stata17破解补丁|stata17激活码补丁 V1.0 绿色免费版下载

stata17破解补丁是一款专门针对同名软件推出的序列号激活补丁，这是一款功能十分强大的数据分析软件，能够为用户分享强大的数据分析方案，可广泛应用于管理、分析和绘制定量数据，能够执行各种统计分析。大家只需通过安装知识兔这款破解补丁，即可对软件进行注册激活，无需付费，喜欢的小伙伴千万不要错过哦。

【使用说明】

1、知识兔下载解压得到，Stata 17安装包和stata17序列号和密码；

2、运行SetupStata17.exe，开始安装软件；

3、接受同意条款，然后知识兔继续安装；

4、知识兔选择想要安装的版本，Stata BE为基础版、Stata SE为特别版、Stata 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、知识兔将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

8、至此，软件成功激活，完美支持简体中文，知识兔以上就是Stata 17中文破解版的安装教程了，希望对你有所帮助；

【软件特色】

一、统计功能

1、统计功能很强，除了传统的统计分析方法外，还收集了近 20 年发展起来的新方法，如 Cox 比例风险回归，指数与 Weibull 回归，多类结果与有序结果的 logistic 回归， Poisson 回归，负二项回归及广义负二项回归，随机效应模型等。具体说， 具有如下统计分析能力：

2、数值变量资料的一般分析：参数估计，t检验，单因素和多因素的方差分析，协方差分析，交互效应模型，平衡和非平衡设计，嵌套设计，随机效应，多个均数的两两比较，缺项数据的处理，方差齐性检验，正态性检验，变量变换等。

3、分类资料的一般分析：参数估计，列联表分析 ( 列联系数，确切概率 ) ，流行病学表格分析等。

4、等级资料的一般分析：秩变换，秩和检验，秩相关等

5、相关与回归分析：简单相关，偏相关，典型相关，知识兔以及多达数十种的回归分析方法，如多元线性回归，逐步回归，加权回归，稳键回归，二阶段回归，百分位数 ( 中位数 ) 回归，残差分析、强影响点分析，曲线拟合，随机效应的线性回归模型等。

6、其他方法：质量控制，整群抽样的设计效率，诊断试验评价， kappa 等。

二、作图功能

1、作图模块，主要分享如下八种基本图形的制作 : 直方图 (histogram) ，条形图 (bar), 百分条图 (oneway) ，百分圆图 (pie) ，散点图 (twoway) ，散点图矩阵(matrix) ，星形图 (star) ，分位数图。这些图形的巧妙应用，知识兔可以满足绝大多数用户的统计作图要求。在有些非绘图命令中，也分享了专门绘制某种图形的功能，如在生存分析中，分享了绘制生存曲线图，回归分析中分享了残差图等。

2、矩阵运算功能

矩阵代数是多元统计分析的重要工具， 分享了多元统计分析中所需的矩阵基本运算，如矩阵的加、积、逆、 Cholesky 分解、 Kronecker 内积等；还分享了一些高级运算，如特征根、特征向量、奇异值分解等；在执行完某些统计分析命令后，还分享了一些系统矩阵，如估计系数向量、估计系数的协方差矩阵等。

三、程序设计功能

1、一个统计分析软件，但它也具有很强的程序语言功能，这给用户分享了一个广阔的开发应用的天地，用户可以充分发挥自己的聪明才智，熟练应用各种技巧，真正做到随心所欲。事实上， 软件的 ado 文件 ( 高级统计部分 ) 都是用软件中自己的语言编写的

2、统计分析能力远远超过了 SPSS ，在许多方面也超过了 SAS ！由于在分析时是将数据全部读入内存，在计算全部完成后才和磁盘交换数据，因此计算速度极快（一般来说， SAS 的运算速度要比 SPSS 至少快一个数量级，而软件的某些模块和执行同样功能的 SAS 模块比，其速度又比 SAS 快将近一个数量级！） 程序也是采用命令行方式来操作，但使用上远比 SAS 简单。其生存数据分析、纵向数据（重复测量数据）分析等模块的功能甚至超过了 SAS 。用程序绘制的统计图形相当精美，很有特色。

四、功能列表

1、数据管理 (Data management)

资料转换、分组处理、附加档案、 ODBC 、行 – 列转换、数据标记、字符串函数…等

2、基本统计 (Basic statistics)

直交表、相关性、 t- 检定、变异数相等性检定、比例检定、信赖区间…等3、线性模式 (Linear models)稳健 Huber/White/sandwich 变异估计，三阶最小平方法、类非相关回归、齐次多项式回归、 GLS4、广义型线性模式 (Generalized linear models)

十连结函数、使用者 – 定义连结、 ML 及 IRLS 估计、九变异数估计、七残差…等

5、二元、计数及有限应变量

(Binary，count，and limited dependent variables)

罗吉斯特、 probit 、卜松回归、 tobit 、 truncated 回归、条件罗吉斯特、多项式逻辑、巢状逻辑、负二项、 zero-inflated 模型、 Heckman 选择模式、边际影响

6、Panel 数据 / 交叉 – 组合时间序列

(Panel data/cross-sectional time-series)

随机及固定影响之回归、 GEE 、随机及固定 – 影响之卜松及负二项分配、随机 – 影响、工具变量回归、AR(1) 干扰回归

7、无母数方法 (Nonparametric methods)

8、多变量方法 (Multivariate methods)

9、因素分析、多变量回归、 anonical 相关系数

模型检定及事后估计量支持分析

(Model testing and post-estimation support)

10、Wald 检定、 LR 检定、 线性及非线性组合、非线性限制检定、边际影响、修正平均数 Hausman 检定11、群集分析 (Cluster analysis)

加权平均，质量中心及中位数联结、 kmeans 、 kmedians 、 dendrograms 、停止规则、使用者扩充12、图形 (Graphics)

直线图、散布图、条状图、圆饼图、 hi-lo 图、回归诊断图…

13、调查方法 (Survey methods)

抽样权重、丛集抽样、分层、线性变异数估计量、拟 – 概似最大估计量、回归、工具变量…

14、生存分析 (Survival analysis)

Kaplan – Meier 、 Nelson – Aalen, 、 Cox 回归 ( 弱性 ) 、参数模式 ( 弱性 ) 、危险比例测试、时间共变项、左 – 右检查、韦柏分配、指数分配…

15、流行病学工具 (Tools for epidemiologists)比例标准化、病例控制、已配适病例控制、 Mantel – Haenszel，药理学、 ROC 分析、 ICD-9-CM

16、时间序列 (Time series)

ARIMA 、 ARCH/GARCH 、 VAR 、 Newey – West 、 correlograms 、 periodograms 、白色 – 噪音测试 ，17、最小整数根检定、时间序列运算、平滑化

最大概似法 (Maximum likelihood)

18、转换及常态检定 (Transforms and normality tests)

Box – Cox 、次方转换 Shapiro – Wilk 、 Shapiro – Francia 检定

其它统计方法 (Other statistical methods)

样本数量及次方、非线性回归、逐步式回归 、统计及数学函数

包含样本范例 (Sample session)

19、再抽样及模拟方法 (Resampling and simulation methods)

bootstrapping 、 jackknife 、蒙地卡罗模拟、排列检定

五、网络功能

安装新指令、网络升级、网站档案分享、最新消息

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