STATA軟件是一款國際上非常流行的優秀的統計軟件。STATA強大的統計與計量分析功能、精致的繪圖、簡單易行的窗口操作、簡練便捷的編程、強大的MATA矩陣運算、豐富的網絡資源等功能使其成為世界上用戶最多的軟件之一，被高度評價為“數據分析的操作系統”，而不簡單是一款“數據分析軟件”。STATA是眾多研究機構和公司在數據分析中的首選軟件，并被很多國家和國際組織指定為官方使用軟件。STATA不僅可以實現諸多的統計分析方法，如單元統計、多元統計等內容;還包括了許多經典和前沿的計量模型，如單方程回歸模型、離散選擇模型、分位數回歸、時間序列分析、面板數據分析、蒙特卡洛模擬和自舉法等。
主講教師
王群勇，經濟學博士，南開大學數量經濟研究所教授、博士生導師，天津市數量經濟學會秘書長。美國堪薩斯大學經濟系訪問學者。主持國家自然科學基金青年項目、教育部人文社科項目、天津市科技計劃支撐項目等多項研究課題。在《China Economic Review》、《Stata Journal》等SSCI期刊發表多篇學術論文，并擔任期刊的匿名審稿人。曾獲得國家統計局統計科學研究優秀成果獎、天津市科技進步獎等多項榮譽。
培訓對象
從事金融、計算機、數據挖掘、經濟、計量經濟數據分析、機器學習、農業、林業、醫藥與醫學、環境、能源、電力、軟件等行業相關的企事業單位技術骨干、科研院所研究人員和大專院校相關專業教學人員及在校研究生、碩士、博士等相關人員，以及Stata軟件廣大愛好者。
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主題 |
培訓內容 |
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第一部分
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Stata概述 |
1.Stata軟件的一些技術參數； 2.STATA概述； 3.log文件；4.執行指令的幾種方式；5.打開和保存Stata文件；6.瀏覽資料； 7. Stata語法（變量；時間變量；樣本區間；權重；選項；前綴）； 8.因子變量：虛擬變量、雙重差分法；9. 注意事項。 |
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Stata對模型的處理 |
1.模型估計（線性回歸模型和非線性回歸模型）；2. 參數檢驗（線性約束、非線性約束、似然比檢驗、Hausman檢驗）；3. 模型的線性預測、非線性預測；4. 邊際效應分析；5. 穩健推斷與自舉標準差；6. 結果輸出到Word、Excel、LaTeX。 *案例詳解及應用 |
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第二部分 |
線性回歸 模型 |
1.變量分布特征的考察：（1）直方圖、核密度圖、條形圖、盒形圖；（2）正態性檢驗、正態性變換。 2.線性模型：（1）為何需要大樣本理論；（2）統計量的大樣本性質與假設。 3.內生性問題：（1）工具變量估計、兩階段最小二乘法、廣義矩估計、控制函數法；（2）內生性檢驗、過度識別約束檢驗）、弱工具變量檢驗。 *案例詳解及應用 |
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面板模型 |
1.Stata對面板數據的處理與定義。 2.靜態面板模型：（1）固定效應模型、隨機效應模型；（2）時間效應、模型的篩選和常見問題；（3）異方差、序列相關和截面相關；（4）內生性問題與IV-GMM估計；（5）面板隨機系數模型；（6）面板隨機邊界分析； 3.動態面板模型； 4.面板數據的平穩性問題：（1）面板單位根檢驗；（2）面板協整分析。 *案例詳解及應用 |
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第三部分 |
Stata編程 |
1.Stata程序簡介；2.局部宏與全局宏；3標量簡介；4.循環結構；5.常用的編程技巧；6.Stata程序包的完整編寫過程；7.矩陣簡介；8.使用Stata命令的結果 *應用案例與詳解：分位數回歸等 |
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極大似然估計 |
1.最大似然估計法的定義2.線性回歸模型的最大似然估計3.Logit模型4.Probit模型5.最大似然估計的數值解 6.最大似然估計函數7.信息矩陣與無偏估計的最小方差8.最大似然法的大樣本性質 9.最大似然估計量漸近協方差矩陣10.三類漸近等價的統計檢驗11.對正態分布假設的檢驗 *應用案例與詳解：異方差問題的極大似然估計等 |
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受限因變量模型 |
1.二項響應模型：（1）Probit、Logit模型；（2）內生性情況下的二項響應模型。 2.角點解響應模型：（1）Tobit模型、Two-part Hurdle模型；（2）內生情況的處理。 3.計數數據模型：（1）泊松回歸、負二項回歸模型；（2）內生情況的處理。 *應用案例與詳解 |
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樣本選擇 |
1.缺失值對估計結果的影響；2.截斷模型； 3. Heckman兩步法、控制函數法。 *應用案例與詳解 |
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第四部分 |
反事實分析與政策評估 |
1.處理效應：（1）反事實分析與選擇偏差；（2）回歸調整法（3）傾向得分法；（4）匹配法 。 2.斷點回歸、模糊斷點回歸、雙重差分法。 *應用案例與詳解 |
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空間計量分析 |
1.常見的空間計量模型；2. 如何繪制空間分布圖（地圖文件的轉換；空間分布圖）； 3.空間回歸模型；（1）空間權數矩陣；（2）空間滯后模型；（3）空間誤差模型；（4）SARAR模型； *應用案例與詳解：經濟增長的收斂分析 |
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第五部分 |
分數數據與久期數據 |
1.生存函數、風險函數；比例風險模型；Cox回歸模型。 2.分數Probit、分數Logit回歸模型。 *應用案例與詳解 |
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半參數分析與貝葉斯分析 |
1.半參數分析：部分線性模型；單指數模型。 2.貝葉斯分析：MCMC方法；線性模型的貝葉斯估計；非線性模型的貝葉斯估計。 *應用案例與詳解 |
學習時間：2017年7月3-5日(三天)
學習地點：北京
學習費用：學費及資料費3900元/人，全日制學生憑學生證3600元/人;二人或二人以上報名3600元/人;以上優惠不疊加。課程結束后頒發《Stata數據分析與應用》高級職業技術水平證書 。
本課程針對學校和科研機構提供內訓服務，具體費用根據培訓需求，人數、天數等綜合制定。
報名方式
1、請登陸科學軟件學習網www.ssstudy.com“行業專家培訓”網址在線報名;
2、請登陸中國科學軟件網www.sciencesoftware.com.cn“軟件培訓”網址在線報名;
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