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Stata

Explorar, visualizar, modelar y hacer la diferencia.



Es un software estadístico que provee todas las herramientas para la gestión, análisis y visualización de datos asociadas a una interfaz gráfica potente y a la vez fácil de usar. Stata cuenta con una gran diversidad de procedimientos estadísticos que pueden ser aplicados en diferentes áreas y sectores, por lo que es ampliamente utilizado en investigación académica así como en entidades gubernamentales, financieras, comerciales y de servicios.



Stata

Cuando llega el momento de realizar sus análisis o comprender los métodos que está utilizando, Stata no lo deja solo, ni requiere gran cantidad de libros para aprender cada detalle.

Cada una de las 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.

Stata es un paquete robusto que contiene grandes cantidades de documentación – 33 manuales y 17000 páginas. Pero no se preocupe, con solo escribir help, 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.



Stata



Procedimientos para diversas áreas de conocimiento

¿Quiénes utilizan Stata?


Por más de 30 años, Stata ha acompañado a cientos de de investigadores, académicos y analistas con lo necesario para la sus procesamientos estadísticos, contemplando desde gráficos y gestión de datos hasta procedimientos puntuales y avanzados. Algunas áreas con un uso muy importante de Stata son:

 Ciencias del comportamiento

 Bioestadística

 Ciencia de datos

 Ciencias económicas

 Educación

 Epidemiología

 Finanzas, negocios y marketing

 Investigación institucional

 Medicina

 Ciencias políticas

 Salud pública

 Políticas públicas

 Sociología


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Stata pone cientos de herramientas estadísticas a su alcance


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.

  • Modelos lineales
  • Datos panel / datos longitudinales
  • Modelos de efectos mixtos multinivel
  • Resultados binarios, de conteo y limitados
  • Modelos de elección
  • Modelos de regresión extendidos (ERM)
  • Modelos lineales generalizados (GLM)
  • Modelos de mezcla finita (FMM)
  • Modelos espaciales autorregresivos
  • ANOVA / MANOVA
  • Análisis de conglomerados
  • IRT (teoría de respuesta al ítem)
  • Análisis de red
  • Potencia, precisión y tamaño de la muestra
  • Imputación múltiple
  • Métodos de encuesta
  • Epidemiología
  • Modelos DSGE
  • Pruebas, predicciones y efectos
  • Contrastes, comparaciones por pares y márgenes
  • Métodos de remuestreo y simulación
  • Métodos multivariados
  • Series de tiempo
  • Análisis de supervivencia
  • Análisis bayesiano
  • Metaanálisis
  • Efectos del tratamiento / inferencia causal
  • Lasso
  • SEM (modelado de ecuaciones estructurales)
  • Análisis de clases latentes
  • Estadísticas exactas
  • Cálculos estadísticos integrados
  • Mata: el lenguaje de programación serio de Stata
  • Interfaz gráfica del usuario
  • Estadisticas basicas
  • Métodos no paramétricos
  • GMM y regresión no lineal
  • Probabilidad máxima simple
  • Máxima verosimilitud programable

Gestión de datos



Dentro de su amplia gama de posibilidades, Stata permite una serie de funcionalidades para la gestión y manejo de grandes volúmenes de datos, facilita al usuario el trabajo y la importación de datos desde distintos formatos, entre ellos xls, csv, datos de texto con formato fijo, conexión a fuentes de datos ODBC e importación directa de archivos trabajados previamente en otros software.

Permite la combinación de conjuntos de datos (mediante las opciones merge y append), reportes de duplicados, creación y transformación de variables, agrupación o segmentación de datos mediante características previamente establecidas o bajo condiciones dadas, creación y visualización de filtros mediante expresiones múltiples.

Gráficos personalizables con calidad de publicación



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.

Informes automatizados

Todas las herramientas que necesita para automatizar los informes de sus resultados.

  • Documentos dinámicos de Markdown.
  • Crea documentos de Word.
  • Crea documentos PDF.
  • Crea archivos de Excel.
  • Tablas personalizables.
  • Esquemas para gráficos.
  • Word, HTML, PDF, Excel, SVG y PNG.
Stata Stata

PyStata - integración de Python


Stata permite trabajar de forma interactiva el código Python dentro del ambiente de Stata, de igual forma, esta integración también permite llamar al código Stata desde entornos Python.

Utilice Stata dentro de Jupyter Notebook.
Transfiera datos y resultados sin problemas entre Stata y Python.
Utilice los análisis de Stata desde Python.



Use paquetes como:

  • Matplotlib y seaborn para visualización.
  • Beautiful Soup y Scrapy para web scraping.
  • NumPy y pandas para análisis numérico.
  • TensorFlow y scikit-learn para el aprendizaje automático.
Stata
Stata
  • Promedio del modelo bayesiano
  • Análisis de mediación causal
  • Tablas de estadísticas descriptivas
  • Agrupación de diseños secuenciales
  • Inferencia robusta para modelos lineales
  • Sistemas de demanda flexibles
  • TVC con modelo de Cox censurado por intervalos
  • Gráficos GOF para modelos de supervivencia
  • Lasso para modelo Cox
  • DID heterogénea
  • Metanálisis multinivel
  • Metanálisis de prevalencia
  • Selección de modelos para ARIMA y ARFIMA
  • RERI
  • Nuevas funciones de spline
  • AIC corregidos y consistentes
  • Nuevos estilos de gráficos
  • Graficación de colores por variable
  • Variables de alias entre Frames
  • Integración numérica vectorizada

Explora todas las funcionalidades de Stata


Continuamente actualizado: StataNow


Contar con la última versión de Stata ahora es más fácil que nunca. StataCorp desarrolla continuamente nuevas funciones para mejorar el software, estos cambios y actualizaciones van desde los últimos métodos estadísticos hasta lo mejor en informes, visualización de datos e interfaz de usuario. Con StataNow, se lanzan nuevas funciones a lo largo de la versión actual hasta la próxima versión..




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Stata

Menú


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Tablas de estadísticas descriptivas


Cree fácilmente su Tabla con el nuevo comando dtable, resuma estadísticas descriptivas, compare información entre grupos y exporte facilmente a Word, Excel, PDF, HTML y más para incluir en informes.

Con dtable , crear una tabla de estadísticas descriptivas puede ser tan fácil como especificar las variables que desea en su tabla, está diseñado para que pueda crear y exportar una tabla a varios formatos en un solo paso. Por supuesto, puede personalizar la tabla incluyendo una variedad de estadísticas y datos relacionados.

Stata

Promedio bayesiano del modelo (BMA) para regresión lineal


¿Por qué elegir un solo modelo cuando puede tomar información de varios? La nueva suite bma realiza un promedio del modelo bayesiano para tener en cuenta la incertidumbre del modelo en su análisis. ¿No está seguro de qué predictores incluir en su modelo de regresión lineal? con esta nueva opción puede usar bmaregress para averiguar qué predictores son importantes.

Con esta nueva suite realice la elección del modelo, la inferencia y la predicción. Utilice muchos comandos de posestimación para explorar modelos influyentes, complejidad de modelos, ajuste de modelos y rendimiento predictivo, análisis de sensibilidad a las suposiciones sobre la importancia de modelos y predictores, y más.

Stata

Gráficos con estilos completamente nuevos


Stata se caracteriza por ofrecer a sus usuarios gráficos y reportes personalizados y de alta calidad para publicación, Stata 18, ofrece lo mejor de ambas opciones, en esta versión se han incluido los nuevos esquemas de gráficos stcolor , stcolor_alt , stgcolor y stgcolor_alt.

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Análisis de mediación causal


El nuevo comando mediate amplía la poderosa suite de inferencia causal de Stata para respaldar el análisis de mediación causal. El análisis causal identifica y cuantifica los efectos causales. El análisis de la mediación causal los desenreda. ¿Estos efectos están mediados por otra variable, un mediador?

Elija una de las 23 combinaciones de modelos de resultado y mediador, incluidos lineal, logit y Poisson, para estimar el efecto total y descomponerlo en efectos directos e indirectos (a través del mediador). Calcule los efectos directos controlados y mediados por proporciones. Reformule los efectos en proporciones de probabilidad, riesgo y tasa de incidencia, grafique los efectos estimados, obtenga predicciones y mucho más.

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Diseños secuenciales grupales para ensayos clínicos


¿Diseñando un ensayo clínico? En Stata 18, puede usar los nuevos comandos gsbounds y gsdesign para calcular los límites de parada para ensayos secuenciales grupales.

gsdesign calcula límites de parada y tamaños de muestra para análisis intermedios con pruebas de medias, proporciones, funciones de supervivencia e incluso métodos definidos por el usuario, por su parte, gsbounds calcula los límites de eficacia y futilidad en función de la cantidad de análisis, también llamados miradas, el error de tipo I general deseado y la potencia deseada

Stata

Metanálisis multinivel


Stata 18 agrega dos nuevos comandos, meta meregress y meta multilevel. Incluya intersecciones aleatorias y coeficientes en diferentes niveles de jerarquía, y suponga diferentes estructuras de covarianza de efectos aleatorios, incluidas las intercambiables y las no estructuradas.

Realice un análisis de sensibilidad colocando varias restricciones en los componentes de varianza, evalúe la heterogeneidad, prediga efectos aleatorios y sus errores estándar comparativos y de diagnóstico.

Stata

Exceso de riesgo relativo debido a la interacción (RERI)


¿Cómo interactúan las exposiciones para aumentar el riesgo? ¿Sospecha que la interacción es aditiva? Use reri para averiguarlo. Se proporcionan tres medidas de interacciones bidireccionales: RERI, AP y SI. Se admiten muchos modelos que estiman el RR, incluidos el logístico, el lineal generalizado binomial y el de supervivencia.

El nuevo comando reri estima interacciones aditivas en modelos lineales generalizados binomiales; regresiones logísticas, de Poisson y binomial negativa; y Cox y otros modelos de supervivencia.

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Diferencia heterogénea en diferencias (DID)


Cuando los efectos de tratamiento promedio varían con el tiempo y la cohorte, ahora puede usar los nuevos comandos hdidregress y xthdidregress para estimar los efectos de tratamiento promedio heterogéneos en los tratados (ATET). Utilice hdidregress con datos transversales repetidos y xthdidregress con datos de panel.

Elija uno de los cuatro estimadores, incluido el ajuste de regresión y la ponderación de probabilidad inversa, trace perfiles de tiempo de ATETs para cada cohorte con estat atetplot. Agregue los ATETs dentro de la cohorte, el tiempo y la exposición al tratamiento con estat aggregation, además explore más funciones de postestimación.

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Lasso para modelos de riesgos proporcionales de Cox


Si tiene datos de tiempo de supervivencia o tiempo de falla, y muchos predictores, consulte los comandos lasso cox y elasticnet cox que amplían la suite lasso existente para predicción y selección de modelos para incluir un modelo semiparamétrico de riesgos proporcionales de Cox de alta dimensión.

Después de lasso cox y elasticnet cox, puede usar stcurve para trazar la función de supervivencia, falla, riesgo o riesgo acumulativo o usar cualquiera de las otras herramientas de postestimación disponibles después de lasso y elasticnet.

Stata

Cluster bootstrap


¿Sus datos tienen un pequeño número de conglomerados o un número impar de observaciones por conglomerado? ¿Quiere hacer inferencias sobre parámetros en un modelo lineal? Con el nuevo comando wildbootstrap, puede usar wild cluster bootstrap (WCB) para resolver estas situaciones

Stata

Gráficas de bondad de ajuste para modelos de supervivencia


Stata 18 proporciona el nuevo comando estat gofplot para producir diagramas de bondad de ajuste (GOF) para modelos de supervivencia.

Puede usarlo después de cuatro modelos de supervivencia: Cox censurado por la derecha (stcox), Cox censurado por intervalos (stintcox), paramétrico censurado por la derecha (streg) y paramétrico censurado por intervalos (stintreg). Verifique el ajuste del modelo después de los modelos estratificados o por separado para cada grupo. Los diagramas GOF proporcionan comprobaciones visuales de qué tan bien se ajusta el modelo a los datos.

Stata

Alias variables across frames


Stata admite múltiples conjuntos de datos en la memoria, cada conjunto de datos reside en un marco o frame. En Stata 18, ahora puede trabajar con variables de diferentes marcos como si existieran en uno.

Las variables de alias, creadas por el nuevo comando fralias add, definen referencias a variables en marcos vinculados. Estas variables ocupan muy poca memoria porque las observaciones en realidad se almacenan en otro marco. Stata trata las variables de alias como cualquier otra variable en su conjunto de datos, con la excepción de que no puede cambiar sus valores.

Stata

Regresión cuantil de variables instrumentales


Cuando queremos estudiar los efectos de las covariables en diferentes cuantiles del resultado, usamos la regresión por cuantiles. Pero ¿y si sospechamos que una covariable es endógena? El nuevo comando ivqregress permite modelar los cuantiles del resultado y, al mismo tiempo, controla los problemas que surgen de la endogeneidad.

Stata

Selección de modelos para ARIMA y ARFIMA


¿Quiere encontrar el mejor modelo ARIMA o ARFIMA para sus datos? Compare modelos potenciales utilizando AIC, BIC y HQIC. Utilice los nuevos comandos arimasoc y arfimasoc para seleccionar la mejor cantidad de términos autorregresivos y de promedio móvil.



Proyecciones locales para funciones de impulso-respuesta


Con las funciones de impulso-respuesta, puede averiguar cómo una perturbación en una variable afecta a otras variables a lo largo del tiempo. Con las proyecciones locales, puede estimar funciones de impulso-respuesta directamente mediante regresiones de varios pasos. Utilice el nuevo comando lpirf para estimar las proyecciones locales y graficarlas o tabularlas con la suite irf.

Stata

Mejoras en el editor de archivos Do: Control de navegación y marcadores mejorados


El editor de archivos Do en Stata 17 incluye las siguientes mejoras:

  • Marcadores: ahora se guardan con los archivos Do.
  • Nuevo control de navegación: navegue por los archivos Do más fácilmente.
  • El soporte de resaltado de sintaxis ahora incluye Java y XML.
  • Autocompletado de comillas, paréntesis y corchetes alrededor de una selección.

Marcadores: Los marcadores se utilizan para marcar líneas de interés y volver a ellas más tarde con mayor facilidad, son particularmente útiles para navegar por archivos Do extensos.

Control de navegación: Stata 17 facilita la navegación en los archivos Do con el nuevo Control de Navegación, que muestra una lista de marcadores y sus etiquetas.

Stata

Nuevas funciones para fechas y horas


Stata en su versión 17 ha agregado nuevas funciones para el manejo de fechas y horas tanto en Stata como en Mata.

Las nuevas funciones tienen en cuenta los años y meses bisiestos, según corresponda. Estas se pueden agrupar en tres categorías:

  • Duraciones de fecha y hora: funciones diseñadas para obtener duraciones, como edades.
  • Fechas relativas: funciones que devuelven fechas basadas en otras fechas, como el próximo cumpleaños.
  • Componentes de fecha y hora: funciones que extraen diferentes componentes de los valores de fecha y hora.


Stata

JDBC


Conectar Stata con bases de datos se ha vuelto aún más fácil puesto que Stata 17 agrega soporte para JDBC (Conectividad a bases de datos de Java). JDBC es un estándar multiplataforma para intercambiar datos entre programas y bases de datos.

Puede importar datos desde algunos de los proveedores de bases de datos más populares, como Oracle, MySQL, Amazon Redshift, Snowflake, Microsoft SQL Server y muchos más, esta opción corresponde a una solución multiplataforma, por lo que, funciona de la misma manera para los sistemas Windows, Mac y Unix.



Integración de Java


Ahora puede insertar y ejecutar código Java directamente en Stata. En versiones anteriores era posible usar complementos de Java, sin embargo, eso requería compilar y empaquetar en un archivo Jar.

La ejecución de Java en un archivo Do le da la libertad de ejecutar código Java vinculado directamente a su código de Stata.



PyStata


pystata es un término que abarca todas las formas en que Stata y Python puede interactuar, este término es introducido en Stata 17. El paquete pystata Python permite llamar a Stata desde su entorno Python independiente. Además, acceda a Stata y Mata cómodamente en un entorno basado en kernel de Python.

Stata

Jupyter Notebook con Stata


Jupyter Notebook es una aplicación web potente y fácil de usar que le permite combinar código ejecutable, visualizaciones, ecuaciones y fórmulas matemáticas, texto narrativo, entre otros, en un documento único o cuaderno para el desarrollo.

Esta opción es ampliamente utilizada por investigadores y científicos, para compartir sus ideas y resultados. También, Python permite llamar a Stata y Mata desde Jupyter Notebook.

Stata


  • Mayor rapidez en Stata.

  • Modelos VAR bayesianos.

  • Modelos bayesianos multinivel.

  • Nuevas funciones para Meta-análisis.

  • Modelos Bayesianos para datos longitudinales/de Panel.

  • Pronóstico bayesiano dinámico.

  • Análisis Bayesiano IRF y FEVD.

  • Modelos bayesianos DSGE: lineales y no lineales.

  • Intel Math Kernel Library (MKL).

  • Stata en Apple Silicon.

  • Integración de Stata con Jupyter Notebook.

  • TVC con modelo Cox censurado por intervalos.

  • Nuevas funciones de spline.

  • Metanálisis de prevalencia.

  • Estimación de sistemas de demanda flexible.

  • Modelo probit fraccional para variables instrumentales.

  • Integración numérica vectorizada.

  • Mejoras en el editor de archivos Do.

  • Mejoras en el editor de datos.

  • Conozca todas las novedades haciendo clic aquí



Especificaciones técnicas


 

Stata/MP*

La edición más rápida de Stata para base de datos grandes

Stata/SE

La edición de Stata para bases de datos más grandes

Stata/BE

La 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.


Para trabajo con grandes cantidades de información


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).

La velocidad es a menudo más crucial cuando se realizan procedimientos de estimación computacionalmente intensos. Algunos de los procedimientos de estimación de Stata, incluida la regresión lineal, están casi perfectamente paralelizados, lo que significa que se ejecutan dos veces más rápido en dos núcleos, cuatro veces más rápido en cuatro núcleos, ocho veces más rápido que rápido en ocho núcleos, y así sucesivamente. Algunos comandos de estimación se pueden paralelizar más que otros. Tomados en la mediana, los comandos de estimación se ejecutan 1.7 veces más rápido en 2 núcleos, 2.6 veces más rápido en 4 núcleos y 3.4 veces más rápido en 8 núcleos.

La velocidad también puede ser importante cuando se administran grandes conjuntos de datos. La adición de nuevas variables se paraleliza casi en un 100 por ciento y la clasificación se paraleliza en un 61 por ciento.

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 / BE 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 BE (ver recuadro sobre capacidades en cuanto a número de variables permitidas).

Sistemas operativos compatibles


Stata

Stata para Windows®

  • Windows 10 u 11 *
  • Windows Server 2022, 2019, 2016, 2012R2*
Stata

Stata para Mac®

  • MacOS 10.13 (High Sierra) o más reciente para Mac con procesadores Intel y macOS 11.0 (Big Sur) o más reciente para Mac con Apple Silicon
Stata

Stata para Linux

  • Cualquier 64-bit (x86-64 o compatible) ejecutando Linux
  • Los requisitos mínimos incluyen la biblioteca GNU C (glibc) 2.17 o superior y libcurl4

*64-bit para procesadores x86-64 hechos por Intel® y AMD

Requerimientos de hardware


Edición Memoria Espacio del disco
Stata / MP 4 GB 2 GB
Stata / SE 2 GB 2 GB
Stata / BE 1 GB 2 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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New NVivo

Stata es un software completo e integrado que provee todo lo que necesitas para la gestión, análisis y visualización de datos con una interfaz amigable y fácil de usar. Cuenta con una amplia gama de funciones estadísticas que incluyen procedimientos especializados para epidemiología, ciencias sociales, economía, psicología y muchas disciplinas más. Para estudiantes, Stata tiene una edición que se ajusta a tus necesidades.

Con cualquiera de estas ediciones accedes a todas las funciones estadísticas de Stata, incluyendo compatibilidad con Python, reportes reproducibles, trabajo simultáneo con diferentes conjuntos de datos y más.



Edición básica: para conjuntos de datos de tamaño medio.

Licencia para Estudiante


$46 USD
(6 meses)


Licencia para Estudiante


$92 USD
(Anual)


En caso de devolución de pago, por causas atribuibles al comprador, se hará un cargo de USD$10 por Gastos Administrativos.



Edición estándar: para conjuntos de datos más grandes.

Licencia para Estudiante


$123 USD
(6 meses)


Licencia para Estudiante


$177 USD
(Anual)


En caso de devolución de pago, por causas atribuibles al comprador, se hará un cargo de USD$10 por Gastos Administrativos.


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Los modelos Logit y Probit son valiosas herramientas para el análisis...

¿Quiénes lo utilizan?

Colombia: Federación de Cafeteros.
Chile: Universidad Alberto Hurtado.
Perú: Universidad Cayetano Heredia.
Perú: Universidad San Ignacio de Loyola.
Colombia: Instituto Nacional de Salud.
Colombia: Centro Dermatológico Federico Lleras.
Chile: Universidad Católica de Chile.
Chile: Universidad de Valparaiso.
Chile: Universidad Santiago de Chile.
Perú: Ministerio de Agricultura.
Venezuela: Banco Central.
Colombia: Fundación Santa Fé de Bogotá.
Perú: Ministerio de Transportes y Comunicaciones.
Chile: Ministerio de Vivienda y Urbanismo.
Chile: Superintendencia de Bancos e Instituciones

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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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Data Analysis Using Stata, Third Edition
Autor:
Ulrich Kohler and Frauke K.
Editorial:
Stata Press
ISBN:
978-1-59718-110-5
Año:
2012
Páginas:
497
Precio:
58.00
Cotizar

Libro:
Data Management Using Stata: A Practical Handbook
Autor:
Michael N. Mitchell
Editorial:
Stata Press
ISBN:
978-1-59718-197-6
Año:
2010
Páginas:
387
Precio:
Impreso: $52.00 / eBook: $42.00 / Kindle: $41.50
Cotizar

Libro:
Data Management Using Stata: A Practical Handbook, Second Edition
Autor:
Michael N. Mitchell
Editorial:
Stata Press
ISBN:
978-1-59718-319-2
Año:
2020
Páginas:
532
Precio:
Impreso: $64.00 / eBook: $58.00 / Kindle: $50.51
Cotizar

Libro:
Discovering Structural Equation Modeling Using Stata, Revised Edition
Autor:
Alan C. Acock
Editorial:
Stata Press
ISBN:
978-1-59718-139-6
Año:
2013
Páginas:
306
Precio:
Impreso: $52.00 / eBook: $42.00 / Kindle: $41.50
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Libro:
Environmental Econometrics Using Stata
Autor:
Christopher F. Baum and Stan H
Editorial:
Stata Press
ISBN:
978-1-59718-355-0
Año:
2021
Páginas:
416
Precio:
Impreso: $68.00 / eBook: $58.00 / Kindle: $54.00
Cotizar

Libro:
Financial Econometrics Using Stata
Autor:
Simona Boffelli and Giovanni U
Editorial:
Stata Press
ISBN:
978-1-59718-216-4
Año:
2016
Páginas:
272
Precio:
Impreso: $54.00 / eBook: $46.00 / Kindle: $43.00
Cotizar

Libro:
Flexible Parametric Survival Analysis Using Stata: Beyond the Cox Model
Autor:
Patrick Royston and Paul C. La
Editorial:
Stata Press
ISBN:
978-1-59718-079-5
Año:
2011
Páginas:
347
Precio:
Impreso: $58.00 / eBook: $48.00 / Kindle: $46.00
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Libro:
Generalized Linear Models and Extensions, Fourth Edition
Autor:
James W. Hardin and Joseph M.
Editorial:
Stata Press
ISBN:
978-1-59718-225-6
Año:
2018
Páginas:
598
Precio:
Impreso: $64.00 / eBook: $58.00 / Kindle: $51.00
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Libro:
Generalized Linear Models and Extensions, Third Edition
Autor:
James W. Hardin and Joseph M.
Editorial:
Stata Press
ISBN:
978-1-59718-105-1
Año:
2012
Páginas:
455
Precio:
62.00
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Libro:
Health Econometrics Using Stata
Autor:
Partha Deb, Edward C. Norton
Editorial:
Stata Press
ISBN:
978-1-59718-230-0
Año:
2017
Páginas:
264
Precio:
Impreso: $52.00 / eBook: $46.00 / Kindle: $41.50
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Libro:
Interpreting and Visualizing Regression Models Using Stata
Autor:
Michael N. Mitchell
Editorial:
Stata Press
ISBN:
978-1-59718-107-5
Año:
2012
Páginas:
558
Precio:
Impreso: $62.00 / eBook: $52.00 / Kindle: $49.50
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Libro:
Interpreting and Visualizing Regression Models Using Stata, Second Edition
Autor:
Michael N. Mitchell
Editorial:
Stata Press
ISBN:
978-1-59718-321-5
Año:
2021
Páginas:
610
Precio:
Impreso: $68.00
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Libro:
Introduction to Time Series Using Stata
Autor:
Sean Becketti
Editorial:
Stata Press
ISBN:
978-1-59718-132-7
Año:
2013
Páginas:
443
Precio:
Impreso: $62.00 / eBook: $53.00 / Kindle: $49.50
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Libro:
Introduction to Time Series Using Stata, Revised Edition
Autor:
Sean Becketti
Editorial:
Stata Press
ISBN:
978-1-59718-306-2
Año:
2020
Páginas:
446
Precio:
Impreso: $68.00
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Libro:
Maximum Likelihood Estimation With Stata 4th Edition
Autor:
William Gould
Editorial:
Stata Press.
ISBN:
978-1-59718-078-8
Año:
2010
Páginas:
352
Precio:
Impreso: $58.00 / eBook: $48.00 / Kindle: $46.00
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Libro:
Meta-Analysis in Stata: An Updated Collection from the Stata Journal, Second Edition
Autor:
Tom Palmer and Jonathan A. C.
Editorial:
Stata Press
ISBN:
978-1-59718-222-5
Año:
2016
Páginas:
534
Precio:
Impreso: $52.00 / eBook: $42.00 / Kindle: $41.50
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Libro:
Microeconometrics Using Stata, Revised Edition
Autor:
A. Colin Cameron and Pravin K.
Editorial:
Stata Press
ISBN:
978-1-59718-073-3
Año:
2010
Páginas:
706
Precio:
Impreso: $68.00 / eBook: $59.00 / Kindle: $54.00
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Libro:
Microeconometrics Using Stata, Second Edition
Autor:
A. Colin Cameron and Pravin K.
Editorial:
Stata Press
ISBN:
978-1-59718-359-8
Año:
2022
Páginas:
1675
Precio:
Impreso: $169.00 / eBook: $139.00 / Kindle: $135.0
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Libro:
Multilevel and Longitudinal Modeling Using Stata, 3rd Edition Volumes I and II
Autor:
Sophia Rabe-Hesketh
Editorial:
Stata Press
ISBN:
978-1-59718-108-2
Año:
2012
Páginas:
974
Precio:
Impreso: $114.00 / eBook: $103.00 / Kindle: $91.00
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Libro:
Multilevel and Longitudinal Modeling Using Stata, Fourth Edition
Autor:
Sophia Rabe-Hesketh and Anders
Editorial:
Stata Press
ISBN:
978-1-59718-136-5
Año:
2021
Páginas:
1098
Precio:
Impreso: $138.00
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Libro:
One Hundred Nineteen Stata Tips, Third Edition
Autor:
Nicholas J. Cox and H. Joseph
Editorial:
Stata Press
ISBN:
978-1-59718-224-9
Año:
2014
Páginas:
326
Precio:
Impreso: $35.00 / eBook: $29.00 / Kindle: $28.00
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Libro:
Psychological Statistics and Psychometrics Using Stata
Autor:
Scott Baldwin
Editorial:
Stata Press
ISBN:
978-1-59718-305-9
Año:
2019
Páginas:
454
Precio:
Impreso: $62.00 / eBook: $56.00 / Kindle: $49.50
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Libro:
Regression Models for Categorical Dependent Variables Using Stata, Third Edition
Autor:
J. Scott Long and Jeremy F.
Editorial:
Stata Press
ISBN:
978-1-59718-201-0
Año:
2014
Páginas:
589
Precio:
Impreso: $68.00 / eBook: $58.00 / Kindle: $54.00
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Libro:
Speaking Stata Graphics
Autor:
Nicholas J. Cox
Editorial:
Stata Press
ISBN:
978-1-59718-144-0
Año:
2014
Páginas:
345
Precio:
Impreso: $48.00 / eBook: $42.00 / Kindle: $38.00
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Libro:
Stata for the Behavioral Sciences
Autor:
Michael N. Mitchell
Editorial:
Stata Press
ISBN:
978-1-59718-173-0
Año:
2015
Páginas:
646
Precio:
Impreso: $65.00 / eBook: $56.00 / Kindle: $52.00
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Libro:
Survey Weights: A Step-by-Step Guide to Calculation
Autor:
Richard Valliant and Jill A. D
Editorial:
Stata Press
ISBN:
978-1-59718-260-7
Año:
2018
Páginas:
183
Precio:
Impreso: $48.00 / eBook: $42.00 / Kindle: $38.00
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Libro:
The Mata Book: A Book for Serious Programmers and Those Who Want to Be
Autor:
William W. Gould
Editorial:
Stata Press
ISBN:
978-1-59718-263-8
Año:
2018
Páginas:
428
Precio:
Impreso: $59.00 / eBook: $53.00 / Kindle: $47.00
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Libro:
The Workflow of Data Analysis Using Stata
Autor:
J. Scott Long
Editorial:
Stata Press
ISBN:
978-1-59718-047-4
Año:
2009
Páginas:
379
Precio:
Impreso: $54.00 / eBook: $46.00 / Kindle: $43.00
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Libro:
Thirty Years with Stata: A Retrospective
Autor:
Enrique Pinzon (editor)
Editorial:
Stata Press
ISBN:
978-1-59718-209-6
Año:
2015
Páginas:
147
Precio:
Impreso: $25.00 / eBook: $19.00 / Kindle: $20.00
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