中国科学软件网-首页
Stata 15——数据管理统计绘图软件

中国科学软件网是Stata软件在中国大陆的授权经销商,我们为所有用户提供专业的销售和培训服务,大家对软件有任何疑问,请随时联系我们,如果想要试用stata软件,欢迎垂询。


2017年12月下旬,Stata正式推出中文版本。如果您的电脑语言是中文,那么Stata会自动识别为中文版。Windows和Unix系统可手动更改语言版本,Edit > Preferences > User-interface language,如果是Mac系统,可通过Stata 15 > Preferences > User-interface language手动更改版本语言。






收费的在线培训

Course titleSessionPriceEnroll
NetCourse 251: Writing Your Own Stata Commands* *Formerly NetCourse 152July 13–August 31, 2018$175Enroll
NetCourse 461: Univariate Time Series with StataJuly 13–August 31, 2018$295Enroll
NetCourse 471: Introduction to Panel Data Using StataJuly 13–August 24, 2018$295Enroll
NetCourse 631: Introduction to Survival Analysis Using StataJuly 13–August 31, 2018$295Enroll
NetCourse 101: Introduction to StataJuly 6-August 17, 2018$95Enroll
NetCourse 120: Statistical Graphics Using StataJuly 6-August 17, 2018$150Enroll
NetCourse 151: Introduction to Stata ProgrammingJuly 6-August 17, 2018$150Enroll


最终用户协议(EULA)有关于Stata软件的详细名词解释【点击查看】

Stata是一款完整的、集成的统计软件包,提供您需要的一切数据分析、数据管理和图形。

快速,简单并易于使用

点击式的界面和强大,直观的命令语言让Stata使用起来快速,精确并易于使用。
所有的分析结果都可以被复制和存档,并用来出版和审查。不管您什么时候写的内容,版本控制系统确保统计程序可继续生成同样的结果。

统计功能介绍

Stata使得大量的统计工具用于指尖

标准方法,如

  • 基本表格和总结
  • 案例对照分析
  • ARIMA
  • ANOVA 和MANOVA
  • 线性回归
  • 时间序列平滑
  • 广义线性模型(GLM)
  • 聚类分析
  • 对比和比较
  • 功率分析
  • 样本选择
  • ……

高级方法,如

  • 多层模型
  • 生存分析
  • 动态面板数据回归
  • 结构方程建模
  • 二进制,计数和审查结果
  • ARCH
  • 多重替代法
  • 调查数据
  • Treatment effects
  • 精确统计
  • 贝叶斯分析
  • ……

完整的数据管理功能

Stata的数据管理功能让您控制所有类型的数据。
您可以重组数据,管理变量,并收集各组并重复统计。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还有一些高级的工具用来管理特殊的数据,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。

出版质量的图形




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任何方面,或添加标题、注释、横线、箭头和文本。

扩展功能

Stata的编程功能让开发者和用户每天都可以添加各种新功能以便满足现代研究者日益增加的功能需求。

使用Mata进行矩阵编程

Mata是一个成熟的编程语言,可编译您所输入的任何字节,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。它还包含了一些特殊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。

跨平台兼容

Stata可在Windows,Mac和Linux/Unix电脑上运行,但是license不需要区分电脑系统。也就是说,如果您有一台Mac系统的电脑和一台Windows系统的电脑,您不需要2个license来运行Stata。您可以安装在任意支持的系统中安装Stata软件。Stata数据集、程序以及其他的数据无需翻译就可以跨平台的共享。您还可以从其他的统计软件、电子报表和数据库中轻松而快速的导入数据。

真正的文档

当Stata执行您的分析或理解使用的方法时,Stata不会让您孤立无援或订购很多书籍来了解每个细节。
我们每一个数据管理功能都有完整的解释,并记录在案,并在实践中显示实际的例子。每一个估计都有完全记录,包含几个真实数据的例子,真正讨论如何解释结果。这些例子都给了数据,您可以直接在Stata中使用,甚至扩展您的分析。我们给您快速启动每一个功能,展示一些最常用用途。想要了解更多细节,我们的方法和公式部分提供了计算的细节,我们参考部分会给出更多信息。
Stata是一个很大的软件包,包含了非常多的文档,超过27卷14,000页的内容。不用担心,在Help菜单中输入要搜索的内容,Stata会搜索到关键词、指数,甚至用户编写的程序包,这些会让您得到想要了解的一切。Stata包含了所有这些您想要的内容。

值得信任

我们不仅编写统计方法,我们还会进行验证。
您能从Stata estimator rest与其他估计的比较中看到Monte-Carlo模拟的一致性和覆盖率以及我们统计学家们进行的广泛测试。每一版的Stata软件,我们都通过了各种认证,包括230万行的代码测试,并产生了430万行的结果输出。我们验证了这430万行代码中的每一个数字和每一段文字。

技术支持

Stata公司的技术团队对注册用户提供免费服务。而这远比您付的费用得到的更多。
我们有专门的Stata程序员和统计学家来回答您的技术问题。从棘手的数据管理方案到让您做出完美的图表;从解释大量的标准错误到指导您进行多层模型,我们都在认真回答您的问题。

Stata 15 新功能

ERM=内生性+选择+处理

在连续、二元、有序和删剪结果中结合内源性变量、样本选择和模型的内源性处理
……
imgs stata15_erm-cogitatus

潜在类别分析(LCA)

imgs stata15_lca-diagram

发现并理解数据中未被观测到的组。使用LCA基于模型的分类功能找出分组

  • 一共有多少个分组
  • 这些分组中都有谁
  • 这些分组有什么区别
……

贝叶斯:logistic和其他44种新功能

imgs stata15_bayes-cloud
输入 bayes:45个Stata评估命令都可以用来拟合贝叶斯回归模型
……
stata_15_function.jpg

空间自回归模型

Because

sometimes

where you are

matters.
……

区间删失生存模型

适合任何Stata六参数生存模型的区间删失数据。支持所有常用的生存特征:分层估计,稳健和群集SEs,调查数据,图表以及其他。
……

非线性多级混合效应模型

imgs stata15_menl-graph
When ...
says ...
is ...
nonlinear in its parameters
……

混合logit模型:高级选择模型

你是步行,坐公交还是开车上班?你会买三种保险计划中的哪一种?

我们每天都会做无数个选择。研究人员可以获取无数这些选择的数据。混合logit将随机效应引入选择建模,从而放宽IIA假设并增加模型灵活性。
……

非参数回归

imgs stata15_npregressintro-fig3
When you know something matters.

But have no idea how.
……

在Stata中创建Word文档

  • 自动生成报告
  • 将段落和表格写入Word文档
  • 在段落和表格中嵌入Stata结果和图形
  • 定制文本、表和单元格的格式
……

贝叶斯多级模型

imgs stata15_school_ad.svg
少量群组?
许多层级?
更愿意做概率陈述?

考虑贝叶斯多级建模。
……

门限回归

imgs stata15_threshold-graph.svg
时间序列回归可能会在某个时间点或多个时间点改变参数。在某些阈值以上的温度下,觅食动物的活动可能遵循完全不同的模式。你可能不知道那个阈值的数值,找到这样的阈值并在这些机制中估计参数就是阈值回归所做的。
……

面板tobit随机系数

imgs stata15_tobit-graph-mod
在面板数据中,Stata很早就有了随机效应(随机拦截)的估计。

现在你也可以有随机系数。
……

搜索、浏览和导入FRED数据

圣路易斯联邦储备银行提供了超过47万的美国和国际经济金融时间序列。现在可以轻松地搜索、浏览和导入这些数据。
……

区间测量结果的多元回归

收入有时被记录在分组中,如人们的体重、昆虫数量、等级平均数以及其他数百项指标。我们经常对个人,学校,果园进行重复测量..... 我们需要区间回归(区间删失)结果的多级回归。
……

删失结果的多级Tobit回归

  • 左删失,右删失,两者都有
  • 通过观测而审查变化
  • 对未经审查的或者被审查的结果进行推断
  • 稳健和群集SEs
  • 支持调查数据
……

面板数据协整检验

imgs stata15_xtcoin-icon
  • 测试
    • Kao
    • Pedroni
    • Westerlund
  • 一共9种不同的检验
……

时间序列多重断点检验

  • 累积和(CUSUM) 参数稳定性检验
    • 累积和递归残差
    • 累积和OLS残差
  • CIs图
……

多组广义SEM

imgs stata15_sem-small2 imgs stata15_sem-small2

广义SEM现在支持多组分析。可以轻松地在组中指定组和检验参数不变性。GSEM模型包括:

  • 连续的,二进制的,序数的,计数的,分类的,甚至是生存结果
  • 多层模型
……

ICD-10-CM/PCS

  • CMS的ICD-10-PCS诊断代码
  • CMS的ICD-10-PCS程序代码
  • 验证码是有效的
  • 基于代码创建新的变量
……

集群随机化设计的功率

imgs stata15_power-twomeans-outlines

比较功率分析

  • 一个或两个样本均值
  • 一个或两个样本比例
  • 两个样本的生存曲线

随机化一个集群而不是个体

……

线性回归模型的功率

  • 用于求解:
    • 功率
    • 样本大小
    • 效应量
    • 指定列表:
    • α值
    • 功率级
    • β值
    • 样本大小
    • 更多...
  • 自动化表格和图表
……

Heteroskedastic线性回归

imgs stata15_hetregress-graph-icon.svg
  • 模型方差
  • 稳健和群集SEs
  • 支持调查数据
……

样本选择的Poisson模型

统计数量是常见的。
你抓住了多少条鱼?
发生了多少起事故?
一个公司有多少项专利?

结果并不总是一定的,比如:
人们避开了游戏管理员
事故不总是会被报道
一些公司更喜欢商业机密,而不喜欢专利

所以你就需要Poisson模型来进行样本筛选
……

面板数据的更多功能

随机效应的非线性模型,包括随机系数

贝叶斯面板数据模型

随机截局和随机系数的区间回归
……

图形的更多功能

imgs stata15_transparency-graph
图形中的透明度

SVG输出
……

更多的统计功能

贝叶斯生存模型

零膨胀有序概率元

添加功率和样本大小的方法

贝叶斯样本选择模型
……

界面的更新

Stata的瑞典语版本


改进了Do-file编辑器
……

其他

随机数流生成器

改进了Java插件
……




完整的英文新功能介绍请参看www.stata.com/features .

Stata/MP是运行速度最快和运行数据最大的版本

几乎每台计算机都可以使用Stata/MP的高级多处理功能。Stata/MP为几乎任何统计数据和数据管理软件包提供了最广泛的多核支持。

运行速度

Stata/MP的速度非常快
Stata/MP让您分析数据的时间缩短到的一半到三分之二,而不是普通的双核笔记本电脑,四核台式机和笔记本电脑的四分之一到二分之一的时间。Stata/MP在多核处理器服务器上运行得更快。Stata/MP最多支持64核处理器。
在执行计算密集型的评估过程时,速度通常是最关键的。Stata的一些评估程序,包括线性回归,几乎是完全并行的,这意味着它们在双核上运行速度是原来的两倍,在4核上运行速度是4倍,8核的速度是8倍等等。一些评估命令可以进行多个并行计算。以中位数计算,评估命令在2个内核上运行速度是1.9倍,4个内核的速度是3.1倍,在8个内核上运行速度快了4.3倍。
在管理大型数据集时,运行速度也很重要。添加新的变量是近100%的并行,排序是75%的并行。有些程序不是并行的,有些本质上连续的,也就是说它们在Stata/MP中运行的速度相同。对Stata/MP的性能进行完整的评估,包括命令行统计数据。可以参考Stata/MP Performance Report

数据大小

当需要处理的问题很大时,速度是最重要的,Stata/MP比Stata/SE支持更大的数据集。 Stata/SE可以分析最多20亿的观测值。对于目前可用的最大计算机,可分析100亿到200亿的观测值,一旦计算机硬件赶上来就可分析1兆个观测值。StataMP支持最多120,000万个变量,而Stata/SE允许的变量数最多是32,767个。

兼容性

Stata/MP 100%的兼容Stata其他版本。
为了获得Stata/MP的速度提升,分析时不需要重新制定或修改。

适用平台

Stata/MP支持以下操作系统:Windows 32位和64位处理器、MacOS 64位Intel处理器、Linux 32和64位处理器。
要运行Stata/MP,您可以使用具有双核或四核处理器的个人计算机,也可以使用具有多个处理器的服务器。
计算机是否有独立的处理器或多核处理器,这两者没有区别。更多的处理器或内核使Stata/MP运行得更快。

Stata软件各版本比较

版本最大变量数最大自变量数最大观测值是否支持64-bit是否支持并行计算平台
Stata/MP120,00010,998200亿YesYesWindows, Mac, 或Unix
Stata/SE32,76710,99821.4亿YesNoWindows, Mac, 或Unix
Stata/IC2,04879821.4亿YesNoMac, 或Unix

系统要求

Stata for WindowsWindows 10* / Windows 8* / Windows 7* / Windows Vista* / Windows Server 2016, 2012, 2008, 2003 *
* 64-bit and 32-bit Windows varieties for x86-64 and x86 processors made by Intel? and AMD Find out if your OS is 64-bit compliant.
Stata for MacStata for macOS requires 64-bit Intel? processors (Core?2 Duo or better) running macOS 10.9 or newer Find out if your OS is 64-bit compliant.
Stata for LinuxAny 64-bit (x86-64 or compatible) or 32-bit (x86 or compatible) running Linux
For xstata, you need to have GTK 2.24 installed

硬件要求

版本内存磁盘空间
Stata/MP4GB1GB
Stata/SE2GB1GB
Stata/IC1GB1GB

Intuitive · Powerful · Complete

Stata is a complete, integrated statistical software package that provides everything you need for data analysis, data management, and graphics.

Fast, accurate, and easy to use

With both a point-and-click interface and a powerful, intuitive command syntax, Stata is fast, accurate, and easy to use.
All analyses can be reproduced and documented for publication and review. Version control ensures statistical programs will continue to produce the same results no matter when you wrote them. See certification results and FDA document compliance for accuracy details.

Broad suite of statistical features

Stata puts hundreds of statistical tools at your fingertips;

from standard methods, such as

  • Basic tabulations and summaries,
  • Case–control analysis,
  • ARIMA
  • ANOVA and MANOVA
  • Linear regression,
  • Time-series smoothers,
  • Generalized linear models, (GLM)
  • Cluster analysis,
  • Contrasts and comparisons,
  • Power analysis,
  • Sample selection,
  • ……

to advanced techniques, such as

  • Multilevel models,
  • Survival models with frailty,
  • Dynamic panel-data (DPD) regressions,
  • SEM (structural equation modeling),
  • Binary, count, and censored outcomes,
  • ARCH
  • Multiple imputation,
  • Survey data,
  • Treatment effects
  • Exact statistics,
  • Bayesian analysis,
  • ……

Complete data management facilities

Stata's data management features give you complete control of all types of data.
You can combine and reshape datasets, manage variables, and collect statistics across groups or replicates. You can work with byte, integer, long, float, double, and string variables (including BLOBs and strings up to 2 billion characters). Stata also has advanced tools for managing specialized data such as survival/duration data, time-series data, panel/longitudinal data, categorical data, multiple-imputation data, and survey data.

Publication-quality graphics




Stata makes it easy to generate publication-quality, distinctly styled graphs.
You can write scripts to produce hundreds or thousands of graphs in a reproducible manner and export them to EPS or TIF for publication, to PNG or SVG for the web, or to PDF for viewing. With the integrated Graph Editor you click to change anything about your graph or to add titles, notes, lines, arrows, and text.

Extensible

Stata is so programmable that developers and users add new features every day to respond to the growing demands of today's researchers

Matrix programming with Mata

Mata is a full-blown programming language that compiles what you type into bytecode, optimizes it, and executes it fast.
Though you don't need to program to use Stata, it is comforting to know that a fast and complete matrix programming language is an integral part of Stata. Mata is both an interactive environment for manipulating matrices and a full development environment that can produce compiled and optimized code. It includes special features for processing panel data, performs operations on real or complex matrices, provides complete support for object-oriented programming, and is fully integrated with every aspect of Stata.

Cross-platform compatible

Stata will run on Windows, Mac, and Linux/Unix computers; however, our licenses are not platform specific.That means if you have a Mac laptop and a Windows desktop, you don't need two separate licenses to run Stata. You can install your Stata license on any of the supported platforms. Stata datasets, programs, and other data can be shared across platforms without translation. You can also quickly and easily import datasets from other statistical packages, spreadsheets, and databases.

Real documentation

When it comes time to perform your analyses or understand the methods you are using, Stata does not leave you high and dry or ordering books to learn every detail.
Each of our data management features is fully explained, and documented, and shown in practice on real examples. Each estimator is fully documented and includes several examples on real data, with real discussions of how to interpret the results. The examples give you the data so you can work along in Stata and even extend the analyses. We give you a Quick start for every feature, showing some of the most common uses. Want even more detail? Our Methods and formulas sections provide the specifics of what is being computed, and our References point you to even more information.
Stata is a big package and so has lots of documentation – over 14,000 pages in 27 volumes. But don't worry, type help my topic, and Stata will search its keywords, indexes, and even user-written packages to bring you everything you need to know about your topic. Everything is available right within Stata.

Trusted

We don't just write statistical methods, we validate them.
The results you see from a Stata estimator rest on comparisons with other estimators, Monte Carlo simulations of consistency and coverage, and extensive testing by our statisticians. Every Stata we ship has passed a certification suite that includes 2.3 million lines of testing code that produces 4.3 million lines of output. We certify every number and piece of text from those 4.3 million lines of code.

Technical support

Stata technical support is free to registered users. And, this is a case of getting much more than you pay for.
We have a dedicated staff of expert Stata programmers and Statisticians to answer your technical questions. From tricky data management solutions to getting your graph looking just right. From explaining a robust standard error to specifying your multilevel model. We have your answers.

Read about all the new features in Stata 15 below. And, these are just the new features. You can learn about all of Stata and about all of Stata's features.

ERM = Endogeneity + Selection + Treatment

Combine endogenous covariates, sample selection, and endogenous treatment in models for continuous, binary, ordered, and censored outcomes.
……
imgs stata15_erm-cogitatus

Latent class analysis (LCA)

imgs stata15_lca-diagram

Discover and understand the unobserved groupings in your data. Use LCA's model-based classification to find out

  • how many groups you have,
  • who is in those groups, and
  • what makes those groups distinct.
……

bayes: logistic ... and 44 more

imgs stata15_bayes-cloud
Type bayes: in front of any of 45 Stata estimation commands to fit a Bayesian regression model.
……
stata_15_function_2.jpg

Spatial autoregressive models

Because

sometimes

where you are

matters.
……

Interval-censored survival models

Fit any of Stata's six parametric survival models to interval-censored data. All the usual survival features are supported: stratified estimation, robust and clustered SEs, survey data, graphs, and more.
……

Nonlinear multilevel mixed-effects models

imgs stata15_menl-graph
When ...
your science ...
says ...
your model ...
is ...
nonlinear in its parameters
……

Mixed logit models: Advanced choice modeling

Do you walk to work, ride a bus, or drive your car? Which of three insurance plans do you buy? Which political party do you vote for?

We make dozens of choices every day. Researchers have access to gaggles of data about those choices. Mixed logit introduces random effects into choice modeling and thereby relaxes the IIA assumption and increases model flexibility.
……

Nonparametric regression

imgs stata15_npregressintro-fig3
When you know something matters.

But have no idea how.
……

Create Word documents from Stata

  • Automate your reports
  • Write paragraphs and tables to Word documents
  • Embed Stata results and graphs in paragraphs and tables
  • Customize formatting of text, tables, and cells
……

Bayesian multilevel models

imgs stata15_school_ad.svg
Small number of groups?
Many hierarchical levels?
Or simply like the graph above?

Consider Bayesian multilevel modeling.
……

Threshold regression

imgs stata15_threshold-graph.svg
Your time-series regression may change parameters at some point in time or at multiple points in time. The activity of foraging animals might follow a completely different pattern at temperatures above some threshold. You may not know the value of that threshold. Finding such thresholds and estimating the parameters within the regimes is what threshold regression does.
……

Panel-data tobit with random coefficients

imgs stata15_tobit-graph-mod
Stata has long had estimators for random effects (random intercepts) in panel data.

Now you can have random coefficients, too.
……

Search, browse, and import FRED data

The St. Louis Federal Reserve makes available over 470,000 U.S. and international economic and financial time series. You can now easily search, browse, and import these data.
……

Multilevel regression for interval-measured outcomes

Incomes are sometimes recorded in groupings, as are people's weights, insect counts, grade-point averages, and hundreds of other measures. Often we have repeated measurements for individuals, or schools, or orchards, etc. So ... we need multilevel regression for interval-measured (interval-censored) outcomes.
……

Multilevel tobit regression for censored outcomes

  • Left-censoring, right-censoring, both
  • Censoring that varies by observation
  • Make inferences about either the uncensored or the censored outcome
  • Robust and clustered SEs
  • Support for survey data
……

Panel-data cointegration tests

imgs stata15_xtcoin-icon
  • Tests
    • Kao
    • Pedroni
    • Westerlund
  • Total of nine variants of tests
……

Tests for multiple breaks in time series

  • Cumulative sum (CUSUM) test for parameter stability
    • CUSUM of recursive residuals
    • CUSUM of OLS residuals
  • Plots with CIs
……

Multiple-group generalized SEM

imgs stata15_sem-small2 imgs stata15_sem-small2 imgs stata15_sem-small2

Generalized SEM now supports multiple-group analysis. Easily specify groups and test parameter invariance across groups. GSEM models include

  • continuous, binary, ordinal, count, categorical, and even survival outcomes
  • multilevel models
……

ICD-10-CM/PCS

  • NCHS's ICD-10-CM diagnosis codes
  • CMS's ICD-10-PCS procedure codes
  • Verify codes are valid
  • Create new variables based on codes
……

Power for cluster randomized designs

imgs stata15_power-twomeans-outlines

Power analysis for comparing

  • One- and two-sample means
  • One- and two-sample proportions
  • Two-sample survivor curves

when you randomize clusters instead of individuals

……

Power for linear regression models

  • Solve for
    • Power
    • Sample size
    • Effect size
  • Effect size
    • Alpha values
    • Power levels
    • Beta values
    • Sample sizes
    • And more
  • Automated tables and graphs
……

Heteroskedastic linear regression

imgs stata15_hetregress-graph-icon.svg
  • Model for the variance
  • Robust and cluster SEs
  • Survey-data support
……

Poisson models with sample selection

Counts are common. How many:
Fish did you catch?
Accidents occurred?
Patents does a firm generate?

Outcomes are not always seen.
Folks evade the game warden.
Accidents are not always reported.
Some firms prefer trade secrets to patents.

So you need Poisson models with sample selection.
……

More in panel data

Nonlinear models with random effects, including random coefficients

Bayesian panel-data models

Interval regression with random intercepts and random coefficients
……

More in graphics

imgs stata15_transparency-graph
Transparency in graphs

SVG export
……

More in statistics

Bayesian survival models

Zero-inflated ordered probit

Add your own power and sample-size methods

Bayesian sample-selection models

And yet more
……

More in the interface

Stata in Swedish


Improvements to the Do-file Editor
……

And, even more

Stream random-number generator

Improvements for Java plugins
……




Stata/MP is the fastest and largest version of Stata.

Almost every computer can take advantage of the advanced multiprocessing capabilities of Stata/MP. Stata/MP provides the most extensive multicore support of any statistics and data management package.

Speed

Stata/MP is faster — much faster.
Stata/MP lets you analyze data in one-half to two-thirds the time compared with Stata/SE on inexpensive dual-core laptops and in one-quarter to one-half the time on quad-core desktops and laptops. Stata/MP runs even faster on multiprocessor servers. Stata/MP supports up to 64 cores/processors.
Speed is often most crucial when performing computationally intense estimation procedures. A few of Stata's estimation procedures, including linear regression, are nearly perfectly parallelized, meaning they run twice as fast on two cores, four times as fast on four cores, eight times as fast on eight cores, and so on. Some estimation commands can be parallelized more than others. Taken at the median, estimation commands run 1.9 times faster on 2 cores, 3.1 times faster on 4 cores, and 4.3 times faster on 8 cores.
Speed can also be important when managing large datasets. Adding new variables is nearly 100 percent parallelized, and sorting is 75 percent parallelized.Some procedures are not parallelized and some are inherently sequential, meaning they run the same speed in Stata/MP.For a complete assessment of Stata/MP's performance, including command-by-command statistics, see the Stata/MP Performance Report

Size

Because speed is most important when your problems are big, Stata/MP supports even larger datasets than Stata/SE.Stata/SE can analyze up to 2 billion observations. Stata/MP can analyze 10 to 20 billion observations on the largest computers currently available and is ready to analyze up to 1 trillion observations once computer hardware catches up. Stata/MP also allows 120,000 variables compared to 32,767 variables allowed by Stata/SE.

Compatibility

Stata/MP is 100% compatible with other versions of Stata.
Analyses do not have to be reformulated or modified in any way to obtain Stata/MP's speed improvements.

Platforms

Stata/MP is available for the following operating systems: Windows(32- and 64-bit processors)、macOS(64-bit Intel processors)、Linux(32- and 64-bit processors)。
To run Stata/MP, you can use a desktop computer with a dual-core or quad-core processor, or you can use a server with multiple processors. Whether a computer has separate processors or one processor with multiple cores makes no difference. More processors or cores make Stata/MP run faster.
For more advice on hardware, see our discussion of hardware for Stata/MP.

Compatible operating systems

Stata will run on the platforms listed below. While Stata software is platform-specific, your Stata license is not; therefore, you need not specify your operating system when placing your order for a license.
Stata will run on the platforms listed below. While Stata software is platform-specific, your Stata license is not; therefore, you need not specify your operating system when placing your order for a license.

Platforms

Stata for Windows
  • Windows 10 *
  • Windows 8 *
  • Windows 7 *
  • Windows Vista *
  • Windows Server 2016, 2012, 2008, 2003 *
* 64-bit and 32-bit Windows varieties for x86-64 and x86 processors made by Intel and AMD Find out if your OS is 64-bit compliant.
Stata for Mac
  • Stata for macOS requires 64-bit Intel processors (Core2 Duo or better) running macOS 10.9 or newer Find out if your OS is 64-bit compliant.
Stata for Linux
  • Any 64-bit (x86-64 or compatible) or 32-bit (x86 or compatible) running Linux
  • For xstata, you need to have GTK 2.24 installed

Compatible operating systems

Stata will run on the platforms listed below. While Stata software is platform-specific, your Stata license is not; therefore, you need not specify your operating system when placing your order for a license.
Stata will run on the platforms listed below. While Stata software is platform-specific, your Stata license is not; therefore, you need not specify your operating system when placing your order for a license.

Hardware requirements

PackageMemoryMemory
Stata/MP4GB1GB

Stata/SE

2GB1GB
Stata/IC1GB1GB
Stata for Unix requires a video card that can display thousands of colors or more (16-bit or 24-bit color)
  • 中国区典型用户

    • 清华大学
    • 北京大学
    • 浙江大学
    • 复旦大学
    • 中国人民大学
    • 浙江疾控中心
    • 中国五矿集团
    • 中国科学学研究中心
    • 国家统计局
    • 中国农业科学院
    • 哈尔滨工业大学
    • 中国人寿资产管理有限公司
    • 韬睿惠悦
    • 杭州电子科技大学
    • 西安电子科技大学
    • 首都师范大学
    • 中央财经大学
    • 浙江外国语大学
    • 北京林业大学
    • 湖北经济学院
    • 上海海事大学
    • 长江商学院
    • 杭州师范大学
    • 天津商学院
    • 北京物资学院
    • 防灾科技学院
    • 南京农业大学
    • 首都经济贸易大学
    • 北京工商大学
    • 北京理工大学
    • 中国社会科学研究院
    • 南开大学
    • 浙江工商大学
    • 北京师范大学
    • 天津大学
    • 同济大学
    • 大连理工大学
    • 华东政法大学
    • 北京信息科技大学
    • 宁波大学
    • 南京师范大学
    • 中国人民解放军第二军医大学
    • 中国疾病预防控制中心性病艾滋病预防控制中心
    • 华南理工大学
    • 中国农业大学
    • 武汉大学
    • 山东大学
    • 上海金融学院
    • 四川大学
    • 上海交通大学
    • 交通运输部水运所
    • 南京医科大学
    • 上海电机学院
    • The University of Chicago Booth School of Business
    • 中南财经大学
    • 中国人事科学研究院
    • 中国传媒大学
    • 首都医科大学
    • 中国地震局
    • 宁波诺丁汉大学
    • 天津外国语大学
    • 浙江财经学院
    • 东南大学
    • 上海财经大学
    • 吉林农业大学
    • 哈尔滨医科大学附属第一医院
    • 上海大学
    • 北京联合大学
    • 江苏理工学院
    • 广东药学院
    • 罗氏(中国)投资有限公司
    • 上海海洋大学
    • 扬州大学
    • 广州市交通规划研究所
    • 东北大学
    • 华中农业大学
    • 中南财经政法大学
    • 安阳师范学院
    • 浙江财经大学
    • 北京大学第六医院
    • 贵州师范大学
    • 沈阳农业大学
    • 天津商业大学
    • 暨南大学
    • 中国农业银行
    • 北方工业大学
    • AstraZeneca
    • 协和医学院
    • 中国教育科学研究院
    • 广西师范大学
    • 河南大学
    • 北京科技大学
    • 河北经贸大学
    • 天津体育学院
    • 上海市精神卫生中心
    • 上海交通大学上海高级金融学院
    • 东莞市疾病预防控制中心
    • 南方科技大学
    • 厦门大学
    • 南京大学
    • 天津城建大学
    • 波科国际医疗贸易(上海)有限公司
    • 西安石油大学
    • 北京市农业局信息中心
    • 深圳大学
    • 武汉理工大学
    • 辽宁师范大学
    • 长安大学
    • 中国五矿集团公司
    • 沈阳工业大学
    • 内蒙古大学
    • 北京市农林科学院
    • 常州工学院
    • 上海纽约大学
    • 青岛科技大学
    • 香港中文大学(深圳)
    • 云南省人民政府研究室
    • 广西大学
    • 中山大学
    • 内蒙古农业大学
    • 齐齐哈尔医学院
    • 新疆财经大学
    • 重庆工商大学
    • 桂林理工大学
    • 中国科学院大学
    • 海南大学
    • 天津科技大学
    • 广东医学院
    • 广西财经大学
    • 北京交通大学
    • 北京协和医学院
    • 农业部食物与营养发展研究所
    • 内蒙古医科大学
    • 南通大学
    • 浙江农林大学
    • 南京审计学院
    • 西北工业大学
    • 东北财经大学
    • 上海对外经贸大学
    • 哈尔滨工业大学深圳研究生院
    • 石河子大学
    • 廊坊师范学院
    • 怀化学院
    • 西安交通大学
    • 华东师范大学
    • 西南民族大学
    • 西北农林科技大学
    • 国家知识产权局知识产权发展研究中心
    • 浙江省疾病预防控制中心
    • 福建农林大学
    • 迅达(中国)电梯有限公司
    • 安徽财经大学
    • 哈尔滨商业大学
    • 上海市卫生发展研究中心 上海市医学科学技术情报研究所
    • 杭州泰格医药科技有限公司
    • 新乡医学院
    • 山东体育学院
    • 南昌大学
    • 南京航空航天大学
    • 中国铁道科学研究院
    • 华北理工大学
    • 河北大学
    • 昆明理工大学
    • 哈佛大学
    • 瑞安管理(上海)有限公司
    • 河北地质大学
    • 桂林电子科技大学
    • 华东理工大学
    • 浙江工业大学
    • 攀枝花学院
    • 西藏大学
    • 重庆大学
    • 西安外国语大学
    • 江南大学
    • 大同大学
    • 西南财经大学
    • 上海市疾病预防控制中心
    • 成都理工大学
    • 河北农业大学
    • 江苏科技大学
    • 云南大学
    • 南京信息工程大学
    • 丽水市人民医院
    • 西北大学
    • 昆山杜克大学
    • 北京师范大学香港浸会大学联合国际学院
    • 北方民族大学
    • 河南师范大学
    • 洛阳师范学院
    • 北京邮电大学
    • 四川师范大学
    • 辽宁大学
    • 宁夏医科大学
    • 司法部预防犯罪研究所
    • 集美大学
    • 山东理工大学
    • 沈阳师范大学
    • 南京理工大学泰州科技学院
    • 西南大学
    • 四川格林泰科生物科技有限公司
    • 兰州大学
    • 长春中医药大学
    • 中国药科大学
    • 农业部农村经济研究中心
    • 安徽农业大学
    • 东莞理工学院
    • 北京农学院
    • 长治学院
    • 怡安翰威特咨询(上海)有限公司
    • 厦门国家会计学院