Ново в Stata 17

Какво е новото в

Таблици

Персонализирайте таблиците си от

Обобщена статистика
Резултати от проверките на хипотези
Резултати от регресията
LR и Wald тестове, GOF статистика, …
Резултати от всяка команда на Stata

Експортиране към

Word, Excel
LaTeX
HTML, Markdown
PDF
и още

Научете повече

Байесова иконометрия

Бейсовски

VAR модели
Анализ на IRF и FEVD
Динамично прогнозиране
Модели с панелни/дългосрочни данни
Линейни и нелинейни DSGE модели

Научете повече

PyStata — Python и Stata

Извикване на Python от Stata.
Извикване на Stata от Python.
Безпроблемен обмен на данни, метаданни и резултати.
Използвайте Stata от Jupyter Notebook, Spyder, PyCharm IDE и др.

Научете повече

Jupyter Notebook със Stata

Извикване на Stata и Mata от Jupyter Notebook.
Лесно възпроизвеждайте работата си и си сътрудничете с други хора.
Достъп до резултати от анализи на Stata в Python.
Резултатите, графиките и таблиците на Stata се интегрират безпроблемно с вашия бележник Jupyter.

Научете повече

Модели „разлика в разликите“ (DID) и DDD

Оценяване на ефекта от дадена политика, лечение или интервенция.
Контрол за смущаващи ненаблюдавани характеристики на групата и времето.
Използвайте панелни данни или повтарящи се напречни сечения.
Използвайте DID. На мода от 1855 г. насам.

Научете повече

По-бърза работа със Stata

Stata е бърза и продължава да става все по-бърза.

По-бързо сортиране и свиване
По-бързи смесени модели
По-бързи команди за оценяване
По-бърз внос на ограничени
И още

Научете повече

Модел на Кокс с интервално цензуриране

Искате да моделирате времето за дадено събитие.

Но не знаете точното време на събитието, а само интервалите, през които се случват събитията.

И не искате да правите параметрични предположения.

Опитайте с интервално цензуриран модел на Кокс.

Научете повече

Многовариантен мета-анализ

Имате ли няколко размера на ефекта?

Имат ли те обща контролна група?

Имат ли една и съща група субекти?

Многовариантният метаанализ може да ви помогне.

Научете повече

Байесови VAR модели

Подготвяте своите VAR модели с var.

Подготвяте регресионните си модели по метода на Бейс с bayes:.

Сега подхождате към вашите байесовски VAR модели с bayes: var.

Научете повече

Бейсовско моделиране на много нива

Нелинейни, съвместни, подобни на SEM и други.

Още многостепенни модели.

По-мощни.

По-лесни за използване.

Научете повече

Оценяване на ефекта от лечението по метода Lasso

Когато искате:

Причинно-следствени изводи, средни ефекти от лечението, средни стойности на потенциалните резултати, двойно надеждна оценка

И имате:

Много (може би стотици или хиляди) потенциални ковариати

Използвайте оценка на ефектите от лечението с избор на променливи по метода ласо.

Научете повече

Нови функции за дати и часове

Изчисляване на продължителност, например възраст и други разлики между дати.
Изчисляване на относителни дати или дати от други дати, като например предишен или следващ рожден ден или годишнина спрямо референтна дата.
Извличане на отделни компоненти от стойности и променливи на времето за дата.

Научете повече

Мета-анализ на изключването

Има ли влиятелни проучвания във вашите данни?

Използвайте мета-анализ с изключване на изследванията, за да разберете това.

Научете повече

Парцели на Galbraith

Графично обобщаване на резултатите от мета-анализа

Специфични за изследването размери на ефекта
Прецизност на размера на ефекта
Общ размер на ефекта

Откриване на потенциални отклонения

Оценка на хетерогенността

Научете повече

Многокомпонентен логарит модел за панелни данни

Можете да моделирате категорични резултати с mlogit.

Можете да моделирате панелни данни с xt.

Now you can do both!

Новата команда xtmlogit на Stata моделира категорични резултати, които се променят във времето.

Научете повече

Байесови модели на панелни данни

Байесовият анализ ви позволява да отговаряте на вероятностни въпроси с модели на панелни данни.

Доколко е вероятно допълнителната година обучение да доведе до увеличаване на заплатите?
Каква е вероятността от неизпълнение на задълженията за портфейл с нисък риск?

Включете предварителни знания, вижте апостериорните разпределения на случайните ефекти, изчислете байесови прогнози и др.

Научете повече