Stata 15.1(统计学软件)破解版 下载(附永久序列号及安装破解教程)[百度网盘资源]

Stata 15是一套分享其使用者数据分析、数据管理以及绘制专业图表的完整及整合性统计软件。它分享许许多多功能，包含线性混合模型、均衡重复反复及多项式普罗比模式，用这个来进行绘制的统计图形相当精美。该程序适用于处理时间序列、面板和横断面数据。各种领域的研究人员，知识兔包括社会科学、生物统计学、健康科学、流行病学、心理学和经济学，都会使用。新版本的主要就是采用最具亲和力的窗口接口，知识兔使用者自行建立程序时，软件能分享具有直接命令式的语法。该软件分享完整的使用手册，包含统计样本建立、解释、模型与语法、文献等超过一万余页的出版品。除此之外，该软件可以透过网络实时更新每天的最新功能，更可以得知世界各地的使用者对于该公司提出的问题与解决之道。使用者也可以透过Stata Journal获得许许多多的相关讯息以及书籍介绍等。另外一个获取庞大资源的管道就是Statalist，它是一个独立的listserver，每月交替分享使用者超过1000个讯息以及50个程序。

安装破解教程

1、在知识兔下载安装包，内含注册激活码，解压缩运行主程序，知识兔点击【Next】进行下一步

2、知识兔选择我已接受许可协议，并继续知识兔点击【Next】下一步

3、设置用户信息，大家可以选择默认，或随意输入，之后继续知识兔点击【Next】下一步

4、知识兔选择需要安装的这个版本，知识兔包括stata/mp、se、ic等版本，知识兔根据自身需求进行安装，这里以SE为例

5、确认安装位置，默认安装在C盘，知识兔可以知识兔点击【Browse】图标更改安装位置

6、知识兔选择默认的工作目录，这里有两个选项，大家根据自身需求选择即可

9、之后知识兔点击【Next】即可开始安装了

10、正在安装中，请耐心等待

11、安装成功，知识兔点击【Finish】完成安装

12、运行软件会出现注册页面，名字和单位可以随便输入，在安装包内找到text文件，内含序列号输入即可

13、知识兔点击完成即可

14、可以看到已经破解成功，知识兔可以开始使用了

功能介绍

统计功能
该软件的统计功能很强，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：
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。
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。
等级资料的一般分析：秩变换，秩和检验，秩相关等
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。
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。
作图功能
作图模块中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。
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。
程序设计功能
这是一个统计分析软件，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，知识兔这个软件的 ado 文件 ( 高级统计部分 ) 都是用自带的语言编写的
其统计分析能力远远超过了 SPSS ，在许多方面也超过了 SAS ！由于该软件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 Stata 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！） Stata 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 。用该软件绘制的统计图形相当精美，很有特色。

功能列表

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
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
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、 GLS 
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
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
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
无母数方法 (Nonparametric methods) 
多变量方法 (Multivariate methods) 
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) 
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
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
图形 (Graphics) 
直线图、散布图、条状图、圆饼图、 hi-lo 图、
回归诊断图… 
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… 
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… 
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 
时间序列 (Time series) 
ARIMA 、 ARCH/GARCH 、 VAR 、 Newey – West 、 correlograms 、 periodograms 、白色 – 噪音测试 , 
最小整数根检定、时间序列运算、平滑化
最大概似法 (Maximum likelihood) 
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) 
再抽样及模拟方法 (Resampling and simulation methods) 
bootstrapping 、 jackknife 、蒙地卡罗模拟、排列检定>

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