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Native M1 processor support Universal application for both Intel and Apple Silicon Macs One license, both kinds of hardware Intel Math Kernel Library (MKL)
您可以处理字节,整数,long, float,double和字符串变量(包括BLOB和达到20亿个字符的字符串)。Stata还有一些的工具用来管理的数据,如生存/时间数据、时间序列数据、面板/纵向数据、分类数据、多重替代数据和调查数据。 Stata轻松生成出版质量、风格迥异的图形。您可以编写脚本并以可复制的方式生成成百上千个图形,并且可以以EPS或TIF格式输出打印、以PNG格式或SVG格式输出放到网上、或PDF格式输出预览。使用这个图形编辑器可更改图形的方面,或添加标题、注释、横线、箭头和文本。 使用Mata进行矩阵编程 Mata是一个成熟的编程语言,可编译您所输入的字节,并进行优化和准确执行。 尽管您不需要使用Stata进行编程,但是它作为一个快速完成矩阵的编程语言,是Stata功能中不可或缺的一部分。Mata既是一个操作矩阵的互动环境,也是一个完整开发环境,可以生产编译和优化代码。它还包含了一些功能来处理面板数据、执行真实或复制的矩阵运算,提供完整的支持面向对象的编程,并完全兼容Stata。
summarize displays the mean and standard deviation of a variable across observations; program writers can access the mean in r(mean) and the standard deviation in r(sd) (see [R] summarize). egen’s rowmean() function creates the means of observations across variables. rowmedian() creates the medians of observations across variables. rowpctile() returns the #th percentile of the variables specified in varlist. rowsd() creates the standard deviations of observations across variables. rownonmiss() creates a count of the number of nonmissing observations, the denominator of the rowmean() calculation
You can model categorical outcomes with mlogit.
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