Stata 15中文激活版是一款非常專業(yè)的數(shù)據(jù)分析、管理以及圖表繪制工具，可以幫助您統(tǒng)計(jì)和分析數(shù)據(jù)，新版本的stata帶來了全新的界面和性能，在功能方面也有所升級(jí)，本站為大家?guī)砹俗钚碌腟tata15激活版下載地址，有需要的朋友們就來下載使用吧。

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統(tǒng)計(jì)學(xué)軟件Stata 15.1 SE 中文激活版（自帶中文語言+永久序列號(hào)）：點(diǎn)擊下載

Stata 15.1安裝升級(jí)激活步驟（64位參考）

1、需要先安裝 Stata 15主程序，安裝后先不要運(yùn)行軟件，將crack內(nèi)的許可證STATA.lic和補(bǔ)丁StataMP-64復(fù)制到安裝目錄，補(bǔ)丁替換原來的文件

默認(rèn)：C:\Program Files (x86)\Stata15

2、升級(jí)Stata15.1

在command窗口，輸入命令“db update”，點(diǎn)回車鍵

彈出窗口選擇第二項(xiàng)From alternate location，點(diǎn)擊“Browse”，定位到壓縮包文件夾里的“stata15update_win”文件夾

選擇好后，點(diǎn)ok

點(diǎn)yes開始升級(jí)

等待一會(huì)，升級(jí)成功，點(diǎn)確定

運(yùn)行軟件之前，我們?cè)俅螌⑸?jí)包文件夾內(nèi)的補(bǔ)丁和許可證復(fù)制替換到安裝目錄

默認(rèn)：C:\Program Files (x86)\Stata15

重新啟動(dòng)軟件就是中文激活版了（如果沒有顯示中文界面，可以在Stata軟件設(shè)置里更改Stata語言：Edit > Preferences > User-interface language）

以上安裝升級(jí)步驟是最新、最簡單的激活方法，而下面這些是剛開始激活還不完善時(shí)推出的可行方法，64位系統(tǒng)建議參考上面的方法，而32位則參考下方的教程。

Stata 15安裝教程（32位參考）

1、在本站提供的百度網(wǎng)盤地址中，下載Stata15壓縮包，并解壓后，將系統(tǒng)時(shí)間修改為2016年某一天，隨便改

2、時(shí)間改好后，雙擊運(yùn)行原版Stata15進(jìn)行安裝

3、在歡迎安裝界面中，點(diǎn)擊【Next】進(jìn)行下一步

4、選擇我已接受許可協(xié)議，并繼續(xù)點(diǎn)擊【Next】下一步

5、設(shè)置用戶信息，大家可以選擇默認(rèn)，或隨意輸入，之后繼續(xù)點(diǎn)擊【Next】下一步

6、選擇需要安裝的Stata版本，包括stata/mp、se、ic等版本，根據(jù)自身需求進(jìn)行安裝，只能單選，之后點(diǎn)擊【Next】

7、確認(rèn)安裝位置，默認(rèn)安裝在C盤，我們可以點(diǎn)擊【Browse】圖標(biāo)更改安裝位置，同時(shí)也可以默認(rèn)在C盤安裝，確認(rèn)后，點(diǎn)擊【Next】進(jìn)行下一步

8、選擇默認(rèn)的工作目錄，這里有兩個(gè)選項(xiàng)，大家根據(jù)自身需求選擇即可，【Next】下一步

9、之后點(diǎn)擊【Next】就開始安裝了

10、正在安裝中，稍候片刻，這時(shí)候請(qǐng)不要關(guān)閉程序

11、安裝成功，點(diǎn)擊【Finish】完成安裝

到這里Stata 15就安裝成功了，下面我們來進(jìn)行到Stata 15激活。

Stata 15激活教程（32位參考）

1、找到在本站下載并解壓后的文件根目錄，找到runasdate.2.1文件夾

2、將“runasdate_chs.exe”復(fù)制到安裝目錄下運(yùn)行，首先將時(shí)間修改為2016年6月30之前，然后選擇Stata15主程序運(yùn)行

3、最后將Stata 15序列號(hào)輸入到對(duì)應(yīng)項(xiàng)中完成激活。名字和單位隨便填

Stata 15永久序列號(hào)： 

序列號(hào) （Seri）：10699393

授權(quán)碼 （Code）：6irr omjb3xob $m9x k7uh u7lt y258 a51y tphc

激活碼 （Auth）：vuts

4、Stata 15版就激活完成了。

Stata15新功能：

1.擴(kuò)展回歸模型

我們稱之為ERMS 擴(kuò)展回歸模型。四個(gè)新的命令適合

. 線性回歸分析,

. 區(qū)間回歸包括 tobit模型，

. 概率，

. 有序概率模型

可任意組合成：

. 內(nèi)生變量

. 非隨機(jī)處理任務(wù)

. 內(nèi)源性(Heckman-style)樣本的選擇

這些新的命令讓人驚喜，因?yàn)榭梢栽谌魏我粋€(gè)方程中加入內(nèi)生變量，包括處理賦值和概率選擇方程。內(nèi)生變量并不局限于連續(xù)性。它們可以是二進(jìn)制或序數(shù)。不管是外生的還是內(nèi)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(xiàng)或立方項(xiàng)!

這些新的ERM命令—eregress,eintreg,eprobit, 和eoprobit注定會(huì)流行起來，因?yàn)樗麄兘鉀Q了研究人員的很多問題。首先, 可能有一個(gè)內(nèi)生變量, 因?yàn)樵S多模型都省略了與模型中的變量相關(guān)的變量。其次，數(shù)據(jù)經(jīng)常被刪剪，而刪剪不是隨機(jī)的。ERM 樣本選擇選項(xiàng)允許您對(duì)選擇過程進(jìn)行建模, 并對(duì)其進(jìn)行調(diào)整?；蛘? 如果您正在使用非隨機(jī)處理效應(yīng)模型, 則可以用 ERM處理分配選項(xiàng)?；蛘? 可以結(jié)合處理分配和選擇選項(xiàng), 其中一些是由于后續(xù)的行為而損失的擬合內(nèi)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(shù)據(jù)中未觀測到的組。你可能有關(guān)于消費(fèi)者的數(shù)據(jù)，并且根據(jù)消費(fèi)者對(duì)產(chǎn)品的潛在興趣將他們分成三組。但是，在數(shù)據(jù)中沒有指定每個(gè)消費(fèi)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(jì)屬于每一類的消費(fèi)者比例;

. 使用新的estat lcprob命令估計(jì)每個(gè)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(píng)價(jià)適合度;

. 使用現(xiàn)有的predict命令獲取分類成員的預(yù)測概率和觀測結(jié)果變量的預(yù)測值。

3、貝葉斯前綴指令

新的bayes：前綴命令使你能夠適應(yīng)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(xiàn)在可以通過輸入文字就可以：在這個(gè)模型中, 為變量 id的每個(gè)值添加隨機(jī)截距。

新的bayes：前綴命令在許多Stata評(píng)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(jí)、面板數(shù)據(jù)、生存和樣本選擇模型!

新命令支持所有Stata的貝葉斯的功能。你可以從之前的模型參數(shù)的分布中選擇，也可以使用之前默認(rèn)的。當(dāng)閉合形式解決方案用于Gibbs方法時(shí)，可以使用默認(rèn)的自適應(yīng) Metropolis–Hastings 抽樣, 或Gibbs抽樣, 或兩種方法的組合。在bayesmh命令的基礎(chǔ)上可以使用STATA的任何其他功能?？梢愿幕貧w系數(shù)的缺省先驗(yàn)分布，比如，使用prior()選項(xiàng)：

4、線性動(dòng)態(tài)隨機(jī)一般均衡(DSGE)模型

DSGEs是經(jīng)濟(jì)學(xué)中的一個(gè)時(shí)間序列模型。它們是傳統(tǒng)預(yù)測模型的替代品。兩者都試圖解釋總的經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象, 但 DSGEs 允許對(duì)來自經(jīng)濟(jì)理論模型的基礎(chǔ)上做這個(gè)。建立在經(jīng)濟(jì)理論基礎(chǔ)上的方程很多。這些方程的關(guān)鍵特征是, 未來變量的期望值會(huì)影響今天的變量。這是區(qū)別 DSGEs 與矢量回歸或狀態(tài)空間模型的一個(gè)特性。另一個(gè)特點(diǎn)是, 從理論推導(dǎo)出來的參數(shù)通?？梢杂眠@個(gè)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(tài)變量 (如 y) 具有隱含的沖擊, 在時(shí)間段開始時(shí)是預(yù)先確定的。

. 沖擊是驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)的隨機(jī)錯(cuò)誤。

在任何情況下, 以上dsge 命令可以定義一個(gè)模型并擬合。

如果我們有一個(gè)關(guān)于 beta 和kappa之間關(guān)系的理論, 比如它們是相等的, 我們可以用現(xiàn)有的命令test來測試它。

新的 postestimation命令estat policy和estat transition報(bào)告策略和轉(zhuǎn)換矩陣。如果鍵入

顯示將控制變量作為狀態(tài)變量的線性函數(shù)。如果有五個(gè)控制變量和三個(gè)狀態(tài)變量, 則每個(gè)控件將被報(bào)告為三個(gè)狀態(tài)的線性函數(shù)。在上面的簡單例子中, 預(yù)測 p 的線性函數(shù)將顯示為現(xiàn)在的 y 函數(shù)。

同時(shí)，報(bào)告轉(zhuǎn)換矩陣。而策略矩陣將 p 報(bào)告為函數(shù)y, 而轉(zhuǎn)換矩陣則報(bào)告 y 如何通過時(shí)間演變?yōu)閜。可以使用Stata的現(xiàn)有預(yù)測命令來生成預(yù)測?？梢允褂肧tata現(xiàn)有的irf命令來繪制脈沖響應(yīng)函數(shù)。

5、web動(dòng)態(tài)的Markdown文檔

你有沒有聽過Markdown?它是一種創(chuàng)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?chuàng)建一個(gè)文件, 其中包含所需的可讀格式的文本, 然后通過它運(yùn)行一個(gè)命令來創(chuàng)建一個(gè)HTML文件。

Stata現(xiàn)在支持Markdown, 我們已經(jīng)添加了標(biāo)簽 (功能) 到Markdown, 允許包括輸入文件中的Stata命令。你所包含的命令將被運(yùn)行和顯示, 或者以秘密方式運(yùn)行, 以及提取輸出的部分供文檔使用。

6、非線性混合效應(yīng)模型

非線性混合效應(yīng)模型也被稱為非線性多級(jí)模型和非線性層次模型?？梢杂脙煞N方式來考慮這些模型。可以把它們看成包含隨機(jī)效應(yīng)的非線性模型?；蛘呖梢园阉鼈兛闯删€性混合效應(yīng)模型, 其中一些或所有的固定和隨機(jī)效應(yīng)都是非線性的。不管哪種方式, 總的誤差分布假設(shè)成Gaussian分布。

這些模型在人口藥代動(dòng)力學(xué), 生物鑒定和研究生物學(xué)和農(nóng)業(yè)成長過程中很流行。比如，采用非線性混合效應(yīng)模型對(duì)機(jī)體的藥物吸收、地震強(qiáng)度和植物生長進(jìn)行了模擬。

新的評(píng)估命令被命名為 menl。它實(shí)現(xiàn)了 popular-in-practice Lindstrom–Bates 算法, 是基于對(duì)固定和隨機(jī)效應(yīng)的非線性均值函數(shù)進(jìn)行線性化。支持最大似然和受限最大似然估計(jì)方法。

Menl易于使用。可以直接輸入單個(gè)方程。大括號(hào){ }，用于將要匹配的參數(shù)括起來：

除了標(biāo)準(zhǔn)功能外, postestimation特征還包括對(duì)隨機(jī)效應(yīng)及其標(biāo)準(zhǔn)誤差的預(yù)測，對(duì)模型中定義的感興趣參數(shù)的預(yù)測, 作為其他模型參數(shù)和隨機(jī)效應(yīng)的參數(shù)、聚類相關(guān)矩陣的整體評(píng)估等。

7、空間自回歸模型(SAR)

Stata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(shí)間序列滯后的空間模擬。時(shí)間序列滯后近年來成為變量值?？臻g滯后是附近地區(qū)的值。

該模型適用于區(qū)域數(shù)據(jù), 也稱為區(qū)域性數(shù)據(jù)。觀測結(jié)果被稱為空間單位, 可以是國家、州、區(qū)、縣、市、郵政編碼或城市街區(qū)，或者它們可能根本就不是地理位置。它們可能是社交網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)?？臻g模型評(píng)估直接影響—區(qū)域?qū)ψ陨淼挠绊?，并估算鄰近地區(qū)的間接或溢出效應(yīng)。

有一個(gè)全新的 [SP] 手冊(cè)專門介紹Stata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(shù)據(jù)，或者

·沒有shapefiles 和數(shù)據(jù)，只包含位置的坐標(biāo)，或者

·沒有 shapefiles沒有位置會(huì)出現(xiàn)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)。

8、區(qū)間刪失參數(shù)生存時(shí)間模型

Stata新的stintreg 命令加入 streg, 用于擬合參數(shù)生存模型。stintreg擬合區(qū)間刪失數(shù)據(jù)模型。在區(qū)間刪失數(shù)據(jù)中，故障時(shí)間并不確定。眾所周知, 受試者還沒有失敗的時(shí)候, 以及后來他們已經(jīng)失敗的時(shí)候。

stintreg擬合指數(shù)，Weibull, Gompertz, 對(duì)數(shù)正態(tài)分布、對(duì)數(shù)邏輯和廣義的gamma生存時(shí)間模型。支持比例風(fēng)險(xiǎn)和加速故障時(shí)間度量。功能包括

. 分層估計(jì)

. 靈活的輔助參數(shù)建模

. robust, cluster–robust, bootstrap,和jackknife的標(biāo)準(zhǔn)誤差

除了基本功能, postestimation功能還包括plots of survivor,, hazard, 和cumulative hazard函數(shù);平均數(shù)和中位數(shù)時(shí)間預(yù)測;Cox–Snell and martingale-like殘差值等。

9、有限混合模型(FMMs)

新的fmm:當(dāng)數(shù)據(jù)來自未觀測到的亞群時(shí), 前綴命令擬合模型。它可以與17 個(gè)Stata評(píng)估命令一起使用。

大多數(shù)用戶使用fmm來擬合模型中的參數(shù) (系數(shù)、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(gè)分類在總?cè)丝诘谋壤?，Postestimation 命令可用于 (1) 評(píng)估，(2) 報(bào)告類內(nèi)結(jié)果變量的邊際均值，(3) 預(yù)測類成員的概率和預(yù)測結(jié)果。

10、混合Logit模型

Stata已經(jīng)擬合多項(xiàng)Logit模型。Stata15能使它們擬合混合形式, 包括隨機(jī)系數(shù)。

隨機(jī)系數(shù)對(duì)擬合多項(xiàng)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(shè)一種方式。這一假設(shè)表明, 如果你選擇步行去工作, 當(dāng)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(gè)選項(xiàng)。如果選項(xiàng)是在步行或開車之間，你仍然會(huì)選擇步行。人類有時(shí)行為不同。

IIA假設(shè)在協(xié)變量的條件下, 選擇是獨(dú)立的。如果違反這種假設(shè), 選擇將是相關(guān)的。隨機(jī)系數(shù)允許選擇相關(guān)性。研究人員經(jīng)常在隨機(jī)效用模型和離散選擇分析的中使用混合模型。Stata新的asmixlogit Logit命令支持各種隨機(jī)系數(shù)分布, 并允許包含特定案例變量的模型。

11、非參數(shù)回歸

Stata現(xiàn)在適合非參數(shù)回歸。在這些模型中, 不指定函數(shù)形式。指定變量并指定想要匹配的變量：　　

匹配項(xiàng)是g()。該方法不假定 g () 是線性的

12、聚類隨機(jī)設(shè)計(jì)和回歸模型的功耗分析

Stata現(xiàn)有的power命令執(zhí)行功率和樣本(PSS) 分析。其功能包括PSS線性回歸和集群隨機(jī)設(shè)計(jì) (CRDs)?，F(xiàn)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(gè)簡單的線性回歸中對(duì)斜率測試執(zhí)行pss。根據(jù)給定的其他研究參數(shù)計(jì)算樣本的大小或功率

. power rsquared，在多元線性回歸中執(zhí)行R-squared檢驗(yàn)的PSS。R-squared檢驗(yàn)是對(duì)測定系數(shù) (R-squared) 的 f 檢驗(yàn)。測試可以用來測試所有系數(shù)的意義, 也可以用來測試其中的一個(gè)子集。在這兩種情況下, power rsquared計(jì)算樣本大小或功率或目標(biāo)R-squared給其他參數(shù)研究。

. power pcorr，在多元線性回歸中執(zhí)行PSS的部分相關(guān)測試。部分相關(guān)檢驗(yàn)是平方偏多相關(guān)系數(shù) f的 檢驗(yàn)。該命令根據(jù)其他研究參數(shù)計(jì)算樣本大小或功率或目標(biāo)平方偏相關(guān)系數(shù)。

Stata 15現(xiàn)在還支持集群隨機(jī)化設(shè)計(jì)：

在 CRD中, 組的受試者 (集群) 是隨機(jī)的而不是個(gè)體, 這意味著樣本大小的作用是通過數(shù)字集群和集群大小來發(fā)揮的。樣本大小確定包括給定集群大小的數(shù)量或給定集群的大小。CRD命令計(jì)算 (1) 的一個(gè)集群的數(shù)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(shù)。這些命令可以根據(jù)不相等的集群大小調(diào)整選項(xiàng)。

. 當(dāng)指定新的選項(xiàng)集群時(shí), 現(xiàn)有的5個(gè) power方法將擴(kuò)展到支持CRDs。它們是

. 對(duì)于兩個(gè)樣本方法, 還可以針對(duì)兩個(gè)組中的不相等的集群進(jìn)行調(diào)整。

與所有其他功率方法一樣, 新方法允許指定參數(shù)的多個(gè)參數(shù)值, 并自動(dòng)生成表格和圖形結(jié)果。

另一個(gè)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(gè)計(jì)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(xiàng)中多個(gè)值的支持, 并且自動(dòng)生成圖形和結(jié)果表。

13、Word和PDF文檔

現(xiàn)在, 使用Stata嵌入的結(jié)果生成 Word 和 PDF檔就像制作 Excel 工作表一樣容易。大多數(shù)使用者喜歡Stata 14中的putexcel，如果你也是他們中的一員，你會(huì)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(chuàng)建包含最新結(jié)果、表格和圖表的整個(gè)Word 或 PDF報(bào)表?？勺詣?dòng)執(zhí)行可重復(fù)的報(bào)告。

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Stata圖形和組織的標(biāo)志。也可以設(shè)置文本對(duì)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(xiàn)在為止, 在另一個(gè)上面畫一個(gè)物體, 上面的物體蓋住下面的物體。在計(jì)算機(jī)圖形學(xué)的行話中, Stata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(gè)百分比。默認(rèn)情況下, Stata的顏色是100% 不透明的。

每當(dāng)指定一個(gè)顏色時(shí)都可以指定不透明度，例如在mcolor ()選項(xiàng)中控制標(biāo)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(dāng)于綠色)?？梢宰孕兄付?50, 使默認(rèn)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(gè)圖表，使用70 %的不透明度:

15、ICD-10-CM/PCS支持

Stata 15支持 ICD-10-CM 和 ICD-10-PCS, 由 NCHS 和CMS 提供的美國 ICD-10 代碼。Stata 15支持從2016版本開始(從2015年10月開始) 的代碼, 當(dāng)它們被授權(quán)在美國使用, 并支持所有后續(xù)版本。

Stata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, Stata也支持 ICD-10 代碼版本。

1998年以來, Stata的ICD命令從僅僅是一個(gè)自動(dòng)的有效代碼和簡短短語列表, 成為ICD代碼的整個(gè)數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)。該系統(tǒng)甚至包括在一個(gè)數(shù)據(jù)集中管理多個(gè)ICD版本的能力!

16、聯(lián)邦儲(chǔ)備經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)(FRED)支持

圣路易斯聯(lián)邦儲(chǔ)備局向注冊(cè)用戶提供超過47萬的美國和國際經(jīng)濟(jì)和金融時(shí)間序列。注冊(cè)是免費(fèi)的并且很容易做。這項(xiàng)服務(wù)叫FRED。它包括來自84個(gè)來源的數(shù)據(jù), 包括美聯(lián)儲(chǔ)、賓州世界表、歐統(tǒng)局和世界銀行。

Stata 15中，你可以使用Stata的GUI來訪問和下載FRED數(shù)據(jù)?？梢园搭悇e、發(fā)布或來源進(jìn)行搜索或?yàn)g覽?？梢詥螕暨x擇感興趣的系列。選擇1或選擇100。當(dāng)您點(diǎn)擊下載"時(shí), Stata將下載它們并將它們合并到一個(gè)內(nèi)存中的單個(gè)自定義數(shù)據(jù)集中。

Stata命令行界面也提供了這些相同的功能。命令是import fred。當(dāng)追蹤月報(bào)表需要自動(dòng)更新27個(gè)不同系列時(shí), 該命令非常方便。

Stata可以訪問FRED和ALFRED。ALFRED是FRED的歷史檔案數(shù)據(jù)。

17、其他

在Stata功能頁面中了解更多上述功能, 還有以下功能：

.貝葉斯多級(jí)模型

.門限回歸

.具有隨機(jī)系數(shù)的面板數(shù)據(jù)tobit

.區(qū)間測量結(jié)果的多層回歸

.刪失結(jié)果的多級(jí)Tobit回歸

.面板數(shù)據(jù)的協(xié)整測試

.時(shí)間序列中多斷點(diǎn)的測試

.多組廣義 SEM

.異方差的線性回歸

.Heckman風(fēng)格的樣本選擇Poisson模型

.具有隨機(jī)系數(shù)的面板數(shù)據(jù)非線性模型

.貝葉斯面板數(shù)據(jù)模型

.隨機(jī)系數(shù)的面板數(shù)據(jù)區(qū)間回歸

.SVG的導(dǎo)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(duì)DO文件編輯器的改進(jìn)

.流隨機(jī)數(shù)生成器

.對(duì)于java插件的改進(jìn)

.Stata / MP更多的并行化