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STATA软件是一款国际上非常流行的优秀的统计软件。STATA强大的统计与计量分析功能、精致的绘图、简单易行的窗口操作、简练便捷的编程、强大的MATA矩阵运算、丰富的网络资源等功能使其成为世界上用户最多的软件之一，被高度评价为“数据分析的操作系统”，而不简单是一款“数据分析软件”。STATA是众多研究机构和公司在数据分析中的首选软件，并被很多国家和国际组织指定为官方使用软件。STATA不仅可以实现诸多的统计分析方法，如单元统计、多元统计等内容；还包括了许多经典和前沿的计量模型，如单方程回归模型、离散选择模型、分位数回归、时间序列分析、面板数据分析、蒙特卡洛模拟和自举法等。用户可以通过STATA进行各种预测，包括线性预测、非线性预测、动态预测等；或者对参数和模型进行各种检验，比如似然比、Hausman检验、Granger因果检验、嵌套Cox检验等。除了STATA内设的OLS、GLS、NLS、ML、TSLS、GMM等估计方法之外，用户还可以自己设定似然估值函数进行NLS、ML估计和GMM估计，或者利用MATA的最优化模块进行数值最优化或者模型最优化。   章节 内容   Stata简介 Stata软件的一些技术参数；STATA概貌；输入和导入数据；存储和导出数据；浏览资料；执行指令；数据预处理；log文件；do文档；结果输出到Excel、Word、LaTeX；初次使用Stata时要注意的问题   数据处理 变量转换的技巧；分位数；重复样本值的处理；缺失值的处理；奇异值的处理；资料的合并和追加；重新组合数据；字符型变量的处理；分类变量的分析；时间序列数据的处理；面板数据的处理；数据的查验和比较。   Stata绘图 Stata经典图形示例；Stata绘图常用技巧；复杂图形制作技巧。   矩阵 两种Stata矩阵语言；MATA语言初步；矩阵的基本操作；矩阵的进一步说明。   STATA编程初步 Stata程序简介；循环与控制语句；常用的编程技巧；Stata程序包的完整编写过程。   章节 内容   普通最小二乘法 简介；OLS估计；线性回归模型；估计结果的解释；假设检验；统计推断；方差分析；bootstrap抽样与估计；模型的设定和筛选；对特殊样本点的检验和处理；变截距；Chow检验；逐步回归法；多重共线性；嵌套(nested)模型与非嵌套模型；结果输出等。   广义最小二乘法 估计方法；异方差；序列相关；似无相关模型等。   多元统计分析 因子分析；聚类分析；生存分析与事件计数模型。   最大似然法 MLE的基本原理；MLE的基本步骤；ml命令；暂时性变量的使用；非线性设定；Logit模型；Probit模型；初始值的设定；程序的勘误和调试；似然比检验(LR test)等。   时间序列分析 时间序列数据的处理；ARIMA模型；VAR模型；非平稳时间序列简介；单位根检验；协整分析；GARCH模型。   面板数据模型 静态面板模型：固定效应模型、随机效应模型；时间效应、模型的筛选和常见问题；异方差、序列相关和截面相关；多方程模型；内生性问题与IV-GMM估计；面板随机系数模型；面板随机边界分析；动态面板模型；面板单位根检验；面板协整分析。   倾向值分析 为何和何时需要倾向值分析；倾向值匹配及相关模型；使用非参数回归的倾向值分析；选择偏差与敏感性分析   投入产出分析与矩阵运算 投入产出分析概述；运用Stata做投入产出分析。   结构方程模型 结构方程模型简介；经典案例讲解；模型的检验。   空间计量分析 空间计量建模初步；空间截面回归；空间效应分解；MORAN测算；空间收敛分析方法

本程部分实验室实景