Stata15.1中文破解版是一款數(shù)學(xué)計(jì)算軟件，可以幫助您在統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，分析實(shí)驗(yàn)，分析經(jīng)濟(jì)市場(chǎng)，分析方程等方面提供重要的輔助功能，現(xiàn)在很多復(fù)雜的計(jì)算項(xiàng)目都是通過電腦完成的，利用電腦強(qiáng)大的計(jì)算功能以及圖表功能，可以將復(fù)雜的數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)輕松計(jì)算結(jié)果，并且可以將結(jié)果顯示在圖表上，讓每個(gè)人都可以清晰的知道數(shù)據(jù)變換，例如您可以將實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)或者是經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)加載軟件這款Stata15軟件，結(jié)合內(nèi)置的數(shù)據(jù)編輯器以及散點(diǎn)圖、直方圖將結(jié)果統(tǒng)計(jì)出來！

軟件功能

　　Stata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(diǎn)圖（two way），散點(diǎn)圖矩陣（matrix），星形圖（star），分位數(shù)圖

　　Stata的矩陣運(yùn)算功能，矩陣代數(shù)是多元統(tǒng)計(jì)分析的重要工具， Stata提供了多元統(tǒng)計(jì)分析中所需的矩陣基本運(yùn)算，如矩陣的加、積、逆、 Cholesky分解、 Kronecker內(nèi)積等

　　還提供了一些高級(jí)運(yùn)算，如特征根、特征向量、奇異值分解等；在執(zhí)行完某些統(tǒng)計(jì)分析命令后，還提供了一些系統(tǒng)矩陣，如估計(jì)系數(shù)向量、估計(jì)系數(shù)的協(xié)方差矩陣等。

　　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。

軟件特色

　　1、Stata15.1中文破解版擁有強(qiáng)大的繪圖功能，可以幫助您分析更多經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)

　　2、可以將實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)加載到軟件建立新的統(tǒng)計(jì)項(xiàng)目

　　3、提供了生物數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，可以通過圖表展示分析的數(shù)據(jù)

　　4、擁有強(qiáng)大的計(jì)算功能，實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以自動(dòng)計(jì)算

　　5、界面提供了數(shù)據(jù)編輯器，可以對(duì)您添加的數(shù)據(jù)編輯

　　6、提供變量顯示窗口，調(diào)整函數(shù)變量更方便

　　7、Stata15.1中文破解版也提供了專業(yè)的圖形分析

　　8、讓實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)更加可視化，讓化學(xué)研究數(shù)據(jù)更清晰

　　9、在分析市場(chǎng)數(shù)據(jù)方面也是支持的

　　10、對(duì)于統(tǒng)計(jì)數(shù)學(xué)方面的數(shù)據(jù)擁有更好的函數(shù)方程設(shè)置

安裝方法

　　1、下載SetupStata15.exe軟件，點(diǎn)擊下載，這里是軟件的安裝提示界面

　　2、你可以查看軟件的安裝協(xié)議，點(diǎn)擊接受協(xié)議內(nèi)容

　　3、提示軟件的安裝信息，可以選擇一種模式安裝

　　4、可以設(shè)置一種版本安裝，勾選第一個(gè)，點(diǎn)擊next

　　5、可以設(shè)置軟件的安裝地址，默認(rèn)官方設(shè)置的地址即可C:Program Files (x86)Stata15

　　6、SetupStata15.exe安裝的方案，點(diǎn)擊next

　　7、點(diǎn)擊install安裝

　　8、這里顯示Stata15.1中文破解版的安裝進(jìn)度，請(qǐng)稍后

　　9、如圖所示們現(xiàn)在軟件已經(jīng)安裝結(jié)束，點(diǎn)擊finish

使用方法

　　1、打開軟件，提示您激活軟件，這里選擇輸入下列信息

　　Stata 15 SE 永久序列號(hào)：

　　Serial number: 401506209499

　　Code: uk4n 5fLi 6wk3 n7q4 kv6h s2ea 719

　　Authorization: gc83

　　2、圖形診斷圖不顯示任何參數(shù)的任何非收斂跡象回想一下，要訪問MCMC的收斂。 我們必須探索所有模型參數(shù)的收斂性

　　3、[fvar]參數(shù)的圖形摘要并不顯示任何明顯的問題。 跡線圖揭示了邊緣分布區(qū)域的良好覆蓋范圍，而直方圖和kemel密度圖類似于預(yù)期的反伽瑪分布的形狀

　　4、散點(diǎn)圖顯示[mpg：weight）和[Tmpg：-cons]之間的高度相關(guān)性。 另一方面。 tvar和其他兩個(gè)參數(shù)之間沒有顯著的相關(guān)性在這種情況下，如果我們將[var]放在一個(gè)單獨(dú)的塊中，我們可以期待更高的采樣效率

　　5、通過觀察在大約滯后10之后自相關(guān)變得可忽略，改進(jìn)的var的采樣效率是顯而易見的。跡線圖揭示了邊緣后驗(yàn)域的更快速穿越

　　6、現(xiàn)在我們準(zhǔn)備繪制模型參數(shù)的跡線圖。 例如，我們可以覆蓋[var]參數(shù)的兩個(gè)曲線圖，如下所示。 我們使用xtset命令將數(shù)據(jù)聲明為由鏈變量標(biāo)識(shí)的面板數(shù)據(jù)，并將其指定為時(shí)間變量。 然后我們使用時(shí)間序列繪圖命令tsline繪制軌跡圖

　　7、與任何MCMC分析一樣，我們應(yīng)該驗(yàn)證所有參數(shù)的收斂性。 這里我們只顯示lambda的診斷圖

使用說明

　　beta二項(xiàng)式模型

　　bayesmh是一個(gè)回歸命令。 它將結(jié)果分布的均值作為預(yù)測(cè)因子的函數(shù)進(jìn)行建模。 有些情況下，我們沒有任何預(yù)測(cè)指標(biāo)，并希望直接對(duì)結(jié)果分布進(jìn)行建模。 例如，我們可能想要對(duì)我們的結(jié)果擬合泊松分布或二項(xiàng)分布。 我們可以通過在可能性（）選項(xiàng)中指定bayesmh支持的四種分布之一來做到這一點(diǎn)

　　多變量回歸

　　我們考慮一個(gè)沒有協(xié)變量的簡(jiǎn)單多變量正態(tài)回歸模型。 我們使用自動(dòng)。 dta，我們擬合了一個(gè)多變量正態(tài)分布，用于變量mpg，權(quán)重和長(zhǎng)度

　　我們重新調(diào)整這些變量以具有大致相等的范圍。 總是推薦均衡模型變量的范圍。 因?yàn)檫@使得模型在計(jì)算上更穩(wěn)定

　　面板數(shù)據(jù)和多級(jí)模型

　　雖然MH算法的基礎(chǔ)貝葉斯并不適合擬合貝葉斯多級(jí)模型。 您可以使用它來適應(yīng)沒有太多隨機(jī)效應(yīng)的多級(jí)模型。 下面我們考慮兩級(jí)隨機(jī)截距和隨機(jī)系數(shù)模型。 兩級(jí)隨機(jī)效應(yīng)模型也被稱為面板數(shù)據(jù)模型

注意事項(xiàng)

　　設(shè)置里更改Stata語(yǔ)言：Edit > Preferences > User-interface language > 簡(jiǎn)體中文