Stata 16中文破解版(附破解补丁+激活教程)

Stata 16是一款非常好用的数据分析类的软件，我们这款软件就是集合了数据分析、数据管理以及绘制专业图表等多种功能于一体的数据统计分析软件，主要用于管理、分析和绘制定量数据，能够执行各种统计分析。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。该程序适用于处理时间序列、面板和横断面数据，该程序适用于处理时间序列、面板和横断面数据。是满足您数据科学需求的解决方案，获取并操纵数据探索可视化模型。做出推论，各种领域的研究人员，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，软件可以结合内置的数据编辑器以及散点图、直方图将结果统计出来，利用强大的逻辑公式计算出复杂的数据，通过强大的分析流程，轻松快速的进行数据分析，经过破解之后更是可以让你免费使用软件的所有功能。而我今天就是给大家带来了这款软件的中文破解版，希望大家可以喜欢，想要的朋友可以来我这里下载！

破解教程

1、首先鼠标双击右键下载并解压软件压缩包，之后得到SetupStata16.exe安装程序及破解文件夹，单击“next‘

2、单击“next‘    

3、 勾选我接受许可证协议条款， 单击“next‘     

4、之后勾选与您的许可证匹配的类型，勾选StataSE，单击“next‘                 

5、选择软件安装路径，单击“next‘ 

6、单击“next‘   

7、单击“next‘  

8、等待安装        

9、单击”finish “                       

10、软件安装完成后，运行软件，如图所示，这里我们对应输入下面的激活信息激活软件，用户名和公司随意输入
serial number:401609212764
code:8yet 6inm hd8y nd1m 7o5n 5cks tsqm id$n y2
Authorization:wsoj             

11、 现在我们回到安装文件夹中，将runasdate文件夹复制到软件安装目录中，然后我们运行runasdate，我们修改时间，首先点击浏览选择安装目录下的主程序，然后将时间进行如下调整

12、软件会提示许可已过期，无需理会，直接退出即可

13、   软件安装破解完成，打开软件用户即可免费使用

软件功能

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，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，主要提供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，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，也提供了专门绘制某种图形的功能，如在生存分析中，提供了绘制生存曲线图，回归分析中提供了残差图等。
2、矩阵运算功能
矩阵代数是多元统计分析的重要工具， 提供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；还提供了一些高级运算，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，还提供了一些系统矩阵，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，这给用户提供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 Stata 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

软件特色

1、新的元分析套件；改进和扩展的选择建模（边距适用于所有地方）
2、Python与Stata的集成；贝叶斯预测，多链以及更多
3、面板数据的扩展回归模型（ERM）；导入SAS和SPSS数据集
4、灵活的非参数序列回归；内存中的多个数据集，即帧
5、置信区间的样本大小分析；非线性DSGE模型
6、多组IRT；面板数据Heckman选择模型
7、具有滞后的NLME：多剂量药代动力学模型等
8、Heteroskedastic命令probit；图形大小以英寸，厘米和打印机点为单位
9、Mata中的数值积分；Mata中的线性编程
10、文件编辑器：自动完成，语法高亮等；Stata for Mac：暗模式和标签式窗口