SAS、Stata、SPSS、Eviews软件介绍与评论
常用的统计学软件及特点
常用的统计学软件及特点《常用的统计学软件及特点》概述：统计学软件在数据分析和统计建模中扮演着重要的角色。
随着大数据时代的到来，统计学软件的功能越来越强大。
本文将介绍一些常用的统计学软件以及它们的特点和优点。
1. SPSS（统计软件包 for 社会科学）：SPSS是一个广泛使用的统计软件，特点是功能强大且易于使用。
它提供了丰富的数据处理、数据转换、数据可视化和统计分析功能。
无论是初学者还是专业人士，都可以通过SPSS进行各种统计分析，如描述统计、推断统计、回归分析和因子分析等。
此外，SPSS还支持数据导入和导出，与其他应用程序的集成也非常方便。
2. SAS（统计分析系统）：SAS是另一个广泛使用的统计软件，以其强大的统计分析能力和数据管理功能而闻名。
SAS提供了一系列的工具和过程，可以应对大规模数据集的处理和分析。
它支持多种数据格式，可以通过编程语言进行自定义分析，并且可以在不同平台上运行。
SAS还具有数据挖掘和数据可视化的功能，可以帮助用户从大量数据中提取有价值的信息。
3. R：R是一个开源的统计学软件，被广泛认可为数据分析和统计建模的首选工具之一。
R拥有庞大的用户社区和丰富的扩展包，用户可以通过适当的包来满足自己特定的分析需求。
R提供了强大的统计函数和图形功能，可以进行各种数据处理、统计分析和可视化操作。
与其他商业软件不同，R是免费的，并且在学术界和研究领域得到了广泛的应用。
4. Python：虽然Python本身不是一款专门的统计学软件，但它的数据处理和统计分析功能得到了广泛的认可。
Python具有简洁且易于学习的语法，内置了许多处理数据和进行统计分析的库，如NumPy、SciPy和Pandas等。
由于Python在机器学习和人工智能领域的强大应用，它也成为了数据科学家和统计学家的常用工具之一。
总结：统计学软件在数据分析和统计建模中起着重要的作用。
SPSS和SAS是功能强大、受欢迎的商业软件，适用于各种统计分析任务。
三大统计软件SASSTATASPSS比较
三大统计软件：SAS、Stata与SPSS比较Strategically using General Purpose Statistics Packages:A Look at Stata, SAS and SPSS中文版（自英文版本翻译）：很多人曾问及SAS，Stata 和SPSS之间的不同，它们之中哪个是最好的。
可以想到，每个软件都有自己独特的风格，有自己的优缺点。
本文对此做了概述，但并不是一个综合的比较。
人们时常会对自己所使用的统计软件有特别的偏好，希望大多数人都能认同这是对这些软件真实而公允的一个对比分析。
SAS一般用法。
SAS由于其功能强大而且可以编程，很受高级用户的欢迎。
也正是基于此，它是最难掌握的软件之一。
使用SAS时，你需要编写SAS程序来处理数据，进行分析。
如果在一个程序中出现一个错误，找到并改正这个错误将是困难的。
数据管理。
在数据管理方面，SAS是非常强大的，能让你用任何可能的方式来处理你的数据。
它包含SQL（结构化查询语言）过程，可以在SAS数据集中使用SQL查询。
但是要学习并掌握SAS软件的数据管理需要很长的时间，在Stata或SPSS中，完成许多复杂数据管理工作所使用的命令要简单的多。
然而，SAS可以同时处理多个数据文件，使这项工作变得容易。
它可以处理的变量能够达到32,768个，以及你的硬盘空间所允许的最大数量的记录条数。
统计分析。
SAS能够进行大多数统计分析（回归分析，logistic回归，生存分析，方差分析，因子分析，多变量分析）。
SAS的最优之处可能在于它的方差分析，混合模型分析和多变量分析，而它的劣势主要是有序和多元logistic回归（因为这些命令很难），以及稳健方法（它难以完成稳健回归和其他稳健方法）。
尽管支持调查数据的分析，但与Stata比较仍然是相当有限的。
绘图功能。
在所有的统计软件中，SAS有最强大的绘图工具，由SAS/Graph模块提供。
然而，SAS/Graph模块的学习也是非常专业而复杂，图形的制作主要使用程序语言。
张亨整理 四个常用统计软件SAS,STATA,SPSS,R语言分析比较及其他统计软件概述题库
四个常用统计软件SAS,STATA,SPSS,R语言分析比较及其他统计软件概述一、SAS,STATA,SPSS,R语言简介（一）SAS简介SAS（全称Statistical Analysis System，简称SAS,翻译成汉语是统计分析系统）是全球最大的软件公司之一，是由美国NORTH CAROLINA州立大学1966年开发的统计分析软件。
1976年SAS软件研究所（SAS INSTITUTE INC）成立，开始进行SAS系统的维护、开发、销售和培训工作。
期间经历了许多版本，并经过多年来的完善和发展，SAS系统在国际上已被誉为统计分析的标准软件，在各个领域得到广泛应用。
其网址是：/（二）STSTA简介STATA统计软件由美国计算机资源中心（Computer Resource Center）1985年研制。
STATA 是一套提供其使用者数据分析、数据管理以及绘制专业图表的完整及整合性统计软件。
它提供许许多多功能，包含线性混合模型、均衡重复反复及多项式普罗比模式。
新版本的STATA采用最具亲和力的窗口接口，使用者自行建立程序时，软件能提供具有直接命令式的语法。
STATA提供完整的使用手册，包含统计样本建立、解释、模型与语法、文献等超过一万余页的出版品。
除此之外，STATA软件可以透过网络实时更新每天的最新功能，更可以得知世界各地的使用者对于STATA公司提出的问题与解决之道。
使用者也可以透过STATA Journal 获得许许多多的相关讯息以及书籍介绍等。
另外一个获取庞大资源的管道就是STATAlist，它是一个独立的listserver，每月交替提供使用者超过1000个讯息以及50个程序。
其网址是：/（三）SPSS简介SPSS（Statistical Product and Service Solutions），“统计产品与服务解决方案”软件。
最初软件全称为“社会科学统计软件包”（Statistical Package for the Social Sciences），但是随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加，SPSS公司已于2000年正式将英文全称更改为“统计产品与服务解决方案”，标志着SPSS 的战略方向正在做出重大调整。
16种常用统计分析软件介绍
16种常用统计分析软件介绍16种常用统计分析软件介绍来源：豆瓣1SAS统计软件SAS 是英文Statistical Analysis System的缩写，翻译成汉语是统计分析系统，最初由美国北卡罗来纳州立大学两名研究生开始研制，1976 年创立SAS公司, 2003年全球员工总数近万人，统计软件采用按年租用制，年租金收入近12亿美元。
SAS系统具有十分完备的数据访问、数据管理、数据分析功能。
在国际上, SAS被誉为数据统计分析的标准软件。
SAS系统是一个模块组合式结构的软件系统，共有三十多个功能模块。
SAS是用汇编语言编写而成的，通常使用SAS 需要编写程序, 比较适合统计专业人员使，而对于非统计专业人员学习SAS比较困难。
SAS最新版为9.0版。
网址：/。
SAS是美国SAS(赛仕)软件研究所研制的一套大型集成应用软件系统，具有比较完备的数据存取、数据管理、数据分析和数据展现的系列功能。
尤其是它的创业产品—统计分析系统部分，由于具有强大的数据分析能力，一直是业界中比较著名的应用软件，在数据处理方法和统计分析领域，被誉为国际上的标准软件和最具权威的优秀统计软件包，SAS系统中提供的主要分析功能包括统计分析、经济计量分析、时间序列分析、决策分析、财务分析和全面质量管理工具等。
SAS系统是一个组合的软件系统，它由多个功能模块配合而成，其基本部分是BASE SAS模块。
BASE SAS模块是SAS系统的核心，承担着主要的数据管理任务，并管理着用户使用环境，进行用户语言的处理，调用其他SAS模块和产品。
也就是说，SAS系统的运行，首先必须启动BASE SAS模块，它除了本身所具有数据管理、程序设计及描述统计计算功能以外，还是SAS系统的中央调度室。
它除了可单独存在外，也可与其他产品或模块共同构成一个完整的系统。
各模块的安装及更新都可通过其安装程序比较方便地进行。
SAS系统具有比较灵活的功能扩展接口和强大的功能模块，在BASE SAS的基础上，还可以增加如下不同的模块而增加不同的功能：SAS/STAT（统计分析模块）、SAS/GRAPH（绘图模块）、SAS/QC （质量控制模块）、SA/ETS（经济计量学和时间序列分析模块）、SAS/OR（运筹学模块）、SAS/IML（交互式矩阵程序设计语言模块）、SAS /FSP（快速数据处理的交互式菜单系统模块）、SAS/AF （交互式全屏幕软件应用系统模块）等等。
统计师行业中的常用数据处理软件介绍
统计师行业中的常用数据处理软件介绍在统计师行业中，数据处理软件是非常重要的工具之一。
它们能够提供大量的统计分析功能，帮助统计师更加高效地处理和分析数据。
本文将介绍一些常用的数据处理软件，以供统计师参考选择。
一、SPSS统计软件SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款功能强大的统计分析软件，被广泛应用于社会科学、市场调研和医药等领域。
它具备数据清洗、统计描述、回归分析、分类分析、聚类分析以及数据可视化等功能。
SPSS的界面友好，易于上手，适合初学者使用。
二、SAS统计软件SAS（Statistical Analysis System）是一种统计分析软件，适用于大规模数据分析和建模。
它具备强大的数据处理能力，支持数据清洗、数据管理、数据挖掘、多元统计分析、生存分析等功能。
SAS的优势在于数据处理的灵活性和处理大数据的能力，在金融领域和医学研究中应用广泛。
三、R语言R语言是一种免费的开源统计分析软件，被认为是统计学家和数据科学家的利器。
R语言提供了丰富的统计分析函数和图形绘制功能，具备数据清洗、数据探索、模型拟合、统计推断等功能。
R语言拥有庞大的社区支持和包管理系统，用户可以根据需要选择合适的包扩展功能。
四、PythonPython是一种通用编程语言，也是数据分析领域的重要工具。
Python通过强大的第三方库（如NumPy、Pandas和Matplotlib等）提供了丰富的数据处理和分析功能。
统计师可以使用Python进行数据清洗、数据整合、数据可视化、建模和机器学习等任务。
Python易于学习和使用，并且在数据科学领域有着广泛的应用。
五、ExcelExcel是一种常见的办公软件，也被广泛应用于数据处理和分析。
Excel提供了基础的统计分析功能，包括描述统计、回归分析、假设检验等。
对于小规模数据的处理，Excel可以满足基本需求。
然而，在处理大规模数据或复杂的统计分析时，Excel的功能相对有限。
常用统计数据分析软件
常用统计数据分析软件数据分析在现代社会中扮演着越来越重要的角色，而统计数据分析软件就是其中不可或缺的工具之一。
在大数据时代，数据的处理和分析变得非常复杂和庞大，需要借助先进的统计分析软件来加快分析和决策过程。
本文将介绍一些常用的统计数据分析软件，并讨论它们的特点和优势。
1. SPSSSPSS（统计数据分析软件）是一种统计分析软件，它具有强大的功能和易于使用的界面。
SPSS可以用于数据管理、数据清理、描述性统计、假设检验、回归分析、聚类分析、因子分析等。
它可以帮助用户探索和理解数据，支持多种数据类型和数据格式，适用于不同行业和领域的数据分析工作。
2. SASSAS（统计分析系统）是另一种流行的统计数据分析软件，它提供了广泛的数据处理和分析功能。
SAS可以用于数据的整理和准备、统计分析、数据挖掘和预测建模等。
SAS具有丰富的统计算法和模型，可以针对不同类型的数据进行分析和建模。
3. RR是一种开源的统计计算和图形软件，它被广泛应用于数据科学和统计分析领域。
R具有丰富的包和工具，可以进行各种统计分析、数据可视化、机器学习和深度学习等。
R的优势在于它的灵活性和可扩展性，用户可以自行编写代码和算法来实现特定的分析任务。
4. ExcelExcel是一种广泛使用的电子表格软件，它也提供了一些简单的统计分析功能。
Excel可以用于数据输入、数据清理、数据可视化和基本的统计计算等。
虽然Excel的统计功能相对有限，但对于一些简单的数据分析任务仍然很有用。
5. PythonPython是一种通用的编程语言，也被广泛应用于数据分析和统计建模。
Python有许多强大的库和框架，如Pandas、NumPy、Matplotlib和SciPy，可以支持各种数据处理和分析任务。
通过编写Python代码，用户可以实现复杂的统计分析和机器学习算法。
总结而言，常用的统计数据分析软件包括SPSS、SAS、R、Excel和Python等。
张亨整理 四个常用统计软件SAS STATA SPSS R语言分析比较及其他统计软件概述
2009 年 7 月 28 日，IBM 公司宣布将用 12 亿美元现金收购统计分析软件提供商 SPSS 公司。如今 SPSS 已出至版本 22.0，而且更名为 IBM SPSS。迄பைடு நூலகம்，SPSS 公司已有 40 余年的成长历史。
可自定义功能。
编程灵活 性
对于数据预处理、操作 方面具有很强大的灵活 性，但是对于统计分析 功能灵活性不强，只能 通过设置不同参数来改
变输出结果。
STATA 是一个统计分析软 件，但它也具有很强的程
序语言功能
几乎是固定的用法，不 具备灵活性
强大的编程语言。R 的功 能能够通过由用户撰写 的套件增强。增加的功能 有特殊的统计技术、绘图 功能，以及编程界面和数
其网址是：/ （三） SPSS 简介
SPSS（Statistical Product and Service Solutions），“统计产品与服务解决方案” 软件。最初软件全称为“社会科学统计软件包”（Statistical Package for the Social Sciences），但是随着 SPSS 产品服务领域的扩大和服务深度的增加，SPSS 公司 已于 2000 年正式将英文全称更改为“统计产品与服务解决方案”，标志着 SPSS 的战略方向正在做出重大调整。为 IBM 公司推出的一系列用于统计学分析运算、 数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务的总称 SPSS，有 Windows 和 Mac OS X 等版本。
常用统计分析软件
常用统计分析软件常用的统计分析软件有很多，下面我将介绍一些常见的统计分析软件及其特点。
1. SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）：是一款统计分析软件，具有强大的数据处理、数据分析和报告生成功能。
它可进行描述性统计、假设检验、方差分析、回归分析、聚类分析、因子分析等常用统计分析。
2. SAS（Statistical Analysis System）：是一种完整的统计分析解决方案，包含数据管理、数据分析、统计建模和数据可视化等功能。
它适用于大规模数据的处理和分析，具有高效、稳定和灵活的特点。
3.R：是一种免费的开源统计分析软件，拥有丰富的统计分析函数和高级绘图功能。
R语言具有强大的数据处理能力和灵活的编程特点，适用于各种统计分析及数据可视化的需求。
4. Python：是一种通用的编程语言，也可以进行统计分析。
配合一些科学计算库（如NumPy、SciPy、Pandas等），Python可以进行各种统计分析任务，包括数据处理、数据分析、机器学习等。
5. Excel：是一种常用的电子表格软件，也可以进行一些简单的统计分析。
Excel提供了一些常用的统计函数和图表功能，对于小规模数据的分析和可视化比较便捷。
6.MATLAB：是一种功能强大的数学计算软件，也可以用于统计分析。
MATLAB提供了丰富的数学和统计函数，可以进行各种统计分析任务，包括回归分析、方差分析、时间序列分析等。
7. Stata：是一种统计分析软件，广泛应用于社会科学研究。
Stata 具有易用的用户界面和灵活的命令语言，提供了丰富的统计分析函数和专门的模块，满足各种统计分析需求。
8. Minitab：是一种易学易用的统计分析软件，广泛应用于工业和质量管理等领域。
Minitab提供了丰富的统计分析和质量管理工具，方便用户进行数据处理和分析，能够生成报告和图表。
9. Gretl：是一种专门用于计量经济学研究的统计分析软件。
SAS、Stata、SPSS、Eviews软件介绍与评论
最近大家都在忙着写毕业论文，很多同学很不幸跟我一样选择走上了实证论文这条不归路。
作为一个从来没学过计量经济学的小菜鸟，这个真的很折磨人。
作为一个菜鸟，也有些菜鸟心得，下面给后来的新菜鸟们一些自己的小收获，仅供参考啊。
可能有些方面不是很完善，或者干脆就是错误的理解，还请各位不吝赐教。
在开始介绍之前，先偷来一篇关于我们经常用的几款计量软件（sas，stata,spss，eviews）的对比：SAS一般用法。
SAS 由于其功能强大而且可以编程，很受高级用户的欢迎。
也正是基于此，它是最难掌握的软件之一。
使用SAS 时，你需要编写SAS 程序来处理数据，进行分析。
如果在一个程序中出现一个错误，找到并改正这个错误将是困难的。
数据管理。
在数据管理方面，SAS 是非常强大的，能让你用任何可能的方式来处理你的数据。
它包含SQL（结构化查询语言）过程，可以在SAS 数据集中使用SQL 查询。
但是要学习并掌握SAS 软件的数据管理需要很长的时间，在Stata 或SPSS 中，完成许多复杂数据管理工作所使用的命令要简单的多。
然而，SAS 可以同时处理多个数据文件，使这项工作变得容易。
它可以处理的变量能够达到32,768 个，以及你的硬盘空间所允许的最大数量的记录条数。
统计分析。
SAS 能够进行大多数统计分析（回归分析，logistic 回归，生存分析，方差分析，因子分析，多变量分析）。
SAS 的最优之处可能在于它的方差分析，混合模型分析和多变量分析，而它的劣势主要是有序和多元logistic 回归（因为这些命令很难），以及稳健方法（它难以完成稳健回归和其他稳健方法）。
尽管支持调查数据的分析，但与Stata 比较仍然是相当有限的。
绘图功能。
在所有的统计软件中，SAS 有最强大的绘图工具，由SAS/Graph 模块提供。
然而，SAS/Graph 模块的学习也是非常专业而复杂，图形的制作主要使用程序语言。
SAS 8 虽然可以通过点击鼠标来交互式的绘图，但不象SPSS 那样简单。
常用几款计量经济学软件
常用几款计量经济学软件可能介绍的比较多，大家也没必要每种软件都要试一试，可重点关注eviews,tsp，gauss,limdep,mathematica,matlab,sas,spss和stata。
实际上我也只不过经常使用这几种软件，下面我就把使用心得和大家分享一下，刚好我也梳理一下，助人助已。
1、eviews相信大家最熟悉了，这是目前高校里面使用最普遍的软件，是tsp（dos版）的windiows版本。
其以界面的友善、使用的简单而著称，基本上操作是傻瓜式，但是非常实用，处理回归方程是它的长处，能处理一般的回归包括多元回归问题。
我比较喜欢它的单位根检验和granger因果关系检验这两个命令，以及协整模型、ARIMA模型。
我向入门者推荐这门软件。
不过这个软件的劣势在于它的处理过程（傻瓜菜单）是个黑箱，出来的结果可能会不够精确，有的人可能会为得到一些结论造一些结果，可信度不是很高。
（不过对于回归分析我相信对于同一组数据所有软件做出来的结果都是一样的）；另一个不足是只能处理时间序列数据。
tsp软件现在没人用了，因为没有再用dos操作系统了。
2、gauss软件比较强大，在国内有林光平博士《计算计量经济学：计量经济学家和金融分析师GAUSS编程与应用》这本书，附带一个guass软件的轻量版。
这本书非常好，附带有许多已经编好的、可信赖的软件包，你只要编点简单的程序按你的目标把这些软件包串联起来就行了，很简单，这等于是把黑箱打开了一部分，提高的可信度。
遗憾的是我没见到完整的gauss软件，可能有的也是盗版。
3、spss软件。
我以前非常喜欢使用这个软件，界面友好，使用简单，但是功能很强大，也可以编程，eviews能处理的它全能处理，另外横截面数据的处理是它的强项，能处理多变量问题，如进行因素分析、主成份分析、聚类分析、生存分析等。
目前我这里有正版的11.5版本。
大家学有余力我强力推荐。
4、sas软件。
这个软件非常强大，也被吹嘘的很神秘。
常用统计软件介绍
常用统计软件介绍常用的统计软件有很多，下面简单介绍几款常见的统计软件。
1.SPSSSPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是全球最流行的商业统计软件之一、它提供了广泛的统计分析功能，包括描述统计、回归分析、方差分析、因子分析、聚类分析和信度分析等。
SPSS界面友好，易于学习和使用，适用于各种统计分析任务。
同时，SPSS也支持数据可视化，可以生成直方图、散点图、箱线图等，帮助用户更直观地理解数据。
2.SASSAS（Statistical Analysis System）是一种流行的商业统计软件，主要用于数据管理、数据分析和数据可视化。
SAS提供了丰富的数据处理和分析功能，包括描述统计、回归分析、因子分析、聚类分析和预测模型等。
此外，SAS也支持大规模数据处理和高级统计分析，适用于企业和学术界的复杂统计需求。
3.RR是一种免费的开源统计软件，广泛应用于学术界和数据科学领域。
R提供了丰富的数据处理和统计分析功能，包括数据清洗、数据可视化、线性模型、广义线性模型、非线性模型和贝叶斯统计等。
R拥有庞大的用户社区和丰富的第三方插件，可以扩展其功能。
虽然R的学习曲线较陡峭，但一旦掌握，用户可以灵活地进行各种统计分析。
4. StataStata是一种专业的统计分析软件，主要面向社会科学研究。
Stata 提供了广泛的统计分析功能，包括描述统计、回归分析、生存分析、面板数据分析和多层次模型等。
此外，Stata还支持数据清洗、数据可视化和编写扩展程序等。
Stata界面友好，语法简洁，适合需要进行复杂统计分析的研究人员。
5. PythonPython是一种通用的编程语言，在数据科学和统计分析领域也得到广泛应用。
Python有丰富的数据处理和统计分析库，如NumPy、Pandas、SciPy和Statsmodels等。
这些库提供了广泛的统计分析功能，包括描述统计、回归分析、数据可视化、机器学习和深度学习等。
常用统计学软件及其对比与评估研究
常用统计学软件及其对比与评估研究统计学软件在现代数据分析和研究中扮演着重要的角色。
随着数据量的不断增加和分析需求的不断提高，选择一个适合自己需求的统计学软件变得尤为重要。
本文将对常用的统计学软件进行对比与评估，帮助读者更好地了解各软件的特点和适用领域。
1. SPSSSPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款功能强大且易于使用的统计学软件。
它提供了丰富的统计分析功能，包括描述统计、推断统计、回归分析、因子分析等。
SPSS的优点在于它的用户友好性和广泛的应用领域。
无论是社会科学研究、市场调查还是医学统计分析，SPSS都能提供一系列的分析工具和可视化功能。
然而，SPSS在处理大规模数据时可能会出现性能瓶颈，并且它的定价相对较高。
2. SASSAS（Statistical Analysis System）是一款专业的统计学软件，被广泛应用于医学、金融、市场调研等领域。
SAS以其强大的数据处理能力和丰富的统计分析功能而闻名。
它支持复杂的数据操作和数据挖掘技术，能够处理大规模数据，并提供高质量的统计分析结果。
然而，SAS的学习曲线相对较陡峭，对于初学者来说可能需要一定的时间来适应。
3. RR是一款开源的统计学软件，具有广泛的用户群体和活跃的社区支持。
R提供了丰富的统计分析包，可以满足各种不同的分析需求。
它的优点在于它的灵活性和可扩展性。
用户可以根据自己的需求编写自定义的统计分析代码，并且可以通过安装各种扩展包来增加功能。
然而，R的学习曲线相对较陡峭，需要一定的编程基础和统计学知识。
4. PythonPython是一种通用编程语言，也可以用于统计分析。
Python提供了许多强大的统计学库，如NumPy、Pandas和Scikit-learn等。
这些库提供了丰富的数据处理和统计分析功能，使得Python成为一个流行的统计学工具。
Python的优点在于它的易学性和灵活性。
学习统计软件sas与spss的总结
竭诚为您提供优质文档/双击可除学习统计软件sas与spss的总结篇一：张亨整理四个常用统计软件sAs,sTATA,spss,R语言分析比较及其他统计软件概述四个常用统计软件sAs,sTATA,spss,R语言分析比较及其他统计软件概述一、sAs,sTATA,spss,R语言简介（一）sAs简介sAs（全称statisticalAnalysissystem，简称sAs,翻译成汉语是统计分析系统）是全球最大的软件公司之一，是由美国noRThcARoLInA州立大学1966年开发的统计分析软件。
1976年sAs软件研究所（sAsInsTITuTeInc）成立，开始进行sAs系统的维护、开发、销售和培训工作。
期间经历了许多版本，并经过多年来的完善和发展，sAs系统在国际上已被誉为统计分析的标准软件，在各个领域得到广泛应用。
其网址是：/（二）sTsTA简介sTATA统计软件由美国计算机资源中心（computerResourcecenter）1985年研制。
sTATA是一套提供其使用者数据分析、数据管理以及绘制专业图表的完整及整合性统计软件。
它提供许许多多功能，包含线性混合模型、均衡重复反复及多项式普罗比模式。
新版本的sTATA采用最具亲和力的窗口接口，使用者自行建立程序时，软件能提供具有直接命令式的语法。
sTATA提供完整的使用手册，包含统计样本建立、解释、模型与语法、文献等超过一万余页的出版品。
除此之外，sTATA软件可以透过网络实时更新每天的最新功能，更可以得知世界各地的使用者对于sTATA公司提出的问题与解决之道。
使用者也可以透过sTATAJournal获得许许多多的相关讯息以及书籍介绍等。
另外一个获取庞大资源的管道就是sTATAlist，它是一个独立的listserver，每月交替提供使用者超过1000个讯息以及50个程序。
其网址是：/（三）spss简介spss（statisticalproductandservicesolutions），“统计产品与服务解决方案”软件。
国际教育合作的统计分析软件教程
国际教育合作的统计分析软件教程在当今全球化的时代，国际教育合作日益频繁，为了更好地理解和评估这种合作的效果与趋势，统计分析软件成为了不可或缺的工具。
本教程将为您介绍一些在国际教育合作领域中常用的统计分析软件，并提供基础的使用方法和示例，帮助您提升数据分析的能力。
一、常用的统计分析软件（一）SPSSSPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款广泛应用于社会科学领域的统计分析软件。
它具有友好的用户界面，操作相对简单，适合初学者。
在国际教育合作中，SPSS 可以用于学生成绩分析、满意度调查数据处理等。
（二）SASSAS（Statistical Analysis System）是一款功能强大、性能卓越的统计分析软件，常用于大型企业和研究机构。
它在处理海量数据和复杂的统计分析任务方面表现出色。
（三）RR 是一种开源的统计编程语言和环境，拥有丰富的扩展包和活跃的社区支持。
对于有编程基础的用户来说，R 能够提供高度灵活和定制化的分析解决方案。
Stata 以其简洁高效的语法和广泛的应用领域而受到欢迎，在经济学、社会学等领域有较多的应用。
二、软件的安装与基本设置（一）SPSS 的安装您可以从官方网站下载 SPSS 的安装程序，按照提示进行安装。
安装完成后，打开软件，您会看到一个简洁的界面。
（二）SAS 的安装SAS 的安装相对复杂，需要根据您的操作系统和使用需求选择合适的版本，并按照安装向导逐步进行配置。
（三）R 的安装访问 R 的官方网站，选择适合您操作系统的版本进行下载和安装。
安装完成后，还可以通过安装各种扩展包来增强其功能。
（四）Stata 的安装从 Stata 官方网站获取安装文件，安装过程中根据提示选择所需的组件和设置。
三、数据导入与整理在国际教育合作的研究中，数据通常来自各种渠道，如问卷调查、数据库导出等。
以下是不同软件的数据导入方法：SPSS 支持多种数据格式的导入，如 Excel、CSV 等。
常用统计软件介绍
常用统计软件介绍《概率论与数理统计》是一门实践性很强的课程。
但是,目前在国内,大多侧重基本方法的介绍,而忽视了统计实验的教学。
这样既不利于提高学生创新精神和实践能力,也使得这门课程的教学显得枯燥无味。
为此,我们介绍一些常用的统计软件，以使学生对统计软件有初步的认识,为以后应用统计方法解决实际问题奠定初步的基础。
一、统计软件的种类1.SAS是目前国际上最为流行的一种大型统计分析系统，被誉为统计分析的标准软件。
尽管价格不菲，SAS已被广泛应用于政府行政管理，科研，教育，生产和金融等不同领域，并且发挥着愈来愈重要的作用。
目前SAS已在全球100多个国家和地区拥有29000多个客户群，直接用户超过300万人。
在我国，国家信息中心，国家统计局，卫生部，中国科学院等都是SAS系统的大用户。
尽管现在已经尽量“傻瓜化”，但是仍然需要一定的训练才可以使用。
因此,该统计软件主要适合于统计工作者和科研工作者使用。
2.SPSSSPSS作为仅次于SAS的统计软件工具包，在社会科学领域有着广泛的应用。
SPSS是世界上最早的统计分析软件，由美国斯坦福大学的三位研究生于20世纪60年代末研制。
由于SPSS容易操作，输出漂亮，功能齐全，价格合理,所以很快地应用于自然科学、技术科学、社会科学的各个领域，世界上许多有影响的报刊杂志纷纷就SPSS 的自动统计绘图、数据的深入分析、使用方便、功能齐全等方面给予了高度的评价与称赞。
迄今SPSS软件已有30余年的成长历史。
全球约有25万家产品用户，它们分布于通讯、医疗、银行、证券、保险、制造、商业、市场研究、科研教育等多个领域和行业，是世界上应用最广泛的专业统计软件。
在国际学术界有条不成文的规定，即在国际学术交流中，凡是用SPSS软件完成的计算和统计分析，可以不必说明算法，由此可见其影响之大和信誉之高。
因此,对于非统计工作者是很好的选择。
3.Excel它严格说来并不是统计软件，但作为数据表格软件，必然有一定统计计算功能。
eviews软件操作应用,有详细说明(共49张PPT)
型6种。通过这6种对象的运用可以完成大部 分经济计量分析功能 EViews中的所有数据信息都存储在对象中， 对数据的操作都可以通过查看其属性或使用 其操作方法来实现 根据保存信息的不同，对象分为数据和非数 据对象。如序列、方程、系统为数据对象， 表格、文本、图形为非数据对象
C oef（ 系 数 向 量 ） ： 用 于 代 表 方 程 或 系 统 的 系 数
SSpace （ 状 态 空 间 ） ： 用 于 动 态 系 统 的 估 计 、 检 验 等 S Y M (S ym m etric M atrix) （ 对 称 矩 阵 ） ： 用 于 代 表 对 称 矩 阵 T able （ 表 格 ） ： 表 格 Text （ 文 本 ） ： 文 字 V A R (向 量 自 回 归 )： 用 于 向 量 自 回 归 或 误 差 修 正 模 型
对象包括序列、方程、模型、系数和矩阵等 序列数据的录入、调用和编辑
的工作文件（workfile）中进行，因此， d Daily(5 day week)
[Name Display]=>[Lowercase]目录中的对象以小写字母显示
创建工作文件成为第一步 group group2 ser1 ser2+ser3 创建一个包括序列ser1 和ser2 与ser3 之和的组对象group2
New objects
命令：对象类型名称 指定的对象名，如： Series Y
对象创建后将显示在workfile中（包括对象图 标、对象名称）。除标量对象外，都可打开对 象窗口用于显示并分析所含数据
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EViews工作机制
EViews中的对象，有两个重要的属性和 方法：
经济软件分析期末总结
经济软件分析期末总结一、引言经济软件是在计算机技术的支持下，用来处理和分析经济数据的工具。
它可以帮助经济学家、金融专业人士和决策者更好地了解经济趋势和市场动向，提供决策支持和预测能力。
本文通过对几种常见的经济软件进行分析，总结其优缺点和适用范围。
二、主体内容1. ExcelExcel是微软公司发布的一款电子表格软件，是最常见和最基础的经济软件之一。
它具有简单易用、功能强大、易于统计和分析数据等优点。
Excel可以用来进行数据整理、储存和计算，也可以用于绘制图表和制作数据报告。
其主要缺点是处理大规模数据时速度较慢，且对复杂数据分析和统计的支持有限。
2. SPSSSPSS是一款专业的统计软件，适用于社会科学、市场调研和业务决策等领域。
它具有强大的数据处理和分析能力，能够进行描述性统计、相关分析、回归分析、因子分析等多种统计方法。
SPSS界面友好，操作简单，但对于不熟悉统计学的用户来说，上手较为困难。
3. EViewsEViews是一款专门用于经济数据建模、分析和预测的软件，被广泛应用于经济学研究和金融市场分析。
它具有强大的时间序列分析能力，支持常见的计量经济学方法。
EViews的优点是界面友好，操作简单，适用于初学者和高级用户。
然而，EViews的定价较高，且对于大规模数据的处理能力有限。
4. SASSAS是一款专业的统计分析软件，广泛应用于统计学、生物信息学、数据挖掘等领域。
它具有强大的数据处理、分析和挖掘能力，支持各种统计方法和模型。
SAS的优点是性能强大、稳定可靠，适用于大规模数据处理和企业级应用。
然而，SAS的学习曲线较陡，操作和编程较为复杂，需要较高的技术门槛。
5. MatLabMatLab是一款专业的数值计算和科学工程软件，广泛应用于计算金融、量化交易等领域。
它具有丰富的数学和工程算法库，可以用于模型建立、仿真和优化等工作。
MatLab的优点是灵活性高、可扩展性强，可以进行复杂的数学计算和算法开发。
提高数据分析效率的计算机软件推荐
提高数据分析效率的计算机软件推荐数据分析在当今信息化时代已经成为了各个行业中不可或缺的环节。
通过对海量数据的整理、分析和挖掘，可以为企业和机构提供合理的决策依据，帮助其优化业务流程，并促进业绩的提升。
为了提高数据分析的效率，计算机软件扮演了重要的角色。
本文将推荐几款专业性强且提高数据分析效率的计算机软件。
一、统计分析软件统计分析软件是进行数据分析最基础、最重要的工具之一。
它不仅能够进行简单的计数、求和等基本统计操作，还能进行更复杂的统计和图表分析。
1. SPSS：SPSS是一款功能强大的统计分析软件，被广泛应用于社会科学、市场调研和医学研究等领域。
它可以处理各种类型的数据，提供丰富的统计方法和分析工具，如描述性统计、回归分析、方差分析等，能够帮助用户从数据中发现规律和趋势。
2. SAS：SAS是一种多用途的统计分析软件，广泛应用于金融、医疗、制造等领域。
它具有强大的数据处理和分析能力，支持大规模数据的处理和管理，提供多种统计分析方法和建模技术，如聚类分析、时间序列预测等。
3. R：R是一种开源的统计计算和图形软件，被广泛应用于数据分析和科学研究领域。
它具有丰富的统计函数和数据可视化功能，可以进行数据处理、图形绘制和统计分析，并支持用户编写自定义的统计模型和算法。
二、数据挖掘软件数据挖掘软件是从大规模数据中自动发现隐藏模式、关联和趋势的工具。
它可以帮助用户有效地处理和分析大量数据，挖掘数据中的有价值信息。
1. WEKA：Weka是一款流行的开源数据挖掘软件，提供了一系列的机器学习算法和数据预处理工具。
它适用于各种类型的数据挖掘任务，如分类、聚类、关联规则挖掘等。
2. RapidMiner：RapidMiner是一种易于使用的数据挖掘软件，具有直观的用户界面和强大的功能。
它支持各种数据挖掘任务，包括数据预处理、特征选择、模型评估等，并提供了丰富的算法和模型库。
3. Knime：Knime是一种可视化的数据科学平台，可以进行数据处理、模型开发和部署等工作。
我对统计软件的认识
我对统计软件的认识一、统计软件的定义与作用统计软件是指能够进行数据分析、处理和展示的计算机程序，主要用于统计学领域中的数据处理和分析工作。
它们可以帮助用户更快速、准确地进行各种数据分析，提高工作效率。
二、统计软件的种类1.商业统计软件：如SPSS、SAS、Stata等，功能齐全，价格较高，适合大型企业或科研机构使用。
2.开源统计软件：如R语言、Python等，功能强大且免费，但需要一定的编程基础。
3.在线统计工具：如SurveyMonkey、Google Forms等，适合小型调查或问卷调查使用。
三、SPSS的介绍1. SPSS全称为“Statistical Product and Service Solutions”，是IBM公司开发的商业统计软件。
2. SPSS具有强大的数据处理能力和多种分析方法（如描述性统计分析、因子分析、回归分析等），并且易于学习和使用。
3. SPSS还可以生成各种图表和报告，并支持多语言操作。
四、Stata的介绍1. Stata是一款集数据管理、统计分析和图形展示于一体的商业化统计软件。
2. Stata拥有强大而灵活的数据管理和分析功能，支持多种数据格式和多种统计方法。
3. Stata还具有高质量的图形展示和报告生成功能，可用于学术研究、商业分析等领域。
五、R语言的介绍1. R语言是一款开源的统计软件，由R开发核心团队开发和维护。
2. R语言拥有强大的数据处理和分析能力，支持多种统计方法和模型，并且可以进行自定义编程。
3. R语言还拥有丰富的社区资源和插件库，用户可以通过CRAN等渠道获取各种扩展包以满足不同的需求。
六、统计软件在实际工作中的应用1. 数据清洗与预处理：通过统计软件对原始数据进行清洗、去重、缺失值填充等操作，使得数据更加规范化、准确化。
2. 描述性统计分析：通过统计软件对数据进行描述性统计（如均值、方差、标准差等）和频数分布等操作，了解数据特征。
3. 统计建模与预测：通过统计软件对数据进行回归分析、时间序列分析等操作，建立模型并进行预测。
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最近大家都在忙着写毕业论文，很多同学很不幸跟我一样选择走上了实证论
文这条不归路。
作为一个从来没学过计量经济学的小菜鸟，这个真的很折磨人。
作为一个菜鸟，也有些菜鸟心得，下面给后来的新菜鸟们一些自己的小收获，仅
供参考啊。
可能有些方面不是很完善，或者干脆就是错误的理解，还请各位不吝
赐教。
在开始介绍之前，先偷来一篇关于我们经常用的几款计量软件（sas，
stata,spss，eviews）的对比：
SAS
一般用法。
SAS 由于其功能强大而且可以编程，很受高级用户的欢迎。
也正
是基于此，它是最难掌握的软件之一。
使用SAS 时，你需要编写SAS 程序来处理
数据，进行分析。
如果在一个程序中出现一个错误，找到并改正这个错误将是困
难的。
数据管理。
在数据管理方面，SAS 是非常强大的，能让你用任何可能的
方式来处理你的数据。
它包含SQL（结构化查询语言）过程，可以在SAS 数据集
中使用SQL 查询。
但是要学习并掌握SAS 软件的数据管理需要很长的时间，在
Stata 或SPSS 中，完成许多复杂数据管理工作所使用的命令要简单的多。
然而，
SAS 可以同时处理多个数据文件，使这项工作变得容易。
它可以处理的变量能够
达到32,768 个，以及你的硬盘空间所允许的最大数量的记录条数。
统计分析。
SAS 能够进行大多数统计分析（回归分析，logistic 回归，生存分析，方差分析，
因子分析，多变量分析）。
SAS 的最优之处可能在于它的方差分析，混合模型分
析和多变量分析，而它的劣势主要是有序和多元logistic 回归（因为这些命令很
难），以及稳健方法（它难以完成稳健回归和其他稳健方法）。
尽管支持调查数据
的分析，但与Stata 比较仍然是相当有限的。
绘图功能。
在所有的统计软件中，
SAS 有最强大的绘图工具，由SAS/Graph 模块提供。
然而，SAS/Graph 模块的学
习也是非常专业而复杂，图形的制作主要使用程序语言。
SAS 8 虽然可以通过点
击鼠标来交互式的绘图，但不象SPSS 那样简单。
总结。
SAS 适合高级用户使用。
它的学习过程是艰苦的，最初的阶段会使人灰心丧气。
然而它还是以强大的数据
管理和同时处理大批数据文件的功能，得到高级用户的青睐。
Stata
一般用法。
Stata 以其简单易懂和功能强大受到初学者和高级用户的普遍欢迎。
使用时可以每次只输入一个命令（适合初学者），也可以通过一个Stata 程序
一次输入多个命令（适合高级用户）。
这样的话，即使发生错误，也较容易找出
并加以修改。
数据管理。
尽管Stata 的数据管理能力没有SAS 那么强大，它仍然
有很多功能较强且简单的数据管理命令，能够让复杂的操作变得容易。
Stata 主
要用于每次对一个数据文件进行操作，难以同时处理多个文件。
随着Stata/SE 的
推出，现在一个Stata 数据文件中的变量可以达到32,768，但是当一个数据文件
超越计算机内存所允许的范围时，你可能无法分析它。
统计分析。
Stata 也能够
进行大多数统计分析（回归分析，logistic回归，生存分析，方差分析，因子分析，
以及一些多变量分析）。
Stata 最大的优势可能在于回归分析（它包含易于使用的
回归分析特征工具），logistic回归（附加有解释logistic回归结果的程序，易用于
有序和多元logistic 回归）。
Stata 也有一系列很好的稳健方法，包括稳健回归，
稳健标准误的回归，以及其他包含稳健标准误估计的命令。
此外，在调查数据分
析领域，Stata 有着明显优势，能提供回归分析，logistic 回归，泊松回归，概率
回归等的调查数据分析。
它的不足之处在于方差分析和传统的多变量方法（多变
量方差分析，判别分析等）。
绘图功能。
正如SPSS，Stata 能提供一些命令或鼠
标点击的交互界面来绘图。
与SPSS 不同的是它没有图形编辑器。
在三种软件中，
它的绘图命令的句法是最简单的，功能却最强大。
图形质量也很好，可以达到出
版的要求。
另外，这些图形很好的发挥了补充统计分析的功能，例如，许多命令
可以简化回归判别过程中散点图的制作。
总结。
Stata 较好地实现了使用简便和
功能强大两者的结合。
尽管其简单易学，它在数据管理和许多前沿统计方法中的
功能还是非常强大的。
用户可以很容易的下载到别人已有的程序，也可以自己去
编写，并使之与Stata紧密结合。
SPSS
一般用法。
SPSS 非常容易使用，故最为初学者所接受。
它有一个可以点击的
交互界面，能够使用下拉菜单来选择所需要执行的命令。
它也有一个通过拷贝和
粘贴的方法来学习其“句法”语言，但是这些句法通常非常复杂而且不是很直观。
数据管理。
SPSS 有一个类似于Excel 的界面友好的数据编辑器，可以用来输入和
定义数据（缺失值，数值标签等等）。
它不是功能很强的数据管理工具（尽管SPS
11 版增加了一些增大数据文件的命令，其效果有限）。
SPSS 也主要用于对一个文件进行操作，难以胜任同时处理多个文件。
它的数据文件有4096 个变量，记录
的数量则是由你的磁盘空间来限定。
统计分析。
SPSS 也能够进行大多数统计分
析（回归分析，logistic 回归，生存分析，方差分析，因子分析，多变量分析）。
它的优势在于方差分析（SPSS 能完成多种特殊效应的检验）和多变量分析（多
元方差分析，因子分析，判别分析等），SPSS11.5 版还新增了混合模型分析的功
能。
其缺点是没有稳健方法（无法完成稳健回归或得到稳健标准误），缺乏调查
数据分析（SPSS12 版增加了完成部分过程的模块）。
绘图功能。
SPSS 绘图的交
互界面非常简单，一旦你绘出图形，你可以根据需要通过点击来修改。
这种图形
质量极佳，还能粘贴到其他文件中（Word 文档或Powerpoint 等）。
SPSS 也有用
于绘图的编程语句，但是无法产生交互界面作图的一些效果。
这种语句比Stata
语句难，但比SAS 语句简单（功能稍逊）。
总结。
SPSS 致力于简便易行（其口
号是“真正统计，确实简单”），并且取得了成功。
但是如果你是高级用户，随着
时间推移你会对它丧失兴趣。
SPSS 是制图方面的强手，由于缺少稳健和调查的
方法，处理前沿的统计过程是其弱项。
总体评价每个软件都有其独到之处，也难免有其软肋所在。
总的来说，SAS，Stata
和SPSS 是能够用于多种统计分析的一组工具。
通过Stat/Transfer 可以在数秒或
数分钟内实现不同数据文件的转换。
因此，可以根据你所处理问题的性质来选择
不同的软件。
举例来说，如果你想通过混合模型来进行分析，你可以选择SAS；
进行logistic 回归则选择Stata；若是要进行方差分析，最佳的选择当然是SPSS。
假如你经常从事统计分析，强烈建议您把上述软件收集到你的工具包以便于数据
处理。
Eviews
做基本（naive）的时序实证分析可以用。
很不错的软件。
不需要使用者有
多少理论知识，会用就行。
当然，在我看来任何serious 的研究是不能只用eviews
来完成的。
关于如何选择计量软件，下面是笔者的经验之谈。
我也只是简单的接触过
spss，eviews 和stata。
因为一开始准备做面板数据，所以很明显spss 是不可以
完成这一任务的，所以想用spss 来做面板数据的同学，你们放弃吧。
本来是准
备采用eviews 的，因为它是这几款中最简单的，如果想学的同学可以看看高铁梅老师的课件啊，讲解的很到位，使用eviews处理面板数据的关键是建立pool，
这个高老师的讲义里有，可以自己学习学习。
为什么最后放弃eviews，这个可能是跟这个软件的限制有关。
目前我自己总结的是如果我们所需要做的回归方程的解释变量数大于数据的年龄区间，比如我有5 个变量，时间区间为3 年，可能就做不了了。
所以，没办法，我只能转用stata 了。
学习了一点皮毛，想要深入学习stata 的同学可以看看连玉君老师的讲义，讲的很到位。