stata软件学习视频

新人应该如何学习stata

AnintroductiontoR：全面系统地介绍R语言，适合作为初步的参考资料。

该资料是一份pdf文档，也是R语言官方手册。

TryR：强烈推荐，非常简短地课程，可以在网页上进行简短的操作。

该网站提供R的网页操作，所以你无需安装R，从最基本的R语言开始学期，通过实际操作掌握R的相关知识。

ComputingforDataAnalysis：大约四周的视频课程。

IntroductiontoRforDataMining:R进行数据挖掘方面的材料，包括一些ppt和视频资料Rstudio:R语言的集成操作环境，强烈建议安装。

Rstudio会让你的工作效率指数提高。

GettingstartedwithRandHadoop，关于R和Hadoop项目的资料。

ggplot2:R绘图神器，该网站提供所有关于ggplot2的命令分解和介绍，同时配有大量的案例。

LearningTimeSerieswithR：关于R的时间序列分析的资料。

sas,stata和vba哪个好

各自有自己的优势，看你的行业主张用什么。

SAS、STATA是专业的统计软件，需要购买，一般机器上不会装有。

Visual Basic for Applications(VBA)是Visual Basic的一种宏语言，是微软开发出来在其桌面应用程序中执行通用的自动化（OLE）任务的编程语言。

只要购买了OFFICE，它都会装有，如果没有装完OFFICE，补装一下就是。

哪有stata大神,求带

统计的工作是什么？定义：收集、整理、分析和表述数据。

统计软件在收集数据中一般用处不大（只有试验设计可能需要计算机生成试验表），而后三部分则处处需要软件的帮助。

sas你能用好就很牛了。

一般工作确实只需要excel，它的功能已经足够强大了，特别是2007版。

但是还有很多功能是excel不能提供的，作为专业人士，还是要精通sas吧。

下面是我对各个统计软件的看法，需不需要多学就看楼主自己啦Stata软件Stata统计软件由美国计算机资源中心（Computer Resource Center）1985年研制。

特点是采用命令操作，也可以菜单操作，程序容量较小，统计分析方法较齐全，计算结果的输出形式简洁，绘出的图形精美。

不足之处是数据的兼容性差，占内存空间较大，数据管理功能需要加强。

网址： http://www.stata.com 。

Stata是各种商业统计软件中我最喜欢的一款（先声明我没有收取广告费），当然不管什么统计软件在我眼中都离R差远了，但是Stata确实做得还不错，虽然它的名声远不如SAS和SPSS，但其统计模块非常齐全，打开看看菜单就知道了。

尤其是计量经济学和医学统计的人，如果惧怕写代码，不妨试试Stata。

它分析小型数据应该是非常顺手，但能读取的数据种类有限，据我所知基本上仅仅是纯文本数据和Stata本身的数据（*.dta），而且计算受内存大小和程序版本种类限制，所以无法处理特大型的数据。

在用Stata菜单操作的时候它同时会在屏幕上输出与菜单对应的程序代码，因此若不熟悉Stata编程，可以通过这样的过程逐步学习，而且有些操作用菜单不方便实现，此时就可以结合不同的程序命令来完成。

（例如指定模型中的分类变量要用xi：命令，但它在模型的菜单中无法直接指定，所以可以直接把xi：加到模型命令的前面）另外需要提及的是，Stata自身有一本刊物Stata Journal，里面的内容比较学术，都是结合Stata命令讲一些统计方法如何实现，不过这本刊物要收费，这点对于学生来说是个比较大的障碍。

所以话说回来，要看这类文章还是看R News吧，它不但不收费，而且文章质量也都比较高，明年就要更名为The R Journal了。

SAS软件SAS是英文Statistical Analysis System的缩写，即统计分析系统，最初由美国北卡罗来纳州立大学两名研究生开始研制，1976年创立SAS公司，2003年全球员工总数近万人，统计软件采用按年租用制。

SAS系统具有十分完备的数据访问、数据管理、数据分析功能。

SAS系统是一个模块组合式结构的软件系统，共有三十多个功能模块。

SAS是用汇编语言编写而成的，通常使用SAS需要编写程序。

网址： http://www.sas.com 。

我在COS论坛（ http://cos.name/bbs ）上对SAS的介绍是“庞大的统计分析系统”，并没有强调它在统计分析方面的所谓优势。

论坛上有几位朋友认为SAS编写代码的方式已经非常“恐龙级”了，对此我基本认同，不过鉴于我对SAS了解并不深入，所以不敢大放厥词。

总之，“大”未必好，甚至以小人之心去揣测一下，也许“大”意味着代码臃肿。

总之我们也看不到源代码，不知道它的统计分析代码怎么能写到七张光盘那么大。

R的Windows安装文件30M，源文件16M左右。

别的不多说了，据我了解，我周围上下的同学在SAS上面花时间最多的是学习怎么把这个大家伙装进自己的电脑，然后道听途说一个proc名称，就开始把数据导进来写上几个变量名，然后提交run，直到有一天终于有了长达30页的报表了，就高兴了。

大家不妨对照看看自己是不是这么做的。

SPSS软件SPSS是Statistical Package for Social Science的缩写（后来改成什么服务Service了），即社会科学统计程序包，20世纪60年代末由美国斯坦福大学的三位研究生研制，1975年在芝加哥组建SPSS总部。

SPSS系统特点是操作比较方便，统计方法比较齐全，绘制图形、表格较有方便，输出结果比较直观。

网址： http://www.spss.com 。

算了，SPSS没什么好写的，自己打开看就是了。

懂统计的不用学，不懂统计的学了也白学。

反正要是不懂统计你总懂点右上角那个OK按钮吧。

SPSS是傻瓜软件，所以有时候开玩笑戏称之为Stupid Package for Social Science。

Stata求教,怎么用stata根据每一个code在不同的时间做回归并提取...

展开全部 三大统计软件：SAS、Stata与SPSS比较（转载）2006-08-07 11:22 Strategically using General Purpose Statistics Packages: A Look at Stata, SAS and SPSS 中文版（自英文版本翻译）： 很多人曾问及SAS,Stata 和SPSS之间的不同，它们之中哪个是最好的。

可以想到，每个软件都有自己独特的风格，有自己的优缺点。

本文对此做了概述，但并不是一个综合的比较。

人们时常会对自己所使用的统计软件有特别的偏好，希望大多数人都能认同这是对这些软件真实而公允的一个对比分析。

SAS 一般用法。

SAS由于其功能强大而且可以编程，很受高级用户的欢迎。

也正是基于此，它是最难掌握的软件之一。

使用SAS时，你需要编写SAS程序来处理数据，进行分析。

如果在一个程序中出现一个错误，找到并改正这个错误将是困难的。

数据管理。

在数据管理方面，SAS是非常强大的，能让你用任何可能的方式来处理你的数据。

它包含SQL（结构化查询语言）过程，可以在SAS数据集中使用SQL查询。

但是要学习并掌握SAS软件的数据管理需要很长的时间，在Stata或SPSS中，完成许多复杂数据管理工作所使用的命令要简单的多。

然而，SAS可以同时处理多个数据文件，使这项工作变得容易。

它可以处理的变量能够达到32,768个，以及你的硬盘空间所允许的最大数量的记录条数。

统计分析。

SAS能够进行大多数统计分析（回归分析，logistic回归，生存分析，方差分析，因子分析，多变量分析）。

SAS的最优之处可能在于它的方差分析，混合模型分析和多变量分析，而它的劣势主要是有序和多元logistic回归（因为这些命令很难），以及稳健方法（它难以完成稳健回归和其他稳健方法）。

尽管支持调查数据的分析，但与Stata比较仍然是相当有限的。

绘图功能。

在所有的统计软件中，SAS有最强大的绘图工具，由SAS/Graph模块提供。

然而，SAS/Graph模块的学习也是非常专业而复杂，图形的制作主要使用程序语言。

SAS 8虽然可以通过点击鼠标来交互式的绘图，但不象SPSS那样简单。

总结。

SAS适合高级用户使用。

它的学习过程是艰苦的，最初的阶段会使人灰心丧气。

然而它还是以强大的数据管理和同时处理大批数据文件的功能，得到高级用户的青睐。

Stata 一般用法。

Stata以其简单易懂和功能强大受到初学者和高级用户的普遍欢迎。

使用时可以每次只输入一个命令（适合初学者），也可以通过一个Stata程序一次输入多个命令（适合高级用户）。

这样的话，即使发生错误，也较容易找出并加以修改。

数据管理。

尽管Stata的数据管理能力没有SAS那么强大，它仍然有很多功能较强且简单的数据管理命令，能够让复杂的操作变得容易。

Stata主要用于每次对一个数据文件进行操作，难以同时处理多个文件。

随着Stata/SE的推出，现在一个Stata数据文件中的变量可以达到32,768，但是当一个数据文件超越计算机内存所允许的范围时，你可能无法分析它。

统计分析。

Stata也能够进行大多数统计分析（回归分析，logistic回归，生存分析，方差分析，因子分析，以及一些多变量分析）。

Stata最大的优势可能在于回归分析（它包含易于使用的回归分析特征工具），logistic回归（附加有解释logistic回归结果的程序，易用于有序和多元logistic回归）。

Stata也有一系列很好的稳健方法，包括稳健回归，稳健标准误的回归，以及其他包含稳健标准误估计的命令。

此外，在调查数据分析领域，Stata有着明显优势，能提供回归分析，logistic回归，泊松回归，概率回归等的调查数据分析。

它的不足之处在于方差分析和传统的多变量方法（多变量方差分析，判别分析等）。

绘图功能。

正如SPSS,Stata能提供一些命令或鼠标点击的交互界面来绘图。

与SPSS不同的是它没有图形编辑器。

在三种软件中，它的绘图命令的句法是最简单的，功能却最强大。

图形质量也很好，可以达到出版的要求。

另外，这些图形很好的发挥了补充统计分析的功能，例如，许多命令可以简化回归判别过程中散点图的制作。

总结。

Stata较好地实现了使用简便和功能强大两者的结合。

尽管其简单易学，它在数据管理和许多前沿统计方法中的功能还是非常强大的。

用户可以很容易的下载到别人已有的程序，也可以自己去编写，并使之与Stata紧密结合。

SPSS 一般用法。

SPSS非常容易使用，故最为初学者所接受。

它有一个可以点击的交互界面，能够使用下拉菜单来选择所需要执行的命令。

它也有一个通过拷贝和粘贴的方法来学习其“句法”语言，但是这些句法通常非常复杂而且不是很直观。

数据管理。

SPSS有一个类似于Excel的界面友好的数据编辑器，可以用来输入和定义数据（缺失值，数值标签等等）。

它不是功能很强的数据管理工具（尽管SPS 11版增加了一些增大数据文件的命令，其效果有限）。

SPSS也主要用于对一个文件进行操作，难以胜任同时处理多个文件。

它的数据文件有4096个变量，记录的数量则是由你的磁盘空间来限定。

统计分析。

SPSS也能够进行大多数统计分析（回归分析，logistic回归，生存分析，方差分析，因子分析，多变量分析）。

它的优势在于方差分析（S...

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