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https://scholar.google.com.tw/scholar?hl=zh-TW&as_sdt=0%2C5&as_vis=1&q=STATA&btnG=
本軟體Google Scholar學術搜尋 中文相關論文應用,檢索結果,目前有 12,800 項結果
https://scholar.google.com.tw/scholar?lr=lang_zh-CN|lang_zh-TW&q=STATA&hl=zh-TW&as_sdt=0,5&as_vis=1
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資料管理統計軟體,有完整的統計繪圖資料管理能力,而且也有程式設計能力,更可以應用跨越在各平臺之間,不止具備基本的統計能力,高等的統計更完備,不必購買額外的模組,新增Internet功能,可以將您的程式放在網路上.有130個國家的使用者.非常適合經濟,政治,社會科學及生物統計及流行病學及其他科學使用.
STATA本身並無Meta-Analysis的功能，需要下載其他公司外掛的免費程式！
請參考 http://www.stata.com/support/faqs/statistics/meta-analysis/
使用指令net install metan安裝外掛指令
中文圖書有建議參考的有下列:
Stata與高等統計分析 作者：張紹勳
Panel-data迴歸模型：Stata在廣義時間序列的應用 作者：張紹勳
Stata在財務金融與經濟分析的應用 作者：張紹勳
STATA基礎操作與統計模型應用 作者： 劉彩卿、陳欽賢
Stata數據管理教程（簡體書）
請問 STATA 有 AI的功能 和工具嗎? (STATA 是 StataCorp LLC. 的產品)
STATA 確實有納入機器學習 (Machine Learning, ML) 和進階預測模型的工具與功能，您可以將這些視為 STATA 中的「AI 相關」應用。
然而，需要強調的是，STATA 的核心優勢仍專注於計量經濟學、統計推論以及資料管理的嚴謹性，因此它的機器學習功能通常更偏向統計模型，而非像 Python 或 R 那樣專注於最前沿的深度學習 (Deep Learning) 或大規模的 AI 應用。
STATA 內建的機器學習（ML）功能
STATA 透過官方指令或用戶自訂指令 (SSC Archive) 提供了許多主流的機器學習技術：
1. 樹狀模型 (Tree-Based Models)
這類模型在處理非線性關係和高維度資料時表現出色，是重要的預測工具。
-
隨機森林 (Random Forest,
rf指令)： 可用於分類 (Classification) 和迴歸 (Regression) 問題。隨機森林是一種整合性學習方法，可以有效提高模型的準確性和穩定性。 -
梯度提升機 (Boosting,
boost指令)： 透過迭代訓練弱學習器來構建強大模型，在預測競賽中非常受歡迎。
2. 懲罰性迴歸 (Penalized Regression)
這類工具對於特徵選擇（Feature Selection）和處理共線性（Collinearity）問題非常有用，是計量經濟學家和統計學家常用的 AI 相關工具。
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Lasso (最小絕對收縮與選擇運算子)、Ridge（嶺迴歸）與 Elastic Net： 這些方法可以自動對係數進行懲罰和篩選，有助於處理大量特徵（變數）的預測模型。相關指令包括
lassoregress,elasticnet等。
3. 神經網路 (Neural Networks)
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單層感知器 (Perceptron) 與淺層網路 (
nnet指令)： STATA 內建了基礎的神經網路功能，可用於複雜的非線性建模。雖然 STATA 不支援像 TensorFlow 或 PyTorch 那樣的複雜深度學習架構，但它提供的工具足以應付許多常見的預測任務。 -
4. 交叉驗證 (Cross-Validation)
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STATA 許多預測模型指令都內建或支援使用交叉驗證來評估模型的穩健性和泛化能力，這是機器學習中評估模型效能的標準做法。
總結與應用建議
如果您需要進行標準的統計分析、嚴謹的因果推論，同時想加入如隨機森林或 Lasso 等預測模型來提升分析能力，STATA 是個非常好的選擇。
但如果您主要的需求是：
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處理大規模非結構化數據（如影像、聲音、或大量文本）。
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訓練複雜的深度學習模型（如 CNN、RNN、Transformer）。
那麼，Python (搭配 TensorFlow/PyTorch) 或 R 會是更專業和更合適的工具。許多研究人員會先在 STATA 中完成數據清理和基礎統計分析，再將資料轉移到 Python 或 R 中進行深度學習建模。
- Stata軟體的護城河 (Moat)
- 四十年歷史的向下相容性與可重複性壁壘: Stata 的核心護城河在於其無與倫比的向下相容性 (Backward Compatibility). 數十年前編寫的 Stata 程式碼或舊版數據, 不需要安裝多個舊版本軟體, 直接在最新版 Stata 中加上 version 指令即可完美運行並產出完全相同的數值結果. 這種對學術研究可重複性 (Reproducibility) 的極致支持, 讓計量經濟學, 流行病學與社會科學界累積了海量的程式碼資產, 使用者轉換到其他工具的移轉成本極高.
- 整合式單一平台與無隱藏成本模式: 與採用模組化加價購買的競爭對手 (如 SPSS) 不同, Stata 採用單一平台全功能內建模式. 購買後即擁有包含基礎統計, 時間序列, 面板數據, 生存分析以及機器學習等全套工具, 沒有任何隱藏模組費用, 建立了極高的商業定價防線.
- 符合哪些規範 (Compliance)
- 學術同行評審與科學可重複性規範: 軟體設計嚴格遵循國際頂級學術期刊 (如美國經濟評論, 自然等) 的科學數據公開與同行評審 (Peer-Reviewed) 規範. 內建嚴謹的隨機數生成與隨機核算機制, 確保數值計算與隨機模擬在不同硬體平台上皆具備數值 reproducibility 標準.
- 國際臨床與流行病學數據標準: 統計算法與生存分析模組完全符合世界衛生組織 (WHO) 與國際醫學期刊編輯委員會 (ICMJE) 對於臨床試驗, 流行病學調查報告的統計推論與風險估算規範.
- 多國文字編碼標準 (Unicode): 軟體全面符合 Unicode 標準, 確保在全球跨國研究中, 資料庫內的繁體中文, 簡體中文或各國特殊字元皆不會產生亂碼.
- 主要特點 (Key Features)
- 全方位資料科學工具箱: 整合了數據操作與清理 (Data Manipulation), 進階統計分析, 自訂視覺化圖表以及自動化報告生成 (Automated Reporting).
- 全新的 StataNow 持續更新機制: 改變以往兩年更新一次的傳統, 透過 StataNow 服務, 只要開發團隊完成並驗證通過全新功能 (例如最新 Stata 19 內建的 H2O 機器學習, CATE 條件平均處理效應與 HDFE 高維度固定效應), 就會即時推送到使用者端.
- 強大且高規的出版級製圖: 內建極高品質的圖形生成系統, 支援高度自訂的版面排版, 標籤與色彩分配, 並能直接無損匯出為 EPS, PDF, SVG 以及 TIFF 等印刷標準格式.
- 靈活的自動化報告輸出: 支援將分析結果與統計表格直接動態連結並自動導出至 Word, Excel, PDF 與 HTML 檔案中, 當底層數據更新時, 報告內容與圖表會自動同步更新.
- 龐大的社群擴充功能: 除了官方發行的 Stata Journal 季刊提供權威算法外, 透過內建的 ssc 指令可直接下載全球學者自主開發的數萬個第三方自訂指令 (Ado-files), 生態圈極度活躍.
- 高效能 Stata/MP 多核心運算: 專為大數據設計的並行運算版本, 完美支援多核心處理器, 能以線性成長的速度極速處理數十億筆的大規模資料集.
- 比競爭者的優勢 (Advantages)
- 語法邏輯一致且極易記憶: Stata 的命令結構採用極具邏輯性的 prefix command varlist if in, options 語法. 只要學會基本邏輯, 就能輕鬆推導出高階計量模型的指令, 撰寫效率遠勝語法冗長的 SAS.
- 數據與代碼管理極度透明: 擁有直覺的 Data Editor 視窗可即時瀏覽數據變動, 同時透過 Do-file 編輯器紀錄所有執行軌跡, 完美兼顧了點選式圖形介面與程式碼自動化的雙重優點.
- 記憶體運行速度極快: 採用將數據完全載入記憶體 (RAM) 的底層架構, 面對中大型數據集時的矩陣運算與迴歸分析速度極快.
- 官方說明文件世界第一: 擁有高達近兩萬頁的官方 PDF 說明文件 (Documentation), 每一個指令皆附帶極為詳細的數學公式推導, 統計原理說明以及完整的實作範例, 宛如一套百科全書.
- 比競爭者的劣勢 (Disadvantages)
- 記憶體實體大小限制: 由於 Stata 預設將所有資料全載入 RAM 中運算, 當面對超越電腦實體記憶體限制的超巨大大數據 (超過數百 GB 的未清理原始日誌等) 時, 系統效能會嚴重受限, 此時表現不如將數據存放在硬碟分塊處理的 SAS.
- 商業授權費用高昂: 相較於近年在資料科學界完全免費且開源的 R 語言與 Python, Stata 屬於商業收費軟體, 對於預算有限的獨立研究者或學生而言是一筆固定負擔.
- 網頁端與雲端原生部署較慢: 核心功能依賴於桌面版安裝, 雖然近年積極串接 Python (透過 PyStata) 與整合生成式 AI 工具, 但在純網頁端的雲端即時多人協作環境建構上, 進度稍慢.
STATA簡介中文
STATA簡介英文
教學影片
00 Install
010 input output data
020 Basic Plots
030 Basic Plots1
031 Rang Plot
032 Paired
033 Twoway median band plots
034 Twoway median spline plots
035 Fit Plots
036 line plot of function
040 Bar
041 Dot Chart
051 Pie Chart
061 Histogram
071 Box
081 Contour
091 Matrix Graphs
100 DISTRIBUTIONAL GRAPHS
110 Smoothing and densities
120 Regression diagnostic plots
130 Time series graphs
131 Time series graphs
01 t test
02 t test
03 t test
04 t test
05 Regression
06 ANOVA
07 Logistic
影片教學(以下影片皆為英文)
Introduction to Factor Variables in Stata® - Part 1: The Basics
Introduction to Factor Variables in Stata® - Part 2: Interactions
Introduction to Factor Variables in Stata® - Part 3: More Interactions
Converting Data to Stata® with Stat/Transfer
Example Data Included with Stata®
Copy/Paste Data from Excel into Stata®
Descriptive Statistics in Stata®
Tables and Crosstabulations in Stata®
Combining Crosstabs and Descriptives in Stata®
Pearson's Chi2 and Fisher's Exact Test in Stata®
Pearson's Correlation Coefficient in Stata®
t-test for Two Independent Samples in Stata®
t-test for Two Paired Samples in Stata®
Import Excel® Data into Stata®
Simple Linear Regression in Stata®
Analysis of Covariance in Stata®
版本差異表
Stata Bookstore
Featured titles
 Maximum Likelihood Estimation with Stata, Fourth Edition, by William Gould, Jeffrey Pitblado, and Brian Poi, is the essential reference and guide for researchers in all disciplines who wish to write maximum likelihood (ML) estimators in Stata. |
 A Stata Companion to Political Analysis, Second Edition, by Philip Pollock, can guide you whether you are taking your first political-science course or teaching one. The thorough examples show how to complete each task with Stata while giving firsthand experience in political research. |
 Propensity Score Analysis: Statistical Methods and Applications, by Shenyang Guo and Mark W. Fraser, is an excellent book on estimating treatment effects from observational data. This book should be a required read for students in economics and statistics. |
 An Introduction to Survival Analysis Using Stata, Third Edition, by Mario Cleves, William Gould, Roberto G. Gutierrez, and Yulia V. Marchenko, is the ideal tutorial for professional data analysts who want to learn survival analysis for the first time or who are well versed in survival analysis but are not as dexterous in using Stata to analyze survival data. |
 Logistic Regression: A Self-Learning Text, Third Edition, by David G. Kleinbaum and Mitchel Klein, succeeds in demonstrating that one need not be a mathematician to fully understand the underpinnings of logistic regression in all its forms. |
Books are listed below in alphabetical order by the author’s last name.
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A Gentle Introduction to Stata, 3rd Edition
Alan C. Acock
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An Introduction to Modern Econometrics Using Stata
Christopher F. Baum
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An Introduction to Stata Programming Christopher F. Baum |
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Microeconometrics Using Stata, Revised Edition |
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An Introduction to Survival Analysis Using Stata, 3rd Edition Mario Cleves, William Gould, Roberto G. Gutierrez, Yulia V. Marchenko |
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Maximum Likelihood Estimation with Stata, 4th Edition William Gould, Jeffrey Pitblado, and Brian Poi |
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Generalized Linear Models and Extensions, 2nd Edition James W. Hardin, Joseph M. Hilbe |
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An Introduction to Stata for Health Researchers, 3rd Edition Svend Juul and Morten Frydenberg |
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Data Analysis Using Stata, 2nd Edition Ulrich Kohler, Frauke Kreuter |
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The Workflow of Data Analysis Using Stata J. Scott Long |
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Regression Models for Categorical Dependent Variables Using Stata, 2nd Edition J. Scott Long, Jeremy Freese |
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Data Management Using Stata: A Practical Handbook Michael N. Mitchell |
