Novo no Stata 15 - Modelos de regressão estendida / Modelos autorregressivos espaciais / Resultados Linearized DSGE / Embed Stata, gráficos em documentos Word e PDF, Markdown para HTML / Transparent Graphics e muito mais ...
Acordo de licenciamento
O Stata é um pacote de software completo e integrado que fornece solução a todas as suas necessidades de ciência de dados - manipulação de dados, visualização, estatísticas e relatórios reproduzíveis.
Os recursos de gerenciamento de dados do Stata oferecem controle total.
E muito mais, para dar suporte a todas as suas necessidades de ciência de dados.
O Stata facilita a geração de gráficos com qualidade de publicação e estilos distintos.
Você pode apontar e clicar para criar um gráfico personalizado. Ou você pode escrever scripts para produzir centenas ou milhares de gráficos de maneira reproduzível. Exporte gráficos para EPS ou TIFF para publicação, para PNG ou SVG para a Web ou para PDF para visualização. Com o editor de gráfico integrado, você clica para alterar qualquer coisa sobre seu gráfico ou para adicionar títulos, notas, linhas, setas e texto.
Todas as ferramentas de que você precisa para automatizar os relatórios dos seus resultados.
Muita gente fala sobre pesquisa reproduzível.
Stata tem se dedicado a isso há mais de 30 anos.
Nós constantemente adicionamos novos recursos; nós até mudamos fundamentalmente os elementos da linguagem. Não importa. Stata é o único pacote estatístico com versionamento integrado. Se você escreveu um script para realizar uma análise em 1985, esse mesmo script ainda será executado e ainda produzirá os mesmos resultados hoje. Qualquer conjunto de dados criado em 1985, você pode ler hoje. E o mesmo será verdade em 2050. O Stata poderá executar qualquer coisa que você fizer hoje.
Nós levamos a reprodutibilidade a sério.
Quando chega a hora de realizar suas análises ou entender os métodos que você está usando, o Stata não deixa você alto nem seco ou encomenda de livros para aprender cada detalhe.
Cada um dos nossos recursos de gerenciamento de dados é totalmente explicado e documentado e mostrado na prática em exemplos reais. Cada estimador é totalmente documentado e inclui vários exemplos de dados reais, com discussões reais sobre como interpretar os resultados. Os exemplos fornecem os dados para que você possa trabalhar no Stata e até mesmo estender as análises. Nós damos-lhe um início rápido para cada recurso, mostrando alguns dos usos mais comuns. Quer mais detalhes? Nossas seções Métodos e fórmulas fornecem os detalhes do que está sendo computado e nossas Referências apontam para mais informações.
O Stata é um pacote grande e, portanto, possui muita documentação - mais de 14.000 páginas em 27 volumes. Mas não se preocupe, digite help my topic, e o Stata pesquisará suas palavras-chave, índices e até mesmo pacotes de contribuição da comunidade para trazer tudo o que você precisa saber sobre o seu tópico . Tudo está disponível diretamente no Stata.
Nós não apenas programamos métodos estatísticos, nós os validamos.
Os resultados que você vê de um estimador Stata baseiam-se em comparações com outros estimadores, simulações de consistência e cobertura de Monte Carlo e testes extensivos por nossos estatísticos. Todos os Stata que enviamos passaram por um conjunto de certificações que inclui 2,3 milhões de linhas de código de teste que produzem 4,3 milhões de linhas de saída. Certificamos cada número e parte do texto desses 4,3 milhões de linhas de saída.
Todos os recursos do Stata podem ser acessados através de menus, diálogos, painéis de controle, um Data Editor, um Gerenciador de Variáveis, um Editor de Gráficos e até mesmo um SEM Diagram Builder. Você pode apontar e clicar em qualquer análise.
Se você não quer escrever comandos e scripts, você não precisa fazer isso.
Mesmo quando você está apontando e clicando, você pode gravar todos os seus resultados e depois incluí-los nos relatórios. Você pode até salvar os comandos criados por suas ações e reproduzir sua análise completa mais tarde.
Os comandos do Stata para executar tarefas são intuitivos e fáceis de aprender. Melhor ainda, tudo o que você aprende sobre a execução de uma tarefa pode ser aplicado a outras tarefas. Por exemplo, você simplesmente adiciona se o gênero == "female" a qualquer comando para limitar sua análise às mulheres em sua amostra. Você simplesmente adiciona vce (robusto) a qualquer estimador para obter erros padrão e testes de hipótese que são robustos a muitas suposições comuns.
A consistência vai ainda mais fundo. O que você aprende sobre comandos de gerenciamento de dados geralmente se aplica a comandos de estimativa e vice-versa. Há também um conjunto completo de comandos de post-estimação para realizar testes de hipóteses, formar combinações lineares e não-lineares, fazer previsões, formar contrastes e até mesmo realizar análises marginais com gráficos de interação. Esses comandos funcionam da mesma maneira depois de praticamente todos os estimadores.
O sequenciamento de comandos para ler e limpar dados, para realizar testes estatísticos e estimativas e, finalmente, para relatar resultados está no centro da pesquisa reproduzível. O Stata torna este processo acessível a todos os pesquisadores.
Todos têm tarefas que fazem o tempo todo - criam um tipo específico de variável, produzem uma tabela específica, executam uma sequência de etapas estatísticas, calculam um RMSE, etc. As possibilidades são infinitas. O Stata possui milhares de procedimentos internos, mas você pode ter tarefas que são relativamente únicas ou que você quer que sejam feitas de uma maneira específica.
Se você tiver escrito um script para executar sua tarefa em um determinado conjunto de dados, será fácil transformar esse script em algo que possa ser usado em todos os seus conjuntos de dados, em qualquer conjunto de variáveis e em qualquer conjunto de observações.
Algumas das coisas que você automatiza podem ser tão úteis que você deseja compartilhá-las com colegas ou até mesmo torná-las disponíveis para todos os usuários do Stata. Isso também é fácil. Com apenas um pequeno código, você pode transformar um script de automação em um comando Stata. Um comando que suporta recursos padrão suportados pelos comandos oficiais do Stata. Um comando que pode ser usado da mesma forma que os comandos oficiais são usados.
O Stata também inclui uma linguagem de programação avançada - Mata.
Mata tem estruturas, ponteiros e classes que você espera em sua linguagem de programação e adiciona suporte direto para programação matricial.
Embora você não precise programar para usar o Stata, é reconfortante saber que uma linguagem de programação rápida e completa é parte integrante do Stata. O Mata é um ambiente interativo para manipular matrizes e um ambiente de desenvolvimento completo que pode produzir código compilado e otimizado. Ele inclui recursos especiais para processar dados do painel, executa operações em matrizes reais ou complexas, fornece suporte completo para programação orientada a objetos e é totalmente integrado a todos os aspectos do Stata.
O Stata ainda permite incorporar plugins C, C ++ e Java em seus programas Stata através de uma API nativa para cada idioma.
Get the most out of your multicore computer.
No other statistical software comes close.
Enjoy the new features of Stata 15 at top speed.
O Stata é tão programável que desenvolvedores e usuários adicionam novos recursos todos os dias para responder às crescentes demandas dos pesquisadores de hoje.
Com os recursos de Internet do Stata, novos recursos e atualizações oficiais podem ser instalados pela Internet com um único clique.
O suporte técnico do Stata é gratuito para usuários registrados, o que significa que você recebe muito mais do que paga.
Temos uma equipe dedicada de programadores e estatísticos especialistas em Stata para responder às suas perguntas técnicas. De soluções complicadas de gerenciamento de dados até obter um gráfico que pareça correto e de explicar um erro padrão robusto até especificar seu modelo multinível, temos suas respostas.
O Stata será executado em computadores Windows, Mac e Linux / Unix; no entanto, nossas licenças não são específicas da plataforma.
Isso significa que, se você tiver um laptop Mac e uma área de trabalho do Windows, não precisará de duas licenças separadas para executar o Stata. Você pode instalar sua licença Stata em qualquer uma das plataformas suportadas. Conjuntos de dados, programas e outros dados do Stata podem ser compartilhados entre plataformas sem tradução. Você também pode importar conjuntos de dados de outros pacotes, planilhas e bancos de dados estatísticos de maneira rápida e fácil.
Usado por pesquisadores há mais de 30 anos, o Stata fornece tudo o que você precisa para a ciência de dados - manipulação de dados, visualização, estatísticas e relatórios reproduzíveis.
Selecione sua disciplina e veja como o Stata pode trabalhar para você.
Não consegue encontrar sua disciplina? Veja quem mais está usando o Stata »
O Stata é distribuído em mais de 180 países. Nossos distribuidores autorizados oferecem serviços como suporte técnico básico e treinamento, e realizam inventário Stata para que a entrega seja rápida.
O canal do Stata no YouTube é o recurso perfeito para novos usuários do Stata, usuários que querem aprender um novo recurso no Stata e professores que estão procurando ajuda no ensino com o Stata. Temos mais de 250 vídeos em nosso canal do YouTube que foram vistos mais de 4 milhões de vezes por usuários Stata que querem aprender como rotular variáveis, mesclar conjuntos de dados, criar gráficos de dispersão, ajustar modelos de regressão, trabalhar com séries temporais ou dados em painel, ajustar modelos multiníveis , analisar dados de sobrevida, realizar analises bayesianas e usar muitos outros recursos do Stata. Veja a llista completa de vídeos.
Nós escrevemos o Blog oficial da Stata, Not Elsewhere Classified (NEC), para compartilhar coisas que achamos que você achará instrutivo, informativo ou simplesmente divertido. Nós escrevemos sobre como interpretar os resultados estatísticos; exportar resultados para Word, Excel e LaTeX; realizar simulações de Monte Carlo; programar seus próprios estimadores; e mais. Também publicamos anúncios de serviços e produtos. Assinados individualmente, os artigos na NEC são escritos pelas mesmas pessoas que desenvolvem e suportam o Stata.
Os webinars da Stata oferecem algo para todos. Aqueles que são novos no Stata terão uma vantagem quando se juntarem ao nosso Ready. Conjunto. Ir para o webinar do Stata. Usuários novos e experientes vão querer participar de nossos webinars de uma hora; cada um fornece uma visão detalhada de um dos recursos estatísticos, gráficos, de gerenciamento de dados ou relatórios do Stata.
Uma infinidade de opções de treinamento estão disponíveis para se tornar proficiente no Stata rapidamente. O Stata oferece cursos práticos de treinamento na web e em sala de aula, cursos de treinamento personalizados no local e treinamento on-line através de NetCourses, webinars e tutoriais em vídeo.
O Stata News é uma publicação gratuita com colunas, como o popular In the Spotlight, onde os desenvolvedores do Stata dão informações sobre recursos específicos do Stata e o canto do usuário, onde compartilhamos contribuições exclusivas, úteis e divertidas da comunidade de usuários. A notícia também contém anúncios como novas versões e atualizações, agendas de treinamento, novos livros, conferências e reuniões do grupo de usuários.
O Stata Journal é uma publicação trimestral que contém artigos sobre estatísticas, análise de dados, métodos de ensino e uso efetivo da linguagem do Stata. A Revista publica artigos revisados juntamente com notas e comentários mais curtos, colunas regulares, resenhas de livros e outros materiais de interesse para pesquisadores aplicando estatísticas em uma variedade de disciplinas.
Reuniões do Stata Conference e do Grupo de Usuários
Seja você um iniciante ou um especialista, você encontrará algo exclusivo para você nas reuniões do Grupo de Usuários, realizadas todos os anos em vários locais do mundo. Essas reuniões mostram apresentações detalhadas de especialistas da StataCorp e usuários experientes do Stata que se concentram em ajudar você a usar o Stata com mais eficiência.
Statalist
Um ótimo recurso para os usuários é o Statalist, um fórum no qual mais de 30.000 usuários do Stata trocam mais de 4.500 postagens e respostas a cada mês. O Statalist é executado e moderado por usuários do Stata e mantido pela StataCorp.
Comentários do usuário
Nossos usuários adoram compartilhar como o Stata é ótimo, por isso gostaríamos de mostrar a você! Quando recebemos bons comentários sobre o Stata, nós os publicamos aqui. Se você acha que o Stata também é ótimo, envie-nos um e-mail com seu comentário e podemos compartilhá-lo com a comunidade Stata.
O Stata não é vendido em módulos, o que significa que você obtém tudo em um pacote!
Stata oferece várias opções de compra para se adequar ao seu orçamento. Você pode escolher entre uma licença perpétua, com nada mais para comprar, ou uma licença anual. Entre em contato com um representante de vendas ou procure nossos produtos para saber mais sobre nossas opções acessíveis. Você também pode baixar um folheto do produto..
Stata is a complete, integrated software package that provides all your data science needs—data manipulation, visualization, statistics, and reproducible reporting. O Stata não é vendido em módulos, é uma ferramenta completa num único pacote. Você pode escolher entre uma licença perpétua ou licenças anuais.
O Stata 15 é comercializado em várias modalidades, com o mesmo conjunto completo de comandos e recursos. Descubra as suas diferenças
Stata/MP is the fastest and largest version of Stata. Virtually any current computer can take advantage of the advanced multiprocessing of Stata/MP. This includes the Intel i3, i5, i7, i9, Xeon, and Celeron, and AMD multi-core chips. On dual-core chips, Stata/MP runs 40% faster overall and 72% faster where it matters, on the time-consuming estimation commands. With more than two cores or processors, Stata/MP is even faster.
Stata/MP is faster-much faster. Stata/MP lets you analyze data in one-half to two-thirds of the time compared to Stata/SE on inexpensive dual-core laptops and in one-quarter to one-half the time on quad-core desktops and laptops.
Stata/MP runs even faster on multiprocessor servers. Stata/MP supports up to 64 processors/cores.
Speed is often most crucial when performing computationally intense estimation procedures. A few of Stata’s estimation procedures, including linear regression, are nearly perfectly parallelized, meaning they run twice as fast on two cores, four times as fast on four cores, eight times as fast on eight cores, and so on. Some estimation commands can be parallelized more than others. Taken at the median, estimation commands runs 1.9 times faster on two cores, 3.1 times faster on four cores, and 4.3 times faster on eight cores.
Stata/MP is 100% compatible other versions of with Stata. Analyses do not have to be reformulated or modified in any way to obtain Stata/MP’s speed improvements.
Stata/MP is available for the following operating systems:
To run Stata/MP, you can use a desktop computer with a dual-core or quad-core processor, or you can use a server with multiple processors. Whether a computer has separate processors or one processor with multiple cores makes no difference. More processors or cores makes Stata/MP run faster.
For more advice on purchasing/upgrading to Stata/MP or for hardware queries, please contact our sales team.
Stata/SE and Stata/IC differ only in the dataset size that each can analyse. Stata/SE and Stata/MP can fit models with more independent variables than Stata/IC (up to 10,998). Stata/SE can analyse up to 2 billion observations.
Stata/IC allows datasets with as many as 2,048 variables. The maximum number of observations is 2.14 billion. Stata/IC can have at most 798 independent variables in a model.
Multicore support
Time to run logistic regression with 5 million obs and 10 covariates Info1-core
10.0 sec1-core
10.0 sec2 core
5.0 sec4 core
2.6 sec4+
even fasterMatrix programming language
Exceptional technical support
Includes within-release updates
64-bit version available
Memory requirements
1 GB
2 GB
4 GB
Disk space requirements
1 GB
1 GB
1 GB
Aqui você também encontra vários tutoriais em vídeo que explicam a forma simples e intuitiva de utilização do Stata. Veja abaixo, os tutoriais mais recentes e também uma lista de todos os recursos disponíveis na atual versão.
Esses vídeos são todos conduzidos em inglês.
Tour of the Stata 15 interface
PDF documentation in Stata 15
Automatic production of web pages from dynamic Markdown documents
Create PDF reports from within Stata
Create Word documents from within Stata
Extended regression models (ERMs)
Finite mixture models (FMMs)
Heteroskedastic linear regression
Import FRED (Import Federal Reserve Economic Data)
Interval-censored survival models
Latent class analysis (LCA)
Linearized DSGEs
Mixed logit models
Multilevel tobit and interval regression
Multiple-group generalized SEM
Nonlinear mixed-effects models
Nonparametric regression
Panel-data cointegration tests
Poisson with sample selection
Power analysis for cluster randomized designs and linear regression
A prefix for Bayesian regression
Spatial autoregressive models
Tests for multiple breaks in time series
Threshold regression
Transparency in Stata graphs
Zero-inflated ordered probit
Loading, saving, importing, and exporting data
Import FRED (Import Federal Reserve Economic Data)
Copy/paste data from Excel into Stata
Import Excel data into Stata
Saving estimation results to Excel
Importing delimited data
Changing and renaming variables
Convert a string variable to a numeric variable
Convert categorical string variables to labeled numeric variables
Create a categorical variable from a continuous variable
Convert missing value codes to missing values
Combining data
How to merge files into a single dataset
How to append files into a single dataset
Creating and dropping variables
Create a new variable that is calculated from other variables
Identify and replace unusual data values
Create a date variable from a date stored as a string
Optimize the storage of variables
Round a continuous variable
Stata's Expression Builder
Examining data
Identify and remove duplicate observations
Labeling, display formats, and notes
Label variables
Label the values of categorical variables
Change the display format of a variable
Add notes to a variable
Reshaping datasets
Reshape data from wide format to long format
Reshape data from long format to wide format
Strings
Unicode
Tour of long strings and BLOBs
A prefix for Bayesian regression
Bayesian linear regression using the bayes prefix
Bayesian linear regression using the bayes prefix: How to specify custom priors
Bayesian linear regression using the bayes prefix: Checking convergence of the MCMC chain>
Bayesian linear regression using the bayes prefix: How to customize the MCMC chain>
Bayesian analysis
Graphical user interface for Bayesian analysis
Introduction to Bayesian statistics, part 1: The basic concepts
Introduction to Bayesian statistics, part 2: MCMC and the Metropolis-Hastings algorithm
Mixed logit models
Poisson with sample selection
Zero-inflated ordered probit
Logistic regression in Stata, part 1: Binary predictors
Logistic regression in Stata, part 2: Continuous predictors
Logistic regression in Stata, part 3: Factor variables
Regression models for fractional data
Probit regression with categorical covariates New
Probit regression with continuous covariates New
Probit regression with categorical and continuous covariates New
Linearized DSGEs
Nonparametric regression
Spatial autoregressive models
Heteroskedastic linear regression
Mixed logit models
Multilevel tobit and interval regression
Extended regression models (ERMs)
Extended regression models, part 1: Endogenous covariates
Extended regression models, part 2: Nonrandom treatment assignment
Extended regression models, part 3: Endogenous sample selection
Extended regression models, part 4: Interpreting the model
Probit regression with categorical covariates New
Probit regression with continuous covariates New
Probit regression with categorical and continuous covariates New
IRT (item response theory) models
Item response theory using Stata: One-parameter logistic (1PL) models
Item response theory using Stata: Two-parameter logistic (2PL) models
Item response theory using Stata: Three-parameter logistic (3PL) models
Item response theory using Stata: Nominal response (NRM) models
Item response theory using Stata: Rating scale (RSM) models
Item response theory using Stata: Graded response (GRM) models
Introduction to margins in Stata, part 1: Categorical variables
Introduction to margins in Stata, part 2: Continuous variables
Introduction to margins in Stata, part 3: Interactions
Profile plots and interaction plots in Stata, part 1: A single categorical variable
Profile plots and interaction plots in Stata, part 2: A single continuous variable
Profile plots and interaction plots in Stata, part 3: Interactions of categorical variables
Profile plots and interaction plots in Stata, part 4: Interactions of continuous and categorical variables
Profile plots and interaction plots in Stata, part 5: Interactions of two continuous variables
Multilevel tobit and interval regression
Nonlinear mixed-effects models
Introduction to multilevel linear models, part 1
Introduction to multilevel linear models, part 2
Tour of multilevel GLMs
Multilevel models for survey data
Multilevel survival analysis
Small-sample inference for mixed-effects models
Power analysis for cluster randomized designs and linear regression
Tour of power and sample size
A conceptual introduction to power and sample size
New power and sample-size features in Stata 14
Sample-size calculation for comparing a sample mean to a reference value
Power calculation for comparing a sample mean to a reference value
Find the minimum detectable effect size for comparing a sample mean to a reference value
Sample-size calculation for comparing a sample proportion to a reference value
Power calculation for comparing a sample proportion to a reference value
Minimum detectable effect size for comparing a sample proportion to a reference value
How to calculate sample size for two independent proportions
How to calculate power for two independent proportions
How to calculate minimum detectable effect size for two independent proportions
Sample-size calculation for comparing sample means from two paired samples
Power calculation for comparing sample means from two paired samples
How to calculate the minimum detectable effect size for comparing the means from two paired samples
Sample-size calculation for one-way analysis of variance
Power calculation for one-way analysis of variance
Minimum detectable effect size for one-way analysis of variance
Basic introduction to the analysis of complex survey data
Specifying the design of your survey data
How to download, import, and merge multiple datasets from the NHANES website
How to download, import, and prepare data from the NHANES website
Multilevel models for survey data
Survey data support for SEM
Interval-censored survival models
Learn how to set up your data for survival analysis
How to describe and summarize survival data
How to construct life tables
How to calculate incidence rates and incidence-rate ratios
How to calculate the Kaplan-Meier survivor and Nelson-Aalen cumulative hazard functions
How to graph survival curves
How to test the equality of survivor functions using nonparametric tests
How to fit a Cox proportional hazards model and check proportional-hazards assumption
Multilevel survival analysis
Panel-data survival models
Survival models for SEM
Treatment effects for survival models
Import FRED (Import Federal Reserve Economic Data)
Threshold regression
Tests for multiple breaks in time series
Tour of forecasting
Formatting and managing dates
Time-series operators
Correlograms and partial correlograms
Line graphs and tin()
Introduction to ARMA/ARIMA models
Markov-switching models
Moving-average smoothers
Introduction to treatment effects in Stata: Part 1
Introduction to treatment effects in Stata: Part 2
Treatment effects: Regression adjustment
Treatment effects: Inverse-probability weighting
Treatment effects: Inverse-probability weighted regression adjustment
Treatment effects: Augmented inverse-probability weighting
Treatment effects: Nearest-neighbor matching
Treatment effects: Propensity-score matching
Treatment effects for survival models
Endogenous treatment effects
O Stata pode ser executado nas plataformas listadas abaixo. Não é necessário especificar o seu sistema operacional quando realizar a sua encomenda, apenas necessita de escolher o executável certo no momento do download.
Veja mais informações sobre como rodar o Stata em computadores dual-core, multicore ou multi processador.
Stata for Windows
* 64-bit Windows varieties for x86-64 and x86 processors made by Intel® and AMD.
Stata for MacPlease note: The 32-bit and Solaris download options are still available, but by request only.
Hardware requirementsSaiba tudo sobre a ampla gama de recursos estatísticos do Stata usando o índice abaixo. Cada seção contém links para mais detalhes e exemplos para ajudar os usuários a tirar o melhor proveito do software.
http://stataonly.timberlake-analytics.com.br/software/stata/
Start AgainPlease select a licence type:
Single User / Volume Single Users Network (Concurrent Users) Term Licence (Network)Please select a licence type:
Single User / Volume Single Users Network (Concurrent Users) Term Licence (Network) Student LabPlease select an upgrades licence type:
Single User / Volume Single Users Network (Concurrent Use) Student LabI currently own a Stata license for:
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