Stataは、経済学・社会学研究の最前線でも活躍します。このページでは、時系列データ分析、構造方程式モデリング(SEM)、Lasso、ベイズ分析など、経済学・社会学研究によく用いられる分析方法とStataの機能をご紹介します。
分析手法別に例題集もご用意しておりますので、無料の評価版にて是非お試しください。
マウス操作・コマンド操作両対応
素早い解析でノンストレス
繰り返し処理も楽々
グラフを別のデータで簡単に再描画
米国FDA準拠の高い信頼性と再現性
解析ログを保存し、いつでも再現
Stataは、データのインポートから分析、論文作成まで、経済学・社会学研究に役立つ多数の機能を搭載しています。
地域別の地価変化やライフイベントに伴う所得の変化など、時系列データを横断的に解析。
賃金を被説明変数とし、説明変数として学歴、年齢、就業年数などを利用する線形回帰モデルの推定など。
パネルデータの系列相関を除去して分析。各政府の支出が経済成長に与える影響などを評価。
消費者の選択の決定を個人レベルで推定する離散選択モデルなど。例えばバス、電車、自動車での移動手段のような、離散型選択データを、条件付きロジット、多項ロジット、プロビット、混合ロジットモデルでモデリング。
データの観測数が少ない場合やモデルに含まれるパラメータが多い場合、ベイズを用いたモデル構築が効果的。横断面、パネル、マルチレベルモデル、時系列、VARモデル、DSGEモデルなど様々なベイジアンモデルを搭載。
Python、Java、行列プログラミング(Mata)との連携。
ライトストーンでは、日本のStataユーザ様向けに日本語技術資料を多数用意しております。
Stataの開発元StataCorp LLCのブログには、経済学・社会学研究に役立つ実践的な内容の記事が多数掲載されています。
ジョンズ・ホプキンズ大学の公開データから時系列グラフを作成
例題を使用して一般化積率(GMM)法の仕組みを解説
レストランのレビューデータを用いてlasso推定方法を紹介
複数のマルコフ連鎖を使用したベイズ推定(社会科学実験データの例)
ライトストーンでは、Stata以外にも経済学・社会学研究分野でご好評いただいているソフトウェアを取り扱っています。ぜひStataと併せてご活用ください。
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