STATA软件是一款国际上非常流行的优秀的统计软件。STATA强大的统计与计量分析功能、精致的绘图、简单易行的窗口操作、简练便捷的编程、强大的MATA矩阵运算、丰富的网络资源等功能使其成为世界上用户最多的软件之一，被高度评价为“数据分析的操作系统”，而不简单是一款“数据分析软件”。STATA是众多研究机构和公司在数据分析中的首选软件，并被很多国家和国际组织指定为官方使用软件。STATA不仅可以实现诸多的统计分析方法，如单元统计、多元统计等内容;还包括了许多经典和前沿的计量模型，如单方程回归模型、离散选择模型、分位数回归、时间序列分析、面板数据分析、蒙特卡洛模拟和自举法等。
主讲教师
王群勇，经济学博士，南开大学数量经济研究所教授、博士生导师，天津市数量经济学会秘书长。美国堪萨斯大学经济系访问学者。主持国家自然科学基金青年项目、教育部人文社科项目、天津市科技计划支撑项目等多项研究课题。在《China Economic Review》、《Stata Journal》等SSCI期刊发表多篇学术论文，并担任期刊的匿名审稿人。曾获得国家统计局统计科学研究优秀成果奖、天津市科技进步奖等多项荣誉。
培训对象
从事金融、计算机、数据挖掘、经济、计量经济数据分析、机器学习、农业、林业、医药与医学、环境、能源、电力、软件等行业相关的企事业单位技术骨干、科研院所研究人员和大专院校相关专业教学人员及在校研究生、硕士、博士等相关人员，以及Stata软件广大爱好者。
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主题 |
培训内容 |
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第一部分
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Stata概述 |
1.Stata软件的一些技术参数； 2.STATA概述； 3.log文件；4.执行指令的几种方式；5.打开和保存Stata文件；6.浏览资料； 7. Stata语法（变量；时间变量；样本区间；权重；选项；前缀）； 8.因子变量：虚拟变量、双重差分法；9. 注意事项。 |
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Stata对模型的处理 |
1.模型估计（线性回归模型和非线性回归模型）；2. 参数检验（线性约束、非线性约束、似然比检验、Hausman检验）；3. 模型的线性预测、非线性预测；4. 边际效应分析；5. 稳健推断与自举标准差；6. 结果输出到Word、Excel、LaTeX。 *案例详解及应用 |
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第二部分 |
线性回归 模型 |
1.变量分布特征的考察：（1）直方图、核密度图、条形图、盒形图；（2）正态性检验、正态性变换。 2.线性模型：（1）为何需要大样本理论；（2）统计量的大样本性质与假设。 3.内生性问题：（1）工具变量估计、两阶段最小二乘法、广义矩估计、控制函数法；（2）内生性检验、过度识别约束检验）、弱工具变量检验。 *案例详解及应用 |
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面板模型 |
1.Stata对面板数据的处理与定义。 2.静态面板模型：（1）固定效应模型、随机效应模型；（2）时间效应、模型的筛选和常见问题；（3）异方差、序列相关和截面相关；（4）内生性问题与IV-GMM估计；（5）面板随机系数模型；（6）面板随机边界分析； 3.动态面板模型； 4.面板数据的平稳性问题：（1）面板单位根检验；（2）面板协整分析。 *案例详解及应用 |
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第三部分 |
Stata编程 |
1.Stata程序简介；2.局部宏与全局宏；3标量简介；4.循环结构；5.常用的编程技巧；6.Stata程序包的完整编写过程；7.矩阵简介；8.使用Stata命令的结果 *应用案例与详解：分位数回归等 |
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极大似然估计 |
1.最大似然估计法的定义2.线性回归模型的最大似然估计3.Logit模型4.Probit模型5.最大似然估计的数值解 6.最大似然估计函数7.信息矩阵与无偏估计的最小方差8.最大似然法的大样本性质 9.最大似然估计量渐近协方差矩阵10.三类渐近等价的统计检验11.对正态分布假设的检验 *应用案例与详解：异方差问题的极大似然估计等 |
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受限因变量模型 |
1.二项响应模型：（1）Probit、Logit模型；（2）内生性情况下的二项响应模型。 2.角点解响应模型：（1）Tobit模型、Two-part Hurdle模型；（2）内生情况的处理。 3.计数数据模型：（1）泊松回归、负二项回归模型；（2）内生情况的处理。 *应用案例与详解 |
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样本选择 |
1.缺失值对估计结果的影响；2.截断模型； 3. Heckman两步法、控制函数法。 *应用案例与详解 |
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第四部分 |
反事实分析与政策评估 |
1.处理效应：（1）反事实分析与选择偏差；（2）回归调整法（3）倾向得分法；（4）匹配法 。 2.断点回归、模糊断点回归、双重差分法。 *应用案例与详解 |
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空间计量分析 |
1.常见的空间计量模型；2. 如何绘制空间分布图（地图文件的转换；空间分布图）； 3.空间回归模型；（1）空间权数矩阵；（2）空间滞后模型；（3）空间误差模型；（4）SARAR模型； *应用案例与详解：经济增长的收敛分析 |
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第五部分 |
分数数据与久期数据 |
1.生存函数、风险函数；比例风险模型；Cox回归模型。 2.分数Probit、分数Logit回归模型。 *应用案例与详解 |
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半参数分析与贝叶斯分析 |
1.半参数分析：部分线性模型；单指数模型。 2.贝叶斯分析：MCMC方法；线性模型的贝叶斯估计；非线性模型的贝叶斯估计。 *应用案例与详解 |
学习时间：2017年7月3-5日(三天)
学习地点：北京
学习费用：学费及资料费3900元/人，全日制学生凭学生证3600元/人;二人或二人以上报名3600元/人;以上优惠不叠加。课程结束后颁发《Stata数据分析与应用》高级职业技术水平证书 。
本课程针对学校和科研机构提供内训服务，具体费用根据培训需求，人数、天数等综合制定。
报名方式
1、请登陆科学软件学习网www.ssstudy.com“行业专家培训”网址在线报名;
2、请登陆中国科学软件网www.sciencesoftware.com.cn“软件培训”网址在线报名;
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