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软件介绍
Stata 18 for Mac 是一款功能强大的统计分析工具，提供丰富的功能并支持最新的 macOS 版本。Stata 18 是各领域研究人员和分析师的首选工具之一。
部分用户反馈 Stata 18 在 macOS 上存在性能问题，特别是在窗口管理和用户界面响应方面。
Stata 提供多种学习资源来帮助用户，包括《Getting Started with Stata for Mac, Release 18》指南，提供针对 Mac 用户的详细说明和教程。
Stata 18 for Mac 主要功能
• 数据管理：高效处理大型数据集，提供数据操作、清理和组织工具。
• 统计分析：支持广泛的统计方法，包括线性与非线性模型、时间序列分析和生存分析。
• 图形功能：提供高级可视化工具，用于创建出版级别的图表和图形。
• 编程支持：内置 Mata 矩阵编程语言，并支持与 Python 的集成，增强软件的可扩展性。
• 跨平台兼容：Stata 文件具有平台无关性，可在 Mac、Windows 和 Linux 系统间无缝共享。
Stata 18 for Mac 系统要求
• 操作系统：支持 macOS 11.0 (Big Sur) 或更高版本（适用于 Apple Silicon 芯片），以及 macOS 10.13 (High Sierra) 或更高版本（适用于 Intel 芯片）。
• 硬件：兼容 Intel 和 Apple Silicon 芯片的 Mac 设备。
Stata 18 for Mac 安装步骤
1. 下载：访问 Stata 下载网站，输入您的凭据以下载适合 Stata 18 的磁盘映像文件（.dmg）。
2. 安装：打开下载的 .dmg 文件并运行安装程序。按照屏幕提示操作，同意许可协议并选择与您许可证匹配的版本（如 Stata/SE）。
3. 激活许可证：安装完成后，启动 Stata，输入您的许可证密钥和激活码。
欲了解详细安装步骤，可参考 Stata 的官方 Mac 安装指南：Stata 安装指南。
Stata 18 for Mac的新功能包括：
• 贝叶斯模型平均
• 因果中介分析
• 描述统计表
• 异构 DID
• 组序贯设计
• 多层次荟萃分析
• 流行度荟萃分析
• 线性模型的稳健推断
• 野生聚类引导
• IRF 的局部投影
• 灵活需求系统
• 带区间删失 Cox 模型的 TVC
• Cox 模型的 Lasso
• RERI
• IV 分位数回归
• 跨框架的别名变量
• 全新图形样式
Stata 18 for Mac全部功能介绍：
线性模型
回归 • 审查结果 • 内生回归量 • 引导法、刀切法、稳健方差和聚类稳健方差 • 野生聚类引导法 • 工具变量 • 三阶段最小二乘法 • 约束 • 分位数回归 • GLS • DID • HDFE
面板/纵向数据
具有稳健标准误差的随机和固定效应 • HDFE • 线性混合模型 • 随机效应概率模型 • GEE • 随机和固定效应泊松 • 动态面板数据模型 • 工具变量 • DID • 面板单位根检验
多级混合效应模型
连续、二元、计数和生存结果 • 二元、三元和更高层次的模型 • 广义线性模型 • 非线性模型 • 随机截距 • 随机斜率 • 交叉随机效应 • 效应和拟合值的 BLUP • 层次模型 • 残差误差结构 • DDF 调整 • 支持调查数据
二进制、计数和有限结果
逻辑回归、概率模型、托比回归 • 泊松和负二项 • 条件、多项、嵌套、有序、排序和刻板逻辑 • 多项概率模型 • 零膨胀和左截断模型 • 选择模型 • 边际效应
选择模型
离散选择 • 排序替代方案 • 条件 Logit • 多项概率 • 嵌套 Logit • 混合 Logit • 面板数据 • 特定案例和替代方案特定的预测因子 • 解释结果——预期概率、协变量效应、替代方案之间的比较
扩展回归模型 (ERM)
内生协变量 • 样本选择 • 非随机处理 • 面板数据 • 单独或组合解释问题 • 连续、区间删失、二元和序数结果
广义线性模型 (GLM)
十个链接函数 • 用户定义链接 • 七个分布 • ML 和 IRLS 估计 • 九个方差估计量 • 七个残差
有限混合模型 (FMM)
fmm： 17 个估计量的前缀 • 单个估计量的混合 • 结合多个估计量或分布的混合 • 连续、二进制、计数、序数、分类、审查、截断和生存结果
空间自回归模型
因变量、自变量和自回归误差的空间滞后 • 面板数据中的固定和随机效应 • 内生协变量 • 分析溢出效应
方差分析/多元方差分析
平衡和不平衡设计 • 因子、嵌套和混合设计 • 重复测量 • 边际均值 • 对比
精确统计数据
精确逻辑和泊松回归 • 精确病例对照统计 • 二项式检验 • r × c表 的 Fisher 精确检验
流行病学
比率标准化 • 病例对照 • 队列 • 匹配病例对照 • Mantel–Haenszel • 药代动力学 • ROC 分析 • ICD-10 • 风险加性模型 • 荟萃分析
DSGE 模型
代数指定模型 • 解决模型 • 估计参数 • 识别诊断 • 策略和转换矩阵 • IRF • 动态预测 • 贝叶斯
测试、预测和效果
Wald 检验 • LR 检验 • 线性和非线性组合 • 预测和广义预测 • 边际均值 • 最小二乘均值 • 调整均值 • 边际和偏效应 • 预测模型 • Hausman 检验
对比、成对比较和边距
比较平均值、截距或斜率 • 与参考类别、相邻类别、总平均值等进行比较 • 正交多项式 • 多重比较调整 • 图表估计平均值和对比 • 交互图
重采样和模拟方法
引导法 • 刀切法 • 蒙特卡罗模拟 • 置换检验 • 精确p值
多变量方法
因子分析 • 主成分 • 判别分析 • 旋转 • 多维尺度分析 • 普罗克拉斯提斯分析 • 对应分析 • 双标图 • 树状图 • 用户可扩展分析
聚类分析
层次聚类 • kmeans 和 kmedian 非层次聚类 • 树状图 • 停止规则 • 用户可扩展分析
网络分析
nwcommands：导入和操作网络 • 生成网络 • 计算中心性和相异性度量 • 可视化网络
时间序列
ARIMA • ARFIMA • ARCH/GARCH • VAR • SVAR • IVSVAR • VEC • 多元 GARCH • 未观测成分模型 • 动态因子 • 状态空间模型 • 马尔可夫转换模型 • 业务日历 • 结构突变测试 • 阈值回归 • 预测 • 脉冲响应函数 • 局部投影 • 单位根测试 • 过滤器和平滑器 • 滚动和递归估计 • 贝叶斯
生存分析
Kaplan–Meier 和 Nelson–Aalen 估计量 • Cox 回归（脆弱性） • 参数模型（脆弱性、随机效应） • 竞争风险 • 危害 • 时变协变量 • 左、右和区间删失 • Weibull、指数和 Gompertz 模型
贝叶斯分析
数千个内置模型 • 单变量和多变量模型 • 线性和非线性模型 • 面板数据 • 多层模型 • VAR • DSGE • 连续、二元、序数和计数结果 • 贝叶斯：超过 60 个估计命令的前缀 • 变量选择 • 连续单变量、多变量和离散先验 • 添加您自己的模型 • 多个链 • 收敛诊断 • 后验摘要 • 假设检验 • 模型拟合 • 模型比较 • 预测 • 动态预测 • 脉冲响应函数
贝叶斯模型平均
完全枚举 • MC3 和 MH 抽样 • 三个模型先验类 • 系数的固定和随机g先验 • 遗传规则 • 预测因子的 PIP • 按 PMP 排序的模型 • BMA 收敛 • 变量包含图 • 模型大小分布图 • 联合度量 • 对数预测分数 • 预测
荟萃分析
效应大小 • 常见、固定和随机效应 • 森林、漏斗和更多图 • 子组、留一法和累积分析 • 元回归 • 小型研究效应 • 出版偏见 • 多变量 • 多层次
功效、精度和样本大小
功效 • 样本量 • 效应量 • 最小可检测效应 • 置信区间宽度 • 均值 • 比例 • 方差 • 相关性 • 方差分析 • 回归 • 聚类随机设计 • 病例对照研究 • 队列研究 • 列联表 • 生存分析 • 平衡或不平衡设计 • 表格或图形中的结果 • 临床试验的成组序贯设计
因果推断/治疗效果
逆概率权重（IPW）• 双重稳健方法 • 倾向得分匹配 • 回归调整 • 协变量匹配 • DID • 多级治疗 • 内生治疗 • 平均治疗效果（ATE） • 治疗组 ATE（ATET） • 潜在结果均值（POM） • 连续、二元、计数、分数和生存结果 • 面板数据 • 套索 • 因果中介分析
套索
套索 • 弹性网络 • 模型选择 • 预测 • 推理 • 连续、二元、计数和生存结果 • 交叉验证 • 自适应套索 • 双重选择 • 部分剔除 • 交叉拟合部分剔除 • 双重机器学习 • 内生协变量 • 治疗效果
SEM（结构方程模型）
图形路径图生成器 • 标准化和非标准化估计 • 修改指数 • 直接和间接影响 • 连续、二元、计数、序数和生存结果 • 多层模型 • 随机斜率和截距 • 因子得分、经验贝叶斯和其他预测 • 不变性组和检验 • 拟合优度 • 通过 FIML 处理 MAR 数据 • 相关数据 • 调查数据
潜在类别分析
二元、序数、连续、计数、分类、分数和生存项目 • 向模型类别成员添加协变量 • 与 SEM 路径模型结合 • 预期类别比例 • 拟合优度 • 类别成员预测
多重归因
九种单变量插补方法 • 多元正态插补 • 链式方程 • 探索缺失模式 • 管理插补数据集 • 拟合模型和汇总结果 • 变换参数 • 参数估计的联合检验 • 预测
调查方法
多阶段设计 • 引导、BRR、刀切法、线性化和 SDR 方差估计 • 后分层 • 耙式 • 校准 • DEFF • 预测边际 • 平均值、比例、比率、总计 • 汇总表 • 支持几乎所有估计量
IRT（项目反应理论）
二元（1PL、2PL、3PL）、序数和分类反应模型 • 项目特征曲线 • 测试特征曲线 • 项目信息函数 • 测试信息函数 • 多组模型 • 差异项目功能 (DIF)
数据处理
数据转换 • 数据框 • 匹配合并 • 导入/导出数据 • JDBC • ODBC • SQL • Unicode • 按组处理 • 附加文件 • 排序 • 行列转置 • 标记 • 保存结果
报告
可重现的报告 • 可定制的表格 • 图形表格生成器 • Word • Excel • PDF • HTML • 动态文档 • Markdown • Stata 结果和图表 • SVG • EPS • PNG • TIF
显卡
线条 • 条形图 • 区域 • 范围 • 轮廓 • 置信区间 • 交互图 • 生存图 • 出版质量 • 自定义任何内容 • 图形编辑器
编程功能
添加新命令 • 脚本 • 面向对象编程 • 菜单和对话框编程 • 动态文档 • Markdown • 项目管理器 • Python 集成 • PyStata • Jupyter 笔记本 • Java 集成 • Java 插件 • H2O 访问 • C/C++ 插件
Mata—Stata 的严肃编程语言
互动课程 • 大型开发项目 • 优化 • 矩阵求逆 • 分解 • 特征值和特征向量 • LAPACK 引擎 • Intel ® MKL • 实数和复数 • 字符串矩阵 • Stata 数据集和矩阵接口 • 数值导数 • 面向对象编程
图形用户界面
所有功能的菜单和对话框 • 数据编辑器 • 变量管理器 • 图形编辑器 • 项目管理器 • Do 文件编辑器 • 多个首选项集
文档
35 本手册 • 18,000 多页 • 无缝导航 • 数千个示例 • 快速入门 • 方法和公式 • 参考资料
基本统计数据
摘要 • 交叉表 • 相关性 • z和t检验 • 方差齐性检验 • 比例检验 • 置信区间 • 因子变量
非参数方法
非参数回归 • Wilcoxon–Mann–Whitney、Wilcoxon 符号秩检验和 Kruskal–Wallis 检验 • Cochran–Armitage 和其他趋势检验 • Spearman 和 Kendall 相关性 • Kolmogorov–Smirnov 检验 • 精确二项式 CI • 生存数据 • ROC 分析 • 平滑 • 自举
非线性回归、GMM 和其他方程组
广义矩法 (GMM) • 非线性回归 • 需求系统
简单最大似然法
使用简单表达式指定可能性 • 无需编程 • 调查数据 • 标准、稳健、引导和刀切式 SE • 矩阵估计量
可编程最大似然
用户指定函数 • NR、DFP、BFGS、BHHH • OIM、OPG、稳健、引导和刀切 SE • Wald 检验 • 调查数据 • 数值或分析导数
其他统计方法
评估者间一致性的 kappa 测量 • Cronbach's alpha • 逐步回归 • 正态性检验
功能
统计 • 随机数 • 数学 • 字符串 • 日期和时间 • 正则表达式 • Unicode
互联网功能
搜索和下载数千个社区贡献的功能（见下文）• 网络更新 • 网络文件共享 • 最新的 Stata 新闻
社区贡献的功能
搜索和下载数以千计的免费附加内容 • 发现 Stata Journal 中的新功能 • 通过发布到 SSC 分享命令 • 在 Statalist 上讨论社区贡献的功能
嵌入式统计计算
Stata 的数值
安装资质
向 FDA 等监管机构提供 IQ 报告 • 安装验证
FDA 合规性
遵守 FDA 对统计软件的监管要求
无障碍设施
遵守第 508 条，为残障人士提供无障碍服务
示例会话
Mac、 Unix或 Windows 的 Stata 示例会话 。
显示更多…
安装方法
2. 将 Stata 18 拖入右侧 Applications 应用程序目录；
3. 从启动台打开 Stata 18 使用软件。
Stata 18 已损坏？无法验证？请阅读安装包内的帮助文档。
已注销
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