智能分析软件中标结果
智能分析软件中标结果
| 申购单主题： | 智能分析软件 | 申购单位： | 公共卫生学院（深圳） | ||||
| 申购备注： | |||||||
| 设备名称 | 品牌 | 型号 | 数量 | 报价类型 | 售后服务 | ||
| 智能分析软件 | Stata | SE V17 | 1 | 国内含税价/人民币 | |||
| 规格 | 规格需求1、参数配置：Stata/SE V17 perpetual license single user for 28-user。软件永久许可，含原厂一年软件更新升级和技术支持维护服务。提供上门安装调试，7*24小时响应。2、主机参数：Stata/SE V17 包括数据分析、管理、绘制专业图表，包含线性混合模型、均衡重复反复及多项式普罗比模式。采用窗口接口，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。软件功能覆盖底层数据分析、管理、绘制专业图表，包含线性混合模型、均衡重复反复及多项式普罗比模式、应用、呈现，直至形成理论依据和数据依据充分的科研论文和科研报告，从而指导决策。软件数据文件中的变量大于3万个能够进行大数据统计分析（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）。3、软件及其功能：3.1功能列表包含但不限于：时间序列分析；非线性模型的内生性问题的处理；简洁明了的期刊表格；数据挖掘；数据管理；基础统计；线性模型；二元、计数和受限的因变量；面板数据/横截面时间序列；广义线性模型（GLMs）；非参数方法；ANOVA/MANOVA；多元方法；聚集分析；重采样和仿真方法；模型检验和postestimation支持；图形；调查方法；幸存分析；流行病学工具；极大似然；转换和正态性检验；其它统计方法；编程语言；矩阵编程-Mata；生存分析；扩展功能；扩展回归模型；潜在类别分析（LCA）；贝叶斯前缀指令；线性动态随机一般均衡（DSGE）模型；web动态的Markdown文档；非线性混合效应模型；区间删失参数生存时间模型；有限混合模型（FMMs）；混合Logit模型；非参数回归；支持集群随机化设计；Word和PDF文档；图形颜色透明度/不透明度；ICD-10-CM/PCS支持；联邦储备经济数据（FRED）支持、 Lasso、Python交互、Meta-analysis等。3.2特色功能：在网络数据抓取方面，提供数据挖掘功能，软件可在不依赖Python的情况下，通过copy、curl等命令并结合软件所提供的正则表达式功能支持，方便快捷地实现多数场景下的网络数据抓取工作，并可对爬取的数据直接进行数据管理、统计描述、数据清洗、回归分析等进一步工作，具有强大的文本分析能力。3.3扩展功能：软件功能可扩展性，可以很方便地与R和Python融合，且不局限于历次的软件各版本迭代，其功能可通过大量的第三方程序包来进行不断扩展，还能实现机器学习、文本挖掘、社会网络分析等功能。功能需提供与 Python 的接口，可以在该软件界面下调用 Python，并在该软件中显示运行结果；通过 Python 接口，使用 Python 所擅长的各种机器学习方法，可以在直接进入Python的交互模式，或者运行Python的脚本。需要部署和搭建完善的Python环境，需提供部署和搭建Python环境的详细解决方案。同时深度整合Python，增强扩展性：可读取图像中视觉对象内容的相关信息，检测出图像中对象的位置；可识别出图像中的商界、政界、娱乐和体育领域多位名人以及自然人文地标；可识别图像中的人脸所在位置，提供面部特征，包括但不限于年龄、性别、表情和姿势；软件扩展人工智能模块可理解语言文本的意图。3.4线性动态随机一般均衡（DSGE）模型：能做宏观经济政策分析含动态随机一般均衡DSGE模型，满足DSGE的估计、IRF、预测等等方面的分析需求。并提供 “估计后命令”还包括状态变量的转移矩阵、外推预测、样本内预测。在将 DSGE 模型线性化之后，即可使用该软件进行最大似然估计。将线性化的 DSGE 模型写为 “状态空间模型”的形式，然后通过 “卡尔曼滤波”来得到对数似然函数。3.5支持集群随机化设计：样本大小确定包括给定集群大小的数量或给定集群的大小，命令可以根据不相等的集群大小调整选项。当指定选项集群时, 现有的5个 power方法将扩展到支持CRDs。3.6、Lasso：包括lasso, elasticnet与 sqrtlasso，可估计线性回归模型、二值选择模型、计数模型等。提供 Lasso 系列相应的统计推断方法，比如计算标准误、置信区间，或进行假设检验。包括“double-selection lasso”，“partialling-out lasso”，以及“cross-fit partialing out lasso”。3.7 Multiple Datasets in Memory：需要在内存中同时处理多个数据集，在内存内同时调用多达100个数据集的重要功能。3.8非线性模型的面板数据可以处理面板数据Tobit模型、面板门限模型、面板平滑转换模型、面板数据样本选择问题。3.9独立的矩阵运算：矩阵运算模块mata，可以进行矩阵编程和运算。4、附件参数：4.1 提供该软件应用案例培训：为满足教学和科研学习需求，提供Stata软件配套案例应用的视频资源和PPT学习资源，主题案例内容至少28个，必须涵盖以下主题：内生性问题方法及进展、进阶回归分析中的应用、putdocx与格式化输出、unicode与中文编码、Stata软件自动化报告与可重复研究，Stata软件cURL交互与网络爬虫； 大数据、高维回归与Stata软件应用，政策评估与因果推断及Stata软件应用，DSGE在Stata软件中的应用； 非参数计量经济方法（核回归，局部线性回归）、分位数回归：横截面、面板与工具变量法，Stata软件在外汇市场实证中的应用、Stata17最新版功能介绍。4.2 提供该软件线上培训：为提高Stata软件的最新应用能力，需提供该软件线上六天培训指导服务共28个名额，内容必须涵盖以下主题： Stata V17自定义表格新应用、Fitting Cox proportional hazards model for interval-censored event-time data in Stata、一个Stata用户的若干思考、双边随机边界模型的Stata应用、分位数控制法及Stata应用、回归控制法及Stata应用、因果推断中的Stata应用、合成控制法的Stata应用和前沿研究、Global VAR ａｎｄ Bayesian VAR in Stata、Mixed Regression with Macro ａｎｄ Micro Data in Stata；混频回归方法与Stata软件应用、平滑转换模型与Stata软件应用、偏度回归与峰度回归及Stata软件应用、合成控制法安慰剂检验改进研究、Stata软件处理COVID-19数据的应用、Mastering Statas datetime concepts ａｎｄ functions、动态随机一般均衡模型的贝叶斯估计、合成控制法（SCM）的安慰剂检验、稳健性检验及可视化操作、Stata中的标准误、Creating Custom Estimation Tables、模型平均化（Model Averaging）及其在经济金融领域的应用、使用网络方法研究经济学问题、绿色全要素生产率与高质量发展评估等。4.3为方便该软件资源管理和提高该软件在统计分析等学科范围里的教学能力，需提供软件配套案例库资源平台：含软件的案例资源、统计分析等学科课程案例资源、软件压缩包、计量经济方法及应用资源、机器学习与计量方法应用、软件操作使用手册资源；案例资源库80门课程可任选3门课程案例资源，具有管理员权限，同时软件压缩包，课程教案软件压缩包、软件操作使用手册资源等资源都可以在平台上统一管理，能整体管理系统，资源可预览可下载；每个案例提供三种格式（word\ppt\pdf）的资源下载服务，任何一种格式无须下载便能快速预览，登录后可选择任意格式下载；案例资源库PPT可直接下载使用。 | ||||||
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