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　　stata是一款功能強大的圖表繪制軟件，為用戶提供了管理、分析、繪制定量數據等功能，讓數據的統計分析工作更加輕松高效。軟件已經成功破解，內附有破解文件，能夠完美的激活該軟件，從而就能夠免費使用該軟件中的所有功能

【軟件功能】

　　1、雙重差分法的官方命令

　　“雙重差分法”（Difference-in-differences，簡記DID）或許是最常用的計量方法。怎么能沒有DID的Stata官方命令呢？為此，Stata 17及時地推出了DID的官方命令xtdidregress；其中，“xt” 表示這是適用于面板數據的命令。

　　除了進行常規的 DID 估計，命令xtdidregress還允許最多指定三個“分組變量”（group variables），或兩個分組變量與一個時間變量，從而進行“三重差分法”（Difference-in-differences-in-differences，簡記DDD）的估計。

　　另外，針對“重復截面數據”（repeated cross-sectional data），即所謂“準面板”（pseudo panel data），Stata 17也推出了相關的新命令didregress，可進行類似 DID 的估計。更重要的是，你可以用DID的官方命令，輕松地畫平行趨勢圖啦~

　　2、完美的表格輸出

　　實證研究者經常需要將Stata的多個回歸結果以表格形式輸出到word文件中。雖然早有官方命令estimates table可完成此類任務，但比較死板；故此前Stata用戶一般使用非官方命令（比如estout或outreg）來輸出回歸結果。為此，Stata 17大幅改善了原來的table命令，使用戶可輕松地以表格形式匯報回歸結果（regression results）或統計特征（summary statistics）。

　　進一步，你可以設計回歸表格的風格（styles），并應用于所創建的表格，然后將此表格輸出到Word或其他形式的文件（包括PDF、HTML、LaTex、Excel、markdown 等）。另外，你還可以使用新增的前綴（prefix）collect，來收集Stata命令的各種估計結果。最后，Stata 17還新增了Table Builder（表格創建器），讓用戶可通過點擊鼠標（point-and-click）來創建表格。

　　3、Lasso的新功能

　　作為“高維回歸”（high-dimensional regression）的常用工具，Stata 16已經推出了有關Lasso（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator，即所謂 “套索估計量”）的一系列官方命令。Stata 17則提供了更多有關 Lasso 的新功能。

　　使用Lasso估計處理效應模型。在 Stata 16 中，可使用命令teffects估計“處理效應”（treatment effects）模型；而命令lasso則用于估計協變量很多的高維模型。Stata 17則將二者結合起來，其推出的新命令telasso，可估計包含很多協變量的處理效應模型。

　　使用 BIC 選擇Lasso懲罰參數。作為一種“懲罰回歸”（penalized regression），在進行Lasso估計時，需要選擇懲罰參數（penalty parameter）。在Stata 16中，可使用交叉驗證（cross-validation）、適應性方法（adaptive method）或代入法（plugin）來選擇懲罰參數。

　　在Stata 17中，新增了選擇項 “selection(bic)”，可使用 “貝葉斯信息準則”（Bayesian Information Criterion，簡記BIC）選擇懲罰參數。而且，新增的估計后命令（postestimation command）bicplot 可以很方便地將此選擇過程可視化。

　　使用Lasso處理聚類數據。對于“聚類數據”（cluster data），由于每個聚類中觀測值存在自相關，故通常的Lasso估計可能導致偏差。在Stata 17中，在使用命令lasso或elasticnet時，可通過新增選擇項 “cluster(clustvar)” 來處理聚類數據。進一步，對于使用Lasso進行統計推斷的命令，比如poregress（表示partialing-out regress），則可使用Stata 17的新增選擇項 “cluster(clustvar)” 來得到聚類穩健的標準誤（cluster-robust standard errors）。

　　4、離散選擇模型的新命令

　　離散選擇模型（discrete choice model）是微觀計量經濟學的常用模型。在Stata 17中，增加了以下離散選擇模型的新命令：

　　“面板多項邏輯模型”（panel multinomial logit model）。對于橫截面數據的多項邏輯模型，Stata已有mlogit命令。Stata 17新增的xtmlogit命令則可使用面板數據估計多項邏輯模型。這無疑是Stata在離散選擇模型方面的一大進步，因為此前Stata只能使用xtlogit或xtprobit估計面板二值選擇模型。

　　“零膨脹排序邏輯模型”（zero-inflated ordered logit model）。對于排序數據（ordered data），此前可使用Stata命令ologit或oprobit進行估計。在實踐中，有時排序數據中最低類別所占比重很大。若將最低類別的取值記為“零”，則存在所謂“零膨脹”現象。此時可使用Stata 17的新增命令ziologit，估計更有效率的“零膨脹排序邏輯模型”（zero-inflated ordered logit model）。

　　5、久期數據的新命令

　　“久期數據”（duration data）常用于生物統計的 “生存分析”（survival analysis），在經濟學中也有廣泛用途，例如失業的持續時間，婚姻的延續時長，王朝的壽命等。久期數據常存在 “刪失”（censoring）或 “歸并” 問題，比如當研究結束時，有些病人可能尚未死亡；或者有些失業者還未找到工作。

　　Stata 17新推出的命令stintcox，可使用Cox模型來估計一種特殊的“區間刪失”（interval-censored）數據。對于區間刪失數據，我們只知道事件發生于某個區間，但無法確知其發生時點；比如，只知道癌癥復發于兩次體檢之間的時段。如果忽略久期數據存在的區間刪失問題，則會導致估計偏差。

　　6、貝葉斯計量經濟學的全面升級

　　在大數據時代，由于數據日益復雜而多樣，在處理有些問題時，基于頻率學派的傳統計量方法可能不便使用，使得貝葉斯學派的計量經濟學逐漸興起。頻率學派認為待估計的參數是給定的未知數（fixed unknown parameters），而貝葉斯學派則將未知參數視為服從某個分布的隨機變量，并可隨時根據新的樣本信息將其 “先驗分布”（prior distribution）更新為 “后驗分布”（posterior distribution）。Stata 17將Stata中原有的貝葉斯統計學與計量經濟學進行了全面升級。

　　貝葉斯面板數據模型（Bayesian panel-data models）。Stata目前已有的面板命令包括xtreg（靜態面板），xtlogit或xtprobit（面板二值選擇模型），以及xtologit或xtoprobit（面板排序模型）等。在 Stata 17中，如果要使用貝葉斯方法估計這些面板模型，只要在原命令之前加上 “前綴”（prefix）bayes即可。

　　貝葉斯向量自回歸模型（Bayesian VAR models）。“向量自回歸”（Vector Autoregression，簡記VAR）是常見的時間序列模型。在已有的Stata中，可用命令var來估計VAR模型，而后續命令則包括：使用fcast進行 “動態預測”（dynamic forecast），以及使用irf估計 “脈沖響應函數”（impulse response function，簡記 IRF）與 “預測誤差方差分解”（forecast error variance decomposition，簡記 FEVD）。

　　在Stata 17中，則可使用命令“bayes: var”（即在命令var之前加上前綴 bayes）估計貝葉斯的 VAR 模型，然后用bayesfcast進行動態預測；而脈沖響應函數與預測誤差方差分解也可類似地得到。

　　然后，使用bayesfcast進行動態預測；

　　而脈沖響應函數（IRF）與預測誤差方差分解（FEVD）也可類似地得到。

　　使用貝葉斯方法估計VAR模型有兩大好處。首先，VAR模型通常包含較多參數，若樣本較小，則估計結果不穩定。而貝葉斯方法由于較易“整合先驗信息”（incorporating prior information），故在用小樣本估計VAR模型時更為穩健。

　　其次，經典的VAR模型使用大樣本理論進行統計推斷與預測，需要假設估計量服從漸近正態分布，在小樣本中不易滿足。而貝葉斯方法則不使用大樣本理論，也無須漸近正態的假設，故更適用于小樣本。

　　貝葉斯多層模型（Bayesian multilevel models）。Stata 17新推出的bayesmh命令可以估計一系列的貝葉斯多層模型，包含“單變量”（univariate）或“多變量”（multivariate）的線性與非線性多層模型（linear and nonlinear multilevel models），乃至面板的生存時間模型（joint longitudinal and survival-time models）以及結構方程之類的模型（SEM-type models）等。

　　貝葉斯線性與非線性DSGE模型（Bayesian linear and nonlinear DSGE models）。“動態隨機一般均衡”（Dynamic Stochastic General Equilibrium，簡記DSGE）模型是宏觀經濟學的主流模型。在Stata 16 中，可使用命令dsge與dsgenl分別估計線性與非線性的 DSGE 模型。

　　在Stata 17中，只要在命令dsge與dsgenl之前加上前綴bayes，即可估計相應的線性或非線性的貝葉斯DSGE模型。可供用戶選用的 “先驗分布”（prior distribution）多達30以上，并可進行貝葉斯脈沖響應分析（Bayesian IRF analysis），區間假設檢驗（interval hypothesis testing），以及使用貝葉斯因子（Bayesian factors）來比較模型等。

　　7、非參數的趨勢檢驗

　　有時樣本數據中存在分組（比如，分為3組），且這些分組有天然的排序（比如，記為1，2，3組），即所謂 “排序分組”（ordered groups）。在這種排序分組的數據中，經常希望檢驗某個變量在此分組排序中（比如，第1-3組），是否存在某種趨勢，比如此變量的取值傾向于越來越大，即所謂 “tests for trend across ordered group”。

　　為此，可使用Stata已有命令nptrend，進行非參數的Cuzick秩檢驗（Cuzick test using ranks）。而Stata 17的最新版nptrend命令，則在 Cuzick秩檢驗之外，新增了三個非參數檢驗，即“Cochran-Armitage test”，“Jonckheere-Terpstra test” 與“linear-by-linear trend test”，使得命令nptrend的功能大大增強。

　　8、元分析的新命令

　　“元分析”（meta-analysis）將多個類似的研究結果綜合在一起。比如，針對某個疫苗的有效性（vaccine efficacy），在世界各地進行了多個實驗，如何將每個實驗所得的疫苗有效性指標，通過加權平均得到統一的度量。Stata 17將Stata的元分析功能作了進一步的提升。

　　多維元分析（Multivariate meta-analysis）。在將多個研究結果綜合在一起時，其中的每個研究可能同時匯報 “多個效應規模”（multiple effect sizes），而這些效應之間可能存在相關性。若使用Stata既有的 meta命令，則會忽略這種相關性。Stata 17的新增命令meta mvregress可進行多維元分析，并處理這種相關性。

　　加爾布雷斯圖（Galbraith plots）。Stata 17還新增了命令meta galbraithplot，可以畫元分析的 “加爾布雷斯圖”（Galbraith plots）。此圖可用于評估不同研究之間的異質性（assessing heterogeneity of the studies），并發現潛在的極端值（potential outliers）。

　　留一元分析（Leave-one-out meta analysis）。Stata 17新增了 “留一元分析”（Leave-one-out meta-analysis）的功能。所謂“留一元分析”，就是在進行元分析時，每次均留出一個研究（不放在樣本中），以考察元分析結果的穩健性；比如，最終結果是否過度依賴于某個研究。在使用Stata命令meta summarize或meta forestplot進行元分析時，可使用新增的選擇項leaveoneout來進行留一元分析。

　　9、Stata與Python、Java、H2O及Jupyter Notebook的整合

　　在大數據時代，Stata也在加快與主流軟件平臺的整合，為用戶提供更多的增值服務。這在Stata 17的此次升級中體現尤其突出。

　　與 Python 的整合（Python integration）。Python已是炙手可熱的主流計算機語言。為此，Stata 16專門提供了一個與Python的接口，讓用戶在熟悉的Stata界面下調用Python，并在Stata中顯示運行結果。Stata 17則更進一步，推出了新的Python包（Python package）pystata，使得用戶可在Python 中方便地調用Stata。Stata 17還引入了一個新概念 “PyStata” ，包括 Stata與Python交互的所有方式。

　　與 Java 的整合（Java integration）。Java是一種應用廣泛的跨平臺編程語言。在Stata 17中，你可以十分方便地在Stata程序中嵌入并執行 Java 代碼。

　　對于JDBC數據交換格式的支持（Support for JDBC）。JDBC（Java Database Connectivity）是一個在不同程序與數據庫之間交換數據的跨平臺標準（a cross-platform standard for exchanging data between programs and databases）。在Stata 17中，通過支持JDBC，使得 Stata用戶可從一些最流行的數據庫導入數據，包括Oracle、MySQL、AmazonRedShift、Snowflake、Microsoft SQL Server等。

　　與H2O的整合（H2O integration）。H2O是一款流行的機器學習軟件平臺。在Stata 17中，你可以連接并調用H2O的機器學習算法。這無疑為Stata用戶打開了另外一扇通往機器學習的窗口！

　　在Jupyter Notebook中使用Stata（Jupyter Notebook with Stata）。Jupyter Notebook是一款基于網頁的流行“集成開發環境”（integrated development environment，簡記 IDE），尤其方便展示代碼、公式、文字與可視化。在Stata 17中，作為PyStata的一部分（依賴于 Python 包 pystata），你可以從 Jupyter Notebook調用 Stata與Mata（Stata的矩陣語言）。這意味著，你可以在同一環境中整合Python與Stata的功能，使得你的工作更加可復制（reproducible）且易于分享。

　　10、Do文件編輯器的改進與Stata速度提升等

　　Do文件編輯器的改進（Do-file Editor improvements）。隨著編程的重要性日益提高，Stata 16在Do文件編輯器中加入了 “自動填寫完成”（autocompletion）與 “語法高亮”（syntax highlighting）的功能。Stata 17又將Do文件編輯器的功能進一步提升。

　　在Stata 17的Do文件編輯器中，可通過設置 “bookmarks”（書簽）而在一個較長的do文件中迅速跳至想要編輯的部分。Stata 17的Do文件編輯器還新增了“navigation control”（導航），其中羅列所有的書簽及其標簽（bookmarks and their labels），以該Do文件中的全部“程序”（programs）。

　　Stata的速度提升（Faster Stata）。在大數據時代，基礎算法的速度越來越重要。為此，Stata 17更新了命令sort與collapse的算法，使之更為快捷。另外，Stata 17也提升了命令mixed（用于估計多層混合效應模型，即 multilevel mixed-effects models）的運行速度。

　　使用Intel Math Kernel Library（MKL）提升速度。Stata 17引入了Intel Math Kernel Library（MKL），適用于所有Intel或AMD的64位計算機，從而可調用深度優化（deeply optimized）的LAPACK（Linear Algebra PACKage）線性代數包。這將使得Stata與Mata的底層計算速度進一步提升，而Stata用戶無須作任何事情即可享用。

　　處理日期與時間的新函數（New functions for dates and times）。Stata 17 引入了方便處理日期與時間的新函數，包括Datetime duration（計算持續時間），Datetime relative dates（計算相對日期，比如下個生日的日期），以及Datetime（從日期中提取不同的成分）。這些新函數還會自動考慮閏年（leap years）、閏日（leap days）與閏秒（leap seconds）的因素。

　　總之，Stata 17是一次令人激動的重大升級，不僅有貝葉斯計量經濟學的高歌猛進，與主流計算機語言平臺的深度整合，更便于編程的Do文件編輯器，而且更為貼近計量實戰的需求（DID，表格輸出，離散選擇等）。顯然，在可預見的將來，Stata 依然會是經管社科的首選計量與統計軟件。

【軟件特色】

　　統計功能

　　該軟件的統計功能很強，除了傳統的統計分析方法外，還收集了近 20 年發展起來的新方法，如 Cox 比例風險回歸，指數與 Weibull 回歸，多類結果與有序結果的 logistic 回歸， Poisson 回歸，負二項回歸及廣義負二項回歸，隨機效應模型等。具體說，具有如下統計分析能力：

　　數值變量資料的一般分析：參數估計，t檢驗，單因素和多因素的方差分析，協方差分析，交互效應模型，平衡和非平衡設計，嵌套設計，隨機效應，多個均數的兩兩比較，缺項數據的處理，方差齊性檢驗，正態性檢驗，變量變換等。

　　分類資料的一般分析：參數估計，列聯表分析 ( 列聯系數，確切概率 ) ，流行病學表格分析等。

　　等級資料的一般分析：秩變換，秩和檢驗，秩相關等

　　相關與回歸分析：簡單相關，偏相關，典型相關，以及多達數十種的回歸分析方法，如多元線性回歸，逐步回歸，加權回歸，穩鍵回歸，二階段回歸，百分位數 ( 中位數 ) 回歸，殘差分析、強影響點分析，曲線擬合，隨機效應的線性回歸模型等。

　　其他方法：質量控制，整群抽樣的設計效率，診斷試驗評價， kappa 等。

　　作圖功能

　　作圖模塊中主要提供如下八種基本圖形的制作 : 直方圖 (histogram) ，條形圖 (bar), 百分條圖 (oneway) ，百分圓圖 (pie) ，散點圖 (twoway) ，散點圖矩陣(matrix) ，星形圖 (star) ，分位數圖。這些圖形的巧妙應用，可以滿足絕大多數用戶的統計作圖要求。在有些非繪圖命令中，也提供了專門繪制某種圖形的功能，如在生存分析中，提供了繪制生存曲線圖，回歸分析中提供了殘差圖等。

　　矩陣運算功能

　　矩陣代數是多元統計分析的重要工具，提供了多元統計分析中所需的矩陣基本運算，如矩陣的加、積、逆、 Cholesky 分解、 Kronecker 內積等；還提供了一些高級運算，如特征根、特征向量、奇異值分解等；在執行完某些統計分析命令后，還提供了一些系統矩陣，如估計系數向量、估計系數的協方差矩陣等。

　　程序設計功能

　　這是一個統計分析軟件，但它也具有很強的程序語言功能，這給用戶提供了一個廣闊的開發應用的天地，用戶可以充分發揮自己的聰明才智，熟練應用各種技巧，真正做到隨心所欲。事實上，我們這個軟件的 ado 文件 ( 高級統計部分 ) 都是用自帶的語言編寫的

　　其統計分析能力遠遠超過了 SPSS ，在許多方面也超過了 SAS ！由于該軟件在分析時是將數據全部讀入內存，在計算全部完成后才和磁盤交換數據，因此計算速度極快（一般來說， SAS 的運算速度要比 SPSS 至少快一個數量級，而 Stata 的某些模塊和執行同樣功能的 SAS 模塊比，其速度又比 SAS 快將近一個數量級！） Stata 也是采用命令行方式來操作，但使用上遠比 SAS 簡單。其生存數據分析、縱向數據（重復測量數據）分析等模塊的功能甚至超過了 SAS 。用該軟件繪制的統計圖形相當精美，很有特色。

【使用教程】

　　1、新的元分析套件；改進和擴展的選擇建模（邊距適用于所有地方）

　　2、Python與軟件的集成；貝葉斯預測，多鏈以及更多

　　3、面板數據的擴展回歸模型（ERM）；導入SAS和SPSS數據集

　　4、靈活的非參數序列回歸；內存中的多個數據集，即幀

　　5、置信區間的樣本大小分析；非線性DSGE模型

　　6、多組IRT；面板數據Heckman選擇模型

　　7、具有滯后的NLME：多劑量藥代動力學模型等

　　8、Heteroskedastic命令probit；圖形大小以英寸，厘米和打印機點為單位

　　9、Mata中的數值積分；Mata中的線性編程

　　10、文件編輯器：自動完成，語法高亮等； for Mac：暗模式和標簽式窗口

【軟件特色】

　　1、掌握您的數據

　　軟件的數據管理功能可讓您完全控制。

　　同時管理多個數據集

　　進出口

　　ODBC，SQL

　　排序，匹配，合并，加入，追加，創建

　　內置電子表格

　　統一

　　處理文本或二進制數據

　　在本地或在Web上訪問數據

　　收集組間的統計信息

　　BLOBs字符串，可以容納整個文檔

　　數十億行

　　成千上萬的變數

　　生存數據，面板數據，多級數據，調查數據，離散選擇數據，多重插補數據，分類數據，時間序列數據

　　還有更多，支持您所有的數據科學需求。

　　2、廣泛的統計功能

　　3、出版品質的圖形

　　軟件可以輕松生成出版品質，風格獨特的圖形。

　　您可以指向并單擊以創建自定義圖形。 或者，您可以編寫腳本以可重現的方式生成數百或數千個圖形。 將圖形導出為EPS或TIFF以供發布，將PNG或SVG導出為Web，或導出為PDF以供查看。 使用集成的圖形編輯器，您可以單擊以更改有關圖形的任何內容，或添加標題，注釋，線條，箭頭和文本。

　　4、真正可重復的報告

　　自動報告結果所需的所有工具。

　　動態降價文檔

　　創建Word文檔

　　創建PDF文檔

　　創建Excel文件

　　圖形方案

　　Word，HTML，PDF，Excel，SVG，PNG

　　5、正可重復的研究

　　很多人談論可重復的研究。

　　Stata已經致力于它超過30年。

　　我們不斷添加新功能; 我們甚至從根本上改變了語言元素。 不管。軟件是唯一具有集成版本控制的統計軟件包。 如果您在1985年編寫了一個腳本來執行分析，那么相同的腳本仍然可以運行，并且今天仍會產生相同的結果。 您在1985年創建的任何數據集，今天都可以閱讀。 在2050年也是如此軟件將能夠運行你今天所做的任何事情。

　　6、真實的文檔

　　當需要進行分析或了解您正在使用的方法時，軟件不會讓您高低干燥或訂購書籍以了解每個細節。

　　我們的每個數據管理功能都經過充分解釋和記錄，并在實際示例中顯示。每個估算器都有完整的文檔記錄，包括幾個關于實際數據的示例，并對如何解釋結果進行了真實的討論。這些示例為您提供了數據，因此您可以在軟件中工作甚至擴展分析。我們為您提供每個功能的快速入門，展示一些最常見的用途。想要更多細節嗎？我們的方法和公式部分提供了計算內容的具體信息，我們的參考文獻為您提供了更多信息。

　　軟件是一個很大的包，所以有很多文檔 - 31卷超過15,000頁。但不要擔心，鍵入幫助我的主題，軟件將搜索其關鍵字，索引，甚至社區提供的包，為您帶來您需要了解的關于您的主題的一切。一切都在Stata內可用。

　　7、可信

　　我們不只是編程統計方法，我們驗證它們。

　　您從估算器中看到的結果依賴于與其他估算器的比較，蒙特卡羅模擬的一致性和覆蓋范圍，以及我們的統計人員進行的大量測試。 我們發運的每個軟件都通過了一個認證套件，其中包括320萬行測試代碼，可產生490萬行輸出。 我們對這490萬行輸出中的每個數字和文本進行認證。

　　8、使用方便

　　所有功能都可以通過菜單，對話框，控制面板，數據編輯器，變量管理器，圖形編輯器甚至SEM圖形生成器來訪問。 您可以通過任何分析指向并單擊您的方式。

　　如果您不想編寫命令和腳本，則不必這樣做。

　　即使您指向并單擊，也可以記錄所有結果，然后將其包含在報告中。 您甚至可以保存由您的操作創建的命令，并在以后重現您的完整分析。

　　9、容易成長

　　軟件執行任務的命令直觀且易于學習。更好的是，您學習執行任務的所有內容都可以應用于其他任務。例如，您只需將性別==“女性”添加到任何命令，以限制您對樣本中的女性進行分析。您只需將vce（robust）添加到任何估算器中，以獲得對許多常見假設都很穩健的標準誤差和假設檢驗。

　　一致性更深入。您對數據管理命令的了解通常適用于估算命令，反之亦然。還有一整套postestimation命令來執行假設檢驗，形成線性和非線性組合，進行預測，形成對比，甚至用交互圖進行邊際分析。在幾乎每個估算器之后，這些命令的工作方式相同。

　　用于讀取和清理數據，然后執行統計測試和估計，最后報告結果的排序命令是可重復研究的核心。 軟件使所有研究人員都可以訪問此過程。

　　10、易于自動化

　　每個人都有他們一直在做的任務 - 創建特定類型的變量，生成特定的表，執行一系列統計步驟，計算RMSE等?？赡苄允菬o窮無盡的。 軟件有數千個內置程序，但您可能擁有相對獨特的任務或者您希望以特定方式完成的任務。

　　如果您編寫了一個腳本來執行給定數據集上的任務，則可以輕松地將該腳本轉換為可用于所有數據集，任何變量集以及任何觀察集的內容。

　　11、易于擴展

　　您自動化的一些內容可能非常有用，您希望與同事共享它們，甚至可以讓所有用戶使用它們。 這也很容易。只需一點代碼，您就可以將自動化腳本轉換為軟件命令。支持官方命令支持的標準功能的命令。 可以與使用官方命令相同的方式使用的命令。

　　12、高級編程

　　軟件還包括一種高級編程語言-Mata。

　　Mata具有您期望在編程語言中使用的結構，指針和類，并為矩陣編程添加了直接支持。

　　雖然您不需要編程來使用軟件，但很高興知道快速而完整的編程語言是軟件的一個組成部分。Mata既是一個用于操作矩陣的交互式環境，也是一個可以生成編譯和優化代碼的完整開發環境。它包括處理面板數據的特殊功能，在實際或復雜矩陣上執行操作，為面向對象的編程提供全面支持，并與各個方面完全集成。

　　還具有全面的Python集成，允許您直接從代碼中利用Python的所有功能。

　　甚至允許您通過每種語言的本機API在您的程序中集成C，C ++和Java插件。

【破解說明】

　　1、下載解壓得到，軟件安裝包和crack破解補?。?/p>

　　2、運行SetupStata17.exe，開始安裝軟件；

　　3、接受同意條款，然后繼續安裝；

　　4、選擇想要安裝的版本，BE為基礎版、SE為特別版、 MP為并行計算版；

　　5、設置軟件安裝路徑，默認即可；

　　6、等待軟件安裝完成，先不要打開軟件；

　　7、將crack破解補丁中的文件復制到軟件根目錄下替換；

　　默認路徑：C:\Program Files\Stata17