維回歸”（high-dimensional regression）的常用工具，Stata 16已經(jīng)推出了有關(guān)Lasso（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator，即所謂 “套索估計(jì)量”）的一系列官方命令。Stata 17則提供了更多有關(guān) Lasso 的新功能。

使用Lasso估計(jì)處理效應(yīng)模型。在 Stata 16 中，可使用命令teffects估計(jì)“處理效應(yīng)”（treatment effects）模型；而命令lasso則用于估計(jì)協(xié)變量很多的高維模型。Stata 17則將二者結(jié)合起來，其推出的新命令telasso，可估計(jì)包含很多協(xié)變量的處理效應(yīng)模型。

使用 BIC 選擇Lasso懲罰參數(shù)。作為一種“懲罰回歸”（penalized regression），在進(jìn)行Lasso估計(jì)時(shí)，需要選擇懲罰參數(shù)（penalty parameter）。在Stata 16中，可使用交叉驗(yàn)證（cross-validation）、適應(yīng)性方法（adaptive method）或代入法（plugin）來選擇懲罰參數(shù)。

在Stata 17中，新增了選擇項(xiàng) “selection(bic)”，可使用 “貝葉斯信息準(zhǔn)則”（Bayesian Information Criterion，簡(jiǎn)記BIC）選擇懲罰參數(shù)。而且，新增的估計(jì)后命令（postestimation command）bicplot 可以很方便地將此選擇過程可視化。

使用Lasso處理聚類數(shù)據(jù)。對(duì)于“聚類數(shù)據(jù)”（cluster data），由于每個(gè)聚類中觀測(cè)值存在自相關(guān)，故通常的Lasso估計(jì)可能導(dǎo)致偏差。在Stata 17中，在使用命令lasso或elasticnet時(shí)，可通過新增選擇項(xiàng) “cluster(clustvar)” 來處理聚類數(shù)據(jù)。進(jìn)一步，對(duì)于使用Lasso進(jìn)行統(tǒng)計(jì)推斷的命令，比如poregress（表示partialing-out regress），則可使用Stata 17的新增選擇項(xiàng) “cluster(clustvar)” 來得到聚類穩(wěn)健的標(biāo)準(zhǔn)誤（cluster-robust standard errors）。

4、離散選擇模型的新命令

離散選擇模型（discrete choice model）是微觀計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的常用模型。在Stata 17中，增加了以下離散選擇模型的新命令：

“面板多項(xiàng)邏輯模型”（panel multinomial logit model）。對(duì)于橫截面數(shù)據(jù)的多項(xiàng)邏輯模型，Stata已有mlogit命令。Stata 17新增的xtmlogit命令則可使用面板數(shù)據(jù)估計(jì)多項(xiàng)邏輯模型。這無疑是Stata在離散選擇模型方面的一大進(jìn)步，因?yàn)榇饲癝tata只能使用xtlogit或xtprobit估計(jì)面板二值選擇模型。

“零膨脹排序邏輯模型”（zero-inflated ordered logit model）。對(duì)于排序數(shù)據(jù)（ordered data），此前可使用Stata命令ologit或oprobit進(jìn)行估計(jì)。在實(shí)踐中，有時(shí)排序數(shù)據(jù)中最低類別所占比重很大。若將最低類別的取值記為“零”，則存在所謂“零膨脹”現(xiàn)象。此時(shí)可使用Stata 17的新增命令ziologit，估計(jì)更有效率的“零膨脹排序邏輯模型”（zero-inflated ordered logit model）。

5、久期數(shù)據(jù)的新命令

“久期數(shù)據(jù)”（duration data）常用于生物統(tǒng)計(jì)的 “生存分析”（survival analysis），在經(jīng)濟(jì)學(xué)中也有廣泛用途，例如失業(yè)的持續(xù)時(shí)間，婚姻的延續(xù)時(shí)長(zhǎng)，王朝的壽命等。久期數(shù)據(jù)常存在 “刪失”（censoring）或 “歸并” 問題，比如當(dāng)研究結(jié)束時(shí)，有些病人可能尚未死亡；或者有些失業(yè)者還未找到工作。

Stata 17新推出的命令stintcox，可使用Cox模型來估計(jì)一種特殊的“區(qū)間刪失”（interval-censored）數(shù)據(jù)。對(duì)于區(qū)間刪失數(shù)據(jù)，我們只知道事件發(fā)生于某個(gè)區(qū)間，但無法確知其發(fā)生時(shí)點(diǎn)；比如，只知道癌癥復(fù)發(fā)于兩次體檢之間的時(shí)段。如果忽略久期數(shù)據(jù)存在的區(qū)間刪失問題，則會(huì)導(dǎo)致估計(jì)偏差。

6、貝葉斯計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的全面升級(jí)

在大數(shù)據(jù)時(shí)代，由于數(shù)據(jù)日益復(fù)雜而多樣，在處理有些問題時(shí)，基于頻率學(xué)派的傳統(tǒng)計(jì)量方法可能不便使用，使得貝葉斯學(xué)派的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)逐漸興起。頻率學(xué)派認(rèn)為待估計(jì)的參數(shù)是給定的未知數(shù)（fixed unknown parameters），而貝葉斯學(xué)派則將未知參數(shù)視為服從某個(gè)分布的隨機(jī)變量，并可隨時(shí)根據(jù)新的樣本信息將其 “先驗(yàn)分布”（prior distribution）更新為 “后驗(yàn)分布”（posterior distribution）。Stata 17將Stata中原有的貝葉斯統(tǒng)計(jì)學(xué)與計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)進(jìn)行了全面升級(jí)。

貝葉斯面板數(shù)據(jù)模型（Bayesian panel-data models）。Stata目前已有的面板命令包括xtreg（靜態(tài)面板），xtlogit或xtprobit（面板二值選擇模型），以及xtologit或xtoprobit（面板排序模型）等。在 Stata 17中，如果要使用貝葉斯方法估計(jì)這些面板模型，只要在原命令之前加上 “前綴”（prefix）bayes即可。

貝葉斯向量自回歸模型（Bayesian VAR models）?！跋蛄孔曰貧w”（Vector Autoregression，簡(jiǎn)記VAR）是常見的時(shí)間序列模型。在已有的Stata中，可用命令var來估計(jì)VAR模型，而后續(xù)命令則包括：使用fcast進(jìn)行 “動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)”（dynamic forecast），以及使用irf估計(jì) “脈沖響應(yīng)函數(shù)”（impulse response function，簡(jiǎn)記 IRF）與 “預(yù)測(cè)誤差方差分解”（forecast error variance decomposition，簡(jiǎn)記 FEVD）。

在Stata 17中，則可使用命令“bayes: var”（即在命令var之前加上前綴 bayes）估計(jì)貝葉斯的 VAR 模型，然后用bayesfcast進(jìn)行動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)；而脈沖響應(yīng)函數(shù)與預(yù)測(cè)誤差方差分解也可類似地得到。

然后，使用bayesfcast進(jìn)行動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)；

而脈沖響應(yīng)函數(shù)（IRF）與預(yù)測(cè)誤差方差分解（FEVD）也可類似地得到。

使用貝葉斯方法估計(jì)VAR模型有兩大好處。首先，VAR模型通常包含較多參數(shù)，若樣本較小，則估計(jì)結(jié)果不穩(wěn)定。而貝葉斯方法由于較易“整合先驗(yàn)信息”（incorporating prior information），故在用小樣本估計(jì)VAR模型時(shí)更為穩(wěn)健。

其次，經(jīng)典的VAR模型使用大樣本理論進(jìn)行統(tǒng)計(jì)推斷與預(yù)測(cè)，需要假設(shè)估計(jì)量服從漸近正態(tài)分布，在小樣本中不易滿足。而貝葉斯方法則不使用大樣本理論，也無須漸近正態(tài)的假設(shè)，故更適用于小樣本。

貝葉斯多層模型（Bayesian multilevel models）。Stata 17新推出的bayesmh命令可以估計(jì)一系列的貝葉斯多層模型，包含“單變量”（univariate）或“多變量”（multivariate）的線性與非線性多層模型（linear and nonlinear multilevel models），乃至面板的生存時(shí)間模型（joint longitudinal and survival-time models）以及結(jié)構(gòu)方程之類的模型（SEM-type models）等。

貝葉斯線性與非線性DSGE模型（Bayesian linear and nonlinear DSGE models）。“動(dòng)態(tài)隨機(jī)一般均衡”（Dynamic Stochastic General Equilibrium，簡(jiǎn)記DSGE）模型是宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)的主流模型。在Stata 16 中，可使用命令dsge與dsgenl分別估計(jì)線性與非線性的 DSGE 模型。

在Stata 17中，只要在命令dsge與dsgenl之前加上前綴bayes，即可估計(jì)相應(yīng)的線性或非線性的貝葉斯DSGE模型?？晒┯脩暨x用的 “先驗(yàn)分布”（prior distribution）多達(dá)30以上，并可進(jìn)行貝葉斯脈沖響應(yīng)分析（Bayesian IRF analysis），區(qū)間假設(shè)檢驗(yàn)（interval hypothesis testing），以及使用貝葉斯因子（Bayesian factors）來比較模型等。

7、非參數(shù)的趨勢(shì)檢驗(yàn)

有時(shí)樣本數(shù)據(jù)中存在分組（比如，分為3組），且這些分組有天然的排序（比如，記為1，2，3組），即所謂 “排序分組”（ordered groups）。在這種排序分組的數(shù)據(jù)中，經(jīng)常希望檢驗(yàn)?zāi)硞€(gè)變量在此分組排序中（比如，第1-3組），是否存在某種趨勢(shì)，比如此變量的取值傾向于越來越大，即所謂 “tests for trend across ordered group”。

為此，可使用Stata已有命令nptrend，進(jìn)行非參數(shù)的Cuzick秩檢驗(yàn)（Cuzick test using ranks）。而Stata 17的最新版nptrend命令，則在 Cuzick秩檢驗(yàn)之外，新增了三個(gè)非參數(shù)檢驗(yàn)，即“Cochran-Armitage test”，“Jonckheere-Terpstra test” 與“l(fā)inear-by-linear trend test”，使得命令nptrend的功能大大增強(qiáng)。

8、元分析的新命令

“元分析”（meta-analysis）將多個(gè)類似的研究結(jié)果綜合在一起。比如，針對(duì)某個(gè)疫苗的有效性（vaccine efficacy），在世界各地進(jìn)行了多個(gè)實(shí)驗(yàn)，如何將每個(gè)實(shí)驗(yàn)所得的疫苗有效性指標(biāo)，通過加權(quán)平均得到統(tǒng)一的度量。Stata 17將Stata的元分析功能作了進(jìn)一步的提升。

多維元分析（Multivariate meta-analysis）。在將多個(gè)研究結(jié)果綜合在一起時(shí)，其中的每個(gè)研究可能同時(shí)匯報(bào) “多個(gè)效應(yīng)規(guī)模”（multiple effect sizes），而這些效應(yīng)之間可能存在相關(guān)性。若使用Stata既有的 meta命令，則會(huì)忽略這種相關(guān)性。Stata 17的新增命令meta mvregress可進(jìn)行多維元分析，并處理這種相關(guān)性。

加爾布雷斯圖（Galbraith plots）。Stata 17還新增了命令meta galbraithplot，可以畫元分析的 “加爾布雷斯圖”（Galbraith plots）。此圖可用于評(píng)估不同研究之間的異質(zhì)性（assessing heterogeneity of the studies），并發(fā)現(xiàn)潛在的極端值（potential outliers）。

留一元分析（Leave-one-out meta analysis）。Stata 17新增了 “留一元分析”（Leave-one-out meta-analysis）的功能。所謂“留一元分析”，就是在進(jìn)行元分析時(shí)，每次均留出一個(gè)研究（不放在樣本中），以考察元分析結(jié)果的穩(wěn)健性；比如，最終結(jié)果是否過度依賴于某個(gè)研究。在使用Stata命令meta summarize或meta forestplot進(jìn)行元分析時(shí)，可使用新增的選擇項(xiàng)leaveoneout來進(jìn)行留一元分析。

9、Stata與Python、Java、H2O及Jupyter Notebook的整合

在大數(shù)據(jù)時(shí)代，Stata也在加快與主流軟件平臺(tái)的整合，為用戶提供更多的增值服務(wù)。這在Stata 17的此次升級(jí)中體現(xiàn)尤其突出。

與 Python 的整合（Python integration）。Python已是炙手可熱的主流計(jì)算機(jī)語言。為此，Stata 16專門提供了一個(gè)與Python的接口，讓用戶在熟悉的Stata界面下調(diào)用Python，并在Stata中顯示運(yùn)行結(jié)果。Stata 17則更進(jìn)一步，推出了新的Python包（Python package）pystata，使得用戶可在Python 中方便地調(diào)用Stata。Stata 17還引入了一個(gè)新概念 “PyStata” ，包括 Stata與Python交互的所有方式。

與 Java 的整合（Java integration）。Java是一種應(yīng)用廣泛的跨平臺(tái)編程語言。在Stata 17中，你可以十分方便地在Stata程序中嵌入并執(zhí)行 Java 代碼。

對(duì)于JDBC數(shù)據(jù)交換格式的支持（Support for JDBC）。JDBC（Java Database Connectivity）是一個(gè)在不同程序與數(shù)據(jù)庫(kù)之間交換數(shù)據(jù)的跨平臺(tái)標(biāo)準(zhǔn)（a cross-platform standard for exchanging data between programs and databases）。在Stata 17中，通過支持JDBC，使得 Stata用戶可從一些最流行的數(shù)據(jù)庫(kù)導(dǎo)入數(shù)據(jù)，包括Oracle、MySQL、AmazonRedShift、Snowflake、Microsoft SQL Server等。

與H2O的整合（H2O integration）。H2O是一款流行的機(jī)器學(xué)習(xí)軟件平臺(tái)。在Stata 17中，你可以連接并調(diào)用H2O的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。這無疑為Stata用戶打開了另外一扇通往機(jī)器學(xué)習(xí)的窗口！

在Jupyter Notebook中使用Stata（Jupyter Notebook with Stata）。Jupyter Notebook是一款基于網(wǎng)頁的流行“集成開發(fā)環(huán)境”（integrated development environment，簡(jiǎn)記 IDE），尤其方便展示代碼、公式、文字與可視化。在Stata 17中，作為PyStata的一部分（依賴于 Python 包 pystata），你可以從 Jupyter Notebook調(diào)用 Stata與Mata（Stata的矩陣語言）。這意味著，你可以在同一環(huán)境中整合Python與Stata的功能，使得你的工作更加可復(fù)制（reproducible）且易于分享。

10、Do文件編輯器的改進(jìn)與Stata速度提升等

Do文件編輯器的改進(jìn)（Do-file Editor improvements）。隨著編程的重要性日益提高，Stata 16在Do文件編輯器中加入了 “自動(dòng)填寫完成”（autocompletion）與 “語法高亮”（syntax highlighting）的功能。Stata 17又將Do文件編輯器的功能進(jìn)一步提升。

在Stata 17的Do文件編輯器中，可通過設(shè)置 “bookmarks”（書簽）而在一個(gè)較長(zhǎng)的do文件中迅速跳至想要編輯的部分。Stata 17的Do文件編輯器還新增了“navigation control”（導(dǎo)航），其中羅列所有的書簽及其標(biāo)簽（bookmarks and their labels），以該Do文件中的全部“程序”（programs）。

Stata的速度提升（Faster Stata）。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，基礎(chǔ)算法的速度越來越重要。為此，Stata 17更新了命令sort與collapse的算法，使之更為快捷。另外，Stata 17也提升了命令mixed（用于估計(jì)多層混合效應(yīng)模型，即 multilevel mixed-effects models）的運(yùn)行速度。

使用Intel Math Kernel Library（MKL）提升速度。Stata 17引入了Intel Math Kernel Library（MKL），適用于所有Intel或AMD的64位計(jì)算機(jī)，從而可調(diào)用深度優(yōu)化（deeply optimized）的LAPACK（Linear Algebra PACKage）線性代數(shù)包。這將使得Stata與Mata的底層計(jì)算速度進(jìn)一步提升，而Stata用戶無須作任何事情即可享用。

處理日期與時(shí)間的新函數(shù)（New functions for dates and times）。Stata 17 引入了方便處理日期與時(shí)間的新函數(shù)，包括Datetime duration（計(jì)算持續(xù)時(shí)間），Datetime relative dates（計(jì)算相對(duì)日期，比如下個(gè)生日的日期），以及Datetime（從日期中提取不同的成分）。這些新函數(shù)還會(huì)自動(dòng)考慮閏年（leap years）、閏日（leap days）與閏秒（leap seconds）的因素。

總之，Stata 17是一次令人激動(dòng)的重大升級(jí)，不僅有貝葉斯計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的高歌猛進(jìn)，與主流計(jì)算機(jī)語言平臺(tái)的深度整合，更便于編程的Do文件編輯器，而且更為貼近計(jì)量實(shí)戰(zhàn)的需求（DID，表格輸出，離散選擇等）。顯然，在可預(yù)見的將來，Stata 依然會(huì)是經(jīng)管社科的首選計(jì)量與統(tǒng)計(jì)軟件。

軟件功能

雙重差分法的官方命令

完美的表格輸出

Lasso的新功能

離散選擇模型的新命令

久期數(shù)據(jù)的新命令

貝葉斯計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的全面升級(jí)

非參數(shù)的趨勢(shì)檢驗(yàn)

元分析的新命令

Stata與Python、Java、H2O 及 Jupyter Notebook的整合

Do文件編輯器的改進(jìn)與Stata速度提升等

更新內(nèi)容

1.修復(fù)已知bug

2.優(yōu)化操作體驗(yàn)