Що нового в 
Ознайомтеся з найновішими досягненнями, включаючи багато нових статистичних функцій, таких як машинне навчання через H2O, CATE та HDFE; потужніші таблиці та графіки; та покращення інтерфейсу.
Машинне навчання через H2O: ансамблеві дерева рішень
Використовуйте машинне навчання для виявлення закономірностей у даних, коли традиційні статистичні моделі не дають результатів. Застосовуйте ансамблеві дерева рішень — градієнтний бустинг (GBM) та випадковий ліс — для регресії або класифікації.
Умовні середні ефекти лікування (CATE)
Вийдіть за межі оцінки загальних ефектів лікування у вашому каузальному аналізі, оцінюючи індивідуальні та групові ефекти. Порівнюйте різні втручання та політики. Досліджуйте неоднорідність ефектів лікування.
High-dimensional fixed effects (HDFE)
Включайте не одну, а кілька високовимірних категоріальних змінних у ваші лінійні моделі, моделі з фіксованими ефектами та моделі з інструментальними змінними, і насолоджуйтеся значним приростом швидкості!
Баєсівський вибір змінних для лінійної моделі
Вибирайте змінні в лінійній регресії та враховуйте невизначеність вибору змінних за допомогою баєсівського підходу. Обирайте між глобально-локальним скороченням та апріорними розподілами spike-and-slab для коефіцієнтів регресії та виконуйте баєсівський висновок.
Баєсівська квантильна регресія
Використовуйте баєсівську квантильну регресію для отримання повних апостеріорних розподілів коефіцієнтів квантильної регресії для всебічного висновку, включаючи “стандартні помилки” на основі моделі.
Модель Кокса з інтервальним цензуруванням для кількох подій
Потрібно проаналізувати час настання кількох подій, таких як початок діабету та гіпертонії? Не знаєте точного часу подій?
Використовуйте маргінальну модель Кокса з інтервальним цензуруванням для кількох подій.
Векторна авторегресійна модель для панельних даних
Підберіть векторну авторегресійну модель для панельних даних, щоб аналізувати траєкторії пов’язаних змінних при спостереженні за кількома одиницями або панелями протягом часу.
Correlated random-effects (CRE) model
Хочете оцінки коефіцієнтів для незмінних у часі коваріат у вашій панельній моделі? Використовуйте модель зі випадковими ефектами (RE). Хочете врахувати кореляцію між коваріатами та ненаблюдаваними панельними ефектами? Використовуйте модель з фіксованими ефектами (FE). Хочете обидва? З xtreg, cre, ви можете застосувати модель з корельованими випадковими ефектами (CRE).
Bayesian bootstrap
Виконуйте баєсівський бутстреп для отримання точніших оцінок параметрів у малих вибірках та включайте апріорну інформацію при вибірці спостережень. Використовуйте його з офіційними командами або командами, наданими спільнотою.
Лінійні та пробіт-моделі з контрольними функціями
Побудуйте лінійні та пробіт-моделі з контрольними функціями для неперервних, бінарних, дробових та кількісних ендогенних змінних. Легко перевіряйте наявність ендогенності.
Графіка: стовпчикові діаграми з довірчими інтервалами, теплові карти, …
Насолоджуйтеся новими захоплюючими графічними функціями, такими як теплові карти, графіки з піками та обмеженими піками, стовпчикові діаграми з довірчими інтервалами та багато іншого!
SVAR-моделі за допомогою інструментальних змінних
Використовуйте інструменти замість короткострокових обмежень для оцінки динамічних причинно-наслідкових ефектів.
Імпульсні функції відгуку з локальною проєкцією для моделей з інструментальними змінними
Враховуйте ендогенність при використанні локальних проєкцій для оцінки динамічних причинно-наслідкових ефектів.
Статистика для порівняння моделей прихованих класів
Легко порівнюйте моделі прихованих класів із різною кількістю класів. Створюйте та експортуйте таблиці публікаційної якості для порівняння моделей.
Мета-аналіз кореляцій
Виконуйте мета-аналіз для кореляцій так само, як і для середніх значень і пропорцій двох вибірок. Використовуйте всі стандартні функції, такі як лісові діаграми та аналіз підгруп.
Інференція, стійка до слабких інструментів
Маєте слабкі інструменти у вашій регресії з інструментальними змінними? Використовуйте тести, стійкі до слабких інструментів, для надійної оцінки ендогенних регресорів.
Тест специфікації Мандлака
Використовуйте тест специфікації Мандлака для вибору між моделями зі випадковими, фіксованими або корельованими випадковими ефектами, навіть з кластерно-стійкими, бутстреп або джекнайф стандартними похибками.
Баєсівська асиметрична модель Лапласа
Вийдіть за межі класичної квантильної регресії, використовуючи баєсівські одночасні, багаторівневі та нелінійні моделі.
Редактор Do-файлів: шаблони, автодоповнення, …
Панель навігації, шаблони файлів, покращене згортання коду, підсвічування слів та виділеного тексту, більше автодоповнення, тимчасові закладки та багато іншого.
Таблиці: спрощене табулювання, експорт, …
Створюйте таблицю, налаштовуйте її з заголовком і примітками та експортуйте за допомогою однієї команди. Легко створюйте і налаштовуйте табуляції з мірами асоціації, табуляції даних опитувань та таблиці ANOVA.
Кілька наборів даних: змінюйте набір фреймів
Якщо ви працюєте з кількома наборами даних у пам’яті або фреймах, тепер можна змінювати файл фреймсету без його завантаження: додавати або видаляти фрейми.
Stata французькою мовою
Весь інтерфейс Stata — усі меню та діалоги — тепер доступні французькою мовою, разом з англійською, китайською, японською, корейською, іспанською та шведською.
Ще більше
І це ще не все. Дивіться всі нові функції у Stata 19.