stata教程是什么？
stata中文视频教程（高级）百度网盘免费资源在线学习
链接: https://pan.baidu.com/s/1TbEjE2W0e837W-X5PWXwmw
stata中文视频教程（高级） B9_MCBS_07_gendata_P_.abc B9_MCBS_06_power_P_.abc B9_MCBS_05_mc_02_P_.abc B9_MCBS_05_mc_01_P_.abc B9_MCBS_04_jk_P_.abc B9_MCBS_03_permute_P_.abc B9_MCBS_02_bs04_P_.abc B9_MCBS_02_bs03_P_.abc B9_MCBS_02_bs02_P_.abc B9_MCBS_02_bs01_P_.abc B9_MCBS_01_intro_P_.abc B8_prog2_05_help_P_.abc B8_prog2_04_advance_P_.abc B8_prog2_03_output_P_.abc
具体如下：
在回归分析中，如果有两个或两个以上的自变量，就称为多元回归。事实上，一种现象常常是与多个因素相联系的，由多个自变量的最优组合共同来预测或估计因变量，比只用一个自变量进行预测或估计更有效，更符合实际。因此多元线性回归比一元线性回归的实用意义更大。
广义最小二乘法是普通最小二乘法的拓展，它允许在误差项存在异方差或自相关，或二者皆有时获得有效的系数估计值。
Stata的统计功能很强
除了传统的统计分析方法外，还收集了近20年发展起来的新方法，如Cox比例风险回归，指数与Weibull回归，多类结果与有序结果的logistic回归，Poisson回归，负二项回归及广义负二项回归，随机效应模型等。具体说， Stata具有如下统计分析能力：
数值变量资料的一般分析：参数估计，t检验，单因素和多因素的方差分析，协方差分析，交互效应模型，平衡和非平衡设计，嵌套设计，随机效应，多个均数的两两比较，缺项数据的处理，方差齐性检验，正态性检验，变量变换等。
