Stata和R软件的比较:哪一个更适合您?

Stata和R软件的比较:哪一个更适合您?Stata17.0软件介绍总体来讲Stata也是采用命令行方式来操作,但使用上远比SAS简单,其生存数据分析、纵向数据(重复测量数据)分析等模块的功能甚至超过了SAS,用Stata绘制的统计图形相当精美,很有特色。很明显全新的Stata版本带来了全新的界面和性能,在功能方面也有所升级,...

手把手教Stata做生存分析:K-M曲线绘制和Logrank检验

无论是K-M曲线,还是Cox回归分析,甚至是一些更加复杂的参数分析,Stata都可以轻松完成。相比于SPSS,Stata的可重复性更强,图像更加美观;而相比于R语言,Stata的代码又更加简便、易懂、上手快,甚至可以完全使用窗口菜单完成,非常适合有科研追求的医生入门。今天,我们就一起来学习一下生存分析中的第一步、也是最重要...

初学者入门:Stata软件基础教程及下载

根据行业数据显示Stata支持各种语言和字符集,可以用于全球不同地区的数据分析。从大部分从业者反应来看Stata还具有一些高级功能,如面板数据分析和生存分析,可供高级用户使用。基本上来说Stata很容易与其他软件集成,如Excel和R语言。

Stata12完整版软件免费下载及教程

Stata安装教程众所周知Stata还具有一些高级功能,如面板数据分析和生存分析,可供高级用户使用。准确来讲Stata很容易与其他软件集成,如Excel和R语言。根据行业数据显示Stata支持面板数据分析。从大部分从业者反应来看Stata支持生存分析和事件历史分析。根据大数据结果显示Stata支持多层次建模和混合效应模型。

R语言EG(Engle-Granger)两步法协整检验、RESET、格兰杰因果检验|...

Stata广义矩量法GMM面板向量自回归VAR模型选择、估计、Granger因果检验分析投资、收入和消费数据R语言时变向量自回归(TV-VAR)模型分析时间序列和可视化R语言用向量自回归(VAR)进行经济数据脉冲响应研究分析R语言arima,向量自回归(VAR),周期自回归(PAR)模型分析温度时间序列...

用R语言用Nelson Siegel和线性插值模型对债券价格和收益率建模|附...

R语言中的Nelson-Siegel模型在汇率预测的应用python使用LASSO回归预测股票收益R语言数据的收益率和波动性交易R语言用线性模型进行预测:加权泊松回归,普通最小二乘,加权负二项式模型,多重插补缺失值使用SAS,Stata,HLM,R,SPSS和Mplus的分层线性模型HLM

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r语言有什么优劣势及R语言的未来发展趋势

“我之所以喜爱R语言,是因为它易于从计算机科学角度出发实现编程,”Peng表示。而R语言随时间推移正呈现出愈发迅猛的发展态势,并成为能够将不同数据集、工具乃至软件包结合在一起的胶水型语言,Peng解释道。“R语言是创建可重复性及高质量分析的最佳途径。它拥有数据处理所必需的一切灵活性及强大要素,”在线编程教育机...

MATLAB,R语言、Python、Java,到底哪种语言学机器学习最靠谱?

R语言R是一种为专统计计算而设计的语言。它在大规模的数据挖掘、可视化和报告方面已经取得了巨大的成功。你能够轻松地获取各种的包(通过CRAN)来使用几乎所有的机器学习算法、统计测试和分析等。R语言本身有着优美(虽然有些人会觉得晦涩)的语法用来表达数据的关系、变换和并行操作。

PSM倾向匹配Stata操作详细步骤和代码,干货十足

倾向性匹配得分(PSM)分析,主流统计学软件SAS、Stata、SPSS(22.0以上版本)、R语言均可实现。但SAS难度较高,不推荐;SPSS虽然操作简便,但是仅能实现1:1匹配,如无特殊需求可以尝试。笔者重点推荐使用Stata或者R语言完成PSM分析。下面笔者将以实例演示的形式讲解Stata软件在倾向性匹配得分中的应用。