经济学研究，经济学研究的基本问题是
相信大家都认同Stata能够执行各种统计分析，当然我们除了那些传统的统计分析方法之外，甚至还为用户收集了近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和随机效应模型等，这些都可以为用户带来更好的使用。众所周知在Stata中，我们在Do-file Editor中引入了书签和导航控件，这些功能更加方便，您可以指定书签标签的缩进级别，此外，Do-file Editor现在将向导航控件添加Java和Python代码块。准确来讲Stata可以进行因果推断和处理宏观经济数据。根据行业数据显示Stata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。
从大部分从业者反映来看Stata是一套提供其使用者数据分析、数据管理以及绘制专业图表的完整及整合性统计软件，它拥有很多功能，包含线性混合模型、均衡重复反复及多项式普罗比模式，用Stata绘制的统计图形相当精美。根据大数据结果显示全新的Stata也是添加了超多新的功能，以及进行了更好的优化，其中就包括：自定义您的表格、贝叶斯计量经济学、PyStata——Python和Stata等。在这里用户现在可以在任何独立的Python环境中使用该程序，例如：Jupyter Notebook、Spyder IDE、PyCharm IDE或Wing IDE，以及还添加了三个IPython魔法命令：stata、mata和pystata。并且用户还可以使用在Python中的一套API函数，它主要用于运行软件的命令并访问数据和返回的结果，让用户使用起来更加的便捷、方便。根据软件大数据显示Stata支持模拟和模型比较。基本上来说Stata提供许许多多功能，包含贝叶斯计量经济学、多元荟萃分析、治疗效果套索、趋势的非参数检验、加尔布雷斯图等等。
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从总体上来看Stata支持多种面板数据分析方法。不得不提及的是Stata是一款专业的统计分析软件。实际上Stata的矩阵运算功能，矩阵代数是多元统计分析的重要工具， Stata 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。我们都明白Stata支持群组随机效应模型和异质性处理效应模型。
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