Stata cuenta con una agradable interfaz gráfica que se puede utilizar a través de ventanas o con una sintaxis de comandos intuitiva y potente que lo convierten en uno de los software estadísticos más completos y más fáciles de usar.
Todos los resultados que se obtienen pueden ser documentados para su publicación y revisión. El control de versiones asegura que las sintaxis de comandos sirvan en cualquiera de ellas, y los resultados que se obtengan sean los mismos, sin importar cuándo fueron escritos.
Para la administración y manejo de datos Stata presenta un completo conjunto de funciones para todos los tipos de datos.
Stata permite importar y exportar distintos tipos de archivo (Incluidos ODBC y SQL), crear, combinar y transformar conjuntos de datos, administrar variables y recopilar estadísticas entre grupos o réplicas. Puede trabajar con diferentes tipos de variables (incluidos BLOB) y se tiene, además, una hoja de cálculo incorporada. Stata también cuenta con herramientas avanzadas para administrar datos especializados tales como datos de supervivencia, datos de panel, datos de múltiples niveles, datos de encuestas, datos de imputación múltiple, datos categóricos y datos de series de tiempo.
Stata hace que sea fácil generar gráficos con calidad de publicación en diferentes estilos.
Usted puede señalar y hacer clic para crear un gráfico personalizado o, puede escribir secuencias de comandos para crear cientos de gráficos de forma reproducible. Puede exportar sus gráficos a EPS o a TIF para su publicación , a PNG o SVG para la web, o a PDF para su visualización. Con el editor de gráficos integrado puede cambiar cualquier aspecto del gráfico o agregar títulos , notas, líneas, flechas y texto.
Mata tiene las estructuras, punteros y clases que espera en su lenguaje de programación y agrega soporte directo para la programación matricial.
Aunque no necesita programar para usar Stata, es importante saber que un lenguaje de programación rápido y completo es una parte integral de Stata. Mata es tanto un entorno interactivo para el manejo matrices como un entorno de desarrollo completo que puede producir código compilado y optimizado. Incluye características especiales para procesar datos panel, realiza operaciones en matrices reales o complejas, proporciona soporte completo para la programación orientada a objetos y está completamente integrado con cada aspecto de Stata. Stata incluso le permite incorporar los complementos C, C ++ y Java en sus programas Stata a través de una API nativa para cada idioma.
Cada una de nuestras funciones de administración de datos está completamente explicada y documentada, y se muestra en la práctica en ejemplos reales. Cada estimador está completamente documentado e incluye varios ejemplos de datos reales, con discusiones reales sobre cómo interpretar los resultados. Los ejemplos le brindan los datos para que pueda trabajar en Stata e incluso ampliar los análisis. Le brindamos un inicio rápido para cada función, que muestra algunos de los usos más comunes.
Si necesita más detalles, nuestras secciones de métodos y fórmulas proveen las especificaciones de lo que usted ha computado y nuestros puntos de referencia lo dirigirán para obtener aún más información.
Stata es un paquete robusto que contiene grandes cantidades de documentación – 31 manuales y 15000 páginas. Pero no se preocupe, con solo escribir help my topic, Stata buscará sus palabras clave, índices e incluso paquetes aportados por la comunidad para brindarle todo lo que necesita saber sobre su tema. Todo esto está disponible dentro de Stata.
Las herramientas Lasso le permiten extraer características de grandes cantidades de datos o de conjuntos de datos más pequeños. Lasso tiene raíces en los principios del aprendizaje automático, la estadística y la econometría, permitiéndole una gran cantidad de aplicaciones en el mundo real.
Usted puede utilizar Lasso y Red Elástica para la selección y predicción del modelo. ¿Busca estimar efectos y probar coeficientes? Utilice los métodos inferenciales continuos, binarios y de conteo. Igualmente, puede utilizarlo para predecir resultados, caracterizar grupos y patrones, buscar relaciones potenciales, entre otras aplicaciones.
Con las nuevas funciones de informes, puede incorporar fácilmente los resultados y gráficos de Stata con formato, texto y tablas en Word, PDF, HTML y Excel. Aproveche las versiones integradas de Stata para crear informes reproducibles en donde los documentos dinámicos pueden ser actualizados a medida que cambian sus datos. Puede crear documentos desde Markdown, incluyendo fácilmente encabezados, pies de página, numeración y grandes bloques de texto en Word y convertir HTML a Word o Word a PDF.
Usted puede resumir los resultados de varios estudios fácilmente con la nueva suite de Meta-Análisis de Stata. Utilice efectos aleatorios, efectos fijos o efectos comunes de Meta – Análisis para combinar resultados individuales y calcular el tamaño general del efecto. Los diagramas de bosque (Forest Plot) le ayudarán a visualizar los resultados. Con el análisis de subgrupos o Meta-regresión, puede explorar la heterogeneidad de los estudios y evaluar el sesgo utilizando gráficos de embudo y el método de recorte y relleno.
Stata 16 introduce una nueva y unificada suite de funciones para resumir y modelar datos de elección. Ahora puede ajustar modelos logit mixtos para datos de panel. Y aquí está la mejor parte: margins ahora funciona después de ajustar los modelos de elección, esto significa que ahora puede interpretar fácilmente sus resultados. Responda sus preguntas mucho más rápido simplemente ajustando un logit condicional, un probit multinomial, un logit mixto, un probit ordenado por rango u otro modelo de elección.
Ahora podrá añadir y ejecutar código Python dentro de Stata interactivamente o dentro de do-files o ado-files. Con el nuevo módulo Python de Stata Function Interface ( sfi ), puede tener una conexión bidireccional similar a la que tiene con Mata. Esto significa que ahora puede usar cualquier paquete de Python directamente dentro de Stata. Por ejemplo, puede usar Matplotlib para dibujar gráficos tridimensionales, Scrapy para raspar datos de la web o TensorFlow y Scikit-learn para acceder a técnicas adicionales de aprendizaje automático.
Las adiciones más solicitadas para el análisis bayesiano, múltiples cadenas y predicciones bayesianas, ahora están disponibles. Puede usar múltiples cadenas con estimación bayesiana para evaluar la convergencia de MCMC, igualmente, puede evaluar la convergencia utilizando el diagnóstico de convergencia Gelman-Rubin. Con las predicciones bayesianas, ahora es posible verificar el ajuste del modelo y predecir las observaciones fuera de la muestra.
Las predicciones bayesianas se calculan a partir de las simulaciones ejecutadas, por lo que habrá muchas de ellas; estas predicciones se guardarán en un conjunto de datos por separado para realizar graficación y pruebas de hipótesis.
Los Modelos de Regresión Extendida (ERM) se ajustan a problemas comunes de los modelos (covariables endógenas, selección de muestras y tratamiento), ya sea solos o en combinación. Ahora puede usar ERM para ajustar modelos con datos panel añadiendo efectos aleatorios, trabajando con correlaciones, omitiendo efectos aleatorios específicos y probando correlaciones. Los ERM pueden manejar cualquier combinación de los problemas mencionados y ajustarse a modelos con resultados continuos, de intervalo, binarios y múltiples.
Importe y lea los datos de SAS® y de IBM® SPSS® fácilmente en Stata. Ahora podrá importar conjuntos completos de datos o subconjuntos de ellos. Los comandos import sas e import spss le permiten incorporar estos datos en Stata convirtiendo correctamente las fechas, etiquetas y valores perdidos, garantizando la interoperabilidad entre sus herramientas estadísticas y el intercambio de datos con otros usuarios.
La regresión de series no para métricas (NPSR) estima los resultados medios para un conjunto dado de covariables, al igual que la regresión lineal, sin embargo, no está sujeta a errores de especificación. ¿No conoce la forma funcional de la relación entre su resultado y las covariables? La regresión de series no paramétricas puede seleccionar una función polinomial, B-spline o spline que se aproxime mucho a la media de su resultado. Realice inferencias, explore la superficie de respuesta, estime los efectos promediados de la población y obtenga pruebas e intervalos de confianza.
Se trata simplemente de cambiar la forma de trabajar. Los conjuntos de datos en memoria se almacenarán en “marcos” que pueden estar activos simultáneamente, de esta manera, usted podrá realizar múltiples tareas sin salir de Stata, cambiando de marco cuando necesite realizar un procedimiento en un conjunto de datos diferente o tareas integradas que involucren relacionar dos conjuntos de datos, realizando análisis integrados e importando fácilmente datos de un marco a otro. Los marcos pueden ser nombrados y “llamados” por comandos para múltiples funciones.
El nuevo comando ciwidth realiza análisis de precisión y tamaño de muestra para intervalos de confianza. El objetivo es asignar de manera óptima los recursos de estudio cuando los intervalos de confianza se van a usar para inferencia o, dicho de otra manera, para estimar el tamaño de muestra requerido para lograr la precisión deseada para el intervalo. Con ciwidth también podrá investigar la precisión en varios escenarios, lo que es útil en la etapa de planificación. Puede indagar las ventajas y desventajas entre el tamaño de la muestra, el ancho del intervalo requerido y la probabilidad de que el ancho de intervalo real sea menor que el requerido, así como examinar cómo cada uno varía con otros parámetros.
Equilibrio General Estocástico Dinámico: Stata anteriormente se ajustaba a DSGEs lineales, ahora puede hacerlo también con los no lineales. Lo que hace que esta característica sea realmente útil es lo fácil que se pueden especificar los criterios del modelo y lo legible del código resultante.
Teoría de respuesta al ítem (IRT – TRI) trata sobre la relación entre los rasgos latentes y los instrumentos diseñados para medirlos. Las nuevas funciones para IRT de Stata permiten obtener resultados para datos que contienen diferentes grupos de personas, ¿Los instrumentos miden rasgos latentes de la misma manera para estas diferentes poblaciones?; utilizando Stata usted puede ajustar un modelo comparando los grupos de población. Utilice esta función para analizar datos de instrumentos (cuestionarios o pruebas) en estudios de habilidades cognitivas, rasgos de personalidad, actitudes, calidad deda, satisfacción del paciente y otros atributos que no se pueden medir directamente.
Por más de 30 años, Stata ha proveído a cientos de miles de investigadores con todo lo necesario para la estadística, gráficos y gestión de datos. Algunas áreas con un uso muy importante de Stata son:
Psicología y ciencias sociales
Educación
Medicina y bioestadística
Políticas públicas
Epidemiología
Investigación académica
Ciencias políticas
Sociología
Economía
Finanzas, negocios y mercadeo
Ciencia de datos
Bioestadística
Stata/MP*La edición más rápida de Stata para base de datos grandes |
Stata/SELa edición de Stata para base de datos grandes |
Stata/ICLa edición de Stata para base de datos medianas |
|
# observaciones | 20 Billones | 2,14 Billones | 2,14 Billones |
---|---|---|---|
# de variables | 120,000 | 32,767 | 2,048 |
Máximo # de variables independientes | 65,532 | 10,998 | 798 |
# de caracteres en un comando | 15,480,216 | 4,227,159 | 264,408 |
* Disponible para procesadores de 2, 4, 6, 8, 10, 12, 16, 24, 32, 64 núcleos.
Stata MP cuenta con ediciones adecuadas a las características y capacidad de cada máquina, permitiendo optimizar la velocidad de procesamiento de datos, ya sea en una computadora personal o en un servidor. En la gráfica adjunta se muestra la relación de la velocidad para la ejecución de una regresión lineal dependiendo de los núcleos del procesador, (comando regress).
Para información técnica más detallada sobre la relación entre procesadores y velocidad, consulte aquí el documento Stata/MP Performance Report.
Información detallada sobre el rendimiento de cada una de las ediciones puede encontrarse aquí. Sin embargo, en resumen, puede mencionarse que:
• Stata / MP le permite analizar datos entre el 50% y 60% del tiempo en comparación con Stata / SE en computadores portátiles de doble núcleo básicos y de bajo costo
• Stata / MP le permite analizar datos entre el 25% y 50% del tiempo en computadores de escritorio de cuatro núcleos y computadores portátiles
• Stata MP soporta hasta 64 núcleos
• Stata/IC es más lento que Stata/SE, pero las diferencias sólo son notables cuando se procesan bases de datos que pongan en el límite a la edición IC (ver recuadro sobre capacidades en cuanto a número de variables permitidas)
* Stata requiere Windows de 64-bit para procesadores x86-64 hechos por Intel® y AMD
Edición | Memoria | Espacio del disco |
---|---|---|
Stata / MP | 4 GB | 1 GB |
Stata / SE | 2 GB | 1 GB |
Stata / IC | 1 GB | 1 GB |
*Stata para Lunix requiere de una tarjeta de video que pueda visualizar miles de colores o más (16-bit o 24-bit color)
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La edición de Stata para bases de datos en tamaños moderados. Stata/IC pueden trabajar bajo modelos en bases de datos que llegan hasta 798 variables independientes. Stata/IC puede trabajar por lo menos con 2048 variables y puede analizar cerca de 2000 millones de observaciones.
Stata/MP es la edición más rápida y con mayor capacidad de análisis de datos de Stata. Puede trabajar con procesadores de hasta 64 núcleos. Stata/MP puede analizar de 10 a 20 billones observaciones en diferentes computadores.
La edición de Stata para bases de datos a gran escala. Stata/SE permite analizar hasta 32767 variables y cerca de 2000 millones de observaciones.
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