Модель Кокса з інтервальною цензурою
Мультиноміальний логіт панельних даних
Замовлений логіт із нульовим накачуванням
Байєсівський аналіз IRF та FEVD
Байєсівське динамічне прогнозування
Таблиці
Налаштуйте свої таблиці
- Зведена статистика
- Результати перевірки гіпотез
- Результати регресії
- Тести LR і Wald, статистика GOF, …
- Результати будь-якої команди Stata
Експортувати до
- Word, Excel
- LaTeX
- HTML, Markdown
- і більше
Байєсівська економетрика
Байєсівська
- Моделі VAR
- Аналіз IRF та FEVD
- Динамічне прогнозування
- Моделі панелі/поздовжніх даних
- Лінійні та нелінійні моделі DSGE
PyStata — Python і Stata
- Виклик Python із Stata.
- Виклик Stata з Python.
- Легко обмінюйтеся даними, метаданими та результатами.
- Використовуйте Stata з Jupyter Notebook, Spyder, PyCharm IDE тощо.
Jupyter Notebook із Stata
- Викликати Stata і Mata з Jupyter Notebook.
- Легко відтворюйте свою роботу та співпрацюйте з іншими.
- Доступ до результатів аналізу Stata в Python.
- Вихід Stata, графіки та таблиці легко інтегруються з вашим ноутбуком Jupyter.
Моделі відмінності в відмінностях (DID) і DDD
- Оцініть ефект політики, лікування чи втручання.
- Контроль для змішування неспостережуваних групових і часових характеристик.
- Використовуйте дані панелі або повторювані поперечні розрізи.
- Використовуйте DID. У моді з 1855 року.
Швидше Stata
Stata працює швидко і стає все швидше.
- Швидше сортування та згортання
- Швидші змішані моделі
- Більш швидкі команди оцінки
- Швидший імпорт із роздільниками
- І більше
Модель Кокса з інтервальною цензурою
Ви хочете змоделювати час події.
Але ви не знаєте точного часу подій — лише інтервали, через які події відбуваються.
І ви не хочете робити параметричних припущень.
Спробуйте модель Кокса з інтервальною цензурою.
Багатоваріантний метааналіз
У вас є кілька розмірів ефекту?
Чи мають вони спільну контрольну групу?
Чи поділяють вони одну групу предметів?
Багатофакторний метааналіз може допомогти.
Байєсівські моделі VAR
Ви відповідаєте своїм моделям VAR за допомогою var.
Ви відповідаєте своїм моделям байєсівської регресії за допомогою bayes:.
Тепер підключіть ваші байєсівські моделі VAR за допомогою bayes: var.
Байєсовське багаторівневе моделювання
Нелінійні, спільні, SEM-подібні тощо.
Більше багаторівневих моделей.
Більш потужний.
Простіший у використанні.
Оцінка ефектів лікування ласо
Коли ти хочеш:
Причинно-наслідковий висновок, середні ефекти лікування, засоби потенційного результату, подвійна надійна оцінка
І у вас є:
Багато (можливо, сотні чи тисячі) потенційних коваріатів
Використовуйте оцінку ефектів лікування з вибором змінної ласо.
Нові функції для дат і часу
- Обчисліть тривалість, наприклад вік та інші відмінності між датами й часом.
- Обчислюйте відносні дати або дати з інших дат, наприклад, попередній чи наступний день народження чи річницю відносно контрольної дати.
- Витягніть окремі компоненти зі значень і змінних дати і часу.
Виключіть мета-аналіз
Чи є у ваших даних впливові дослідження?
Використовуйте мета-аналіз без урахування, щоб дізнатися.
Сюжети Гелбрейта
Графічно підсумуйте результати мета-аналізу
- Розміри ефекту для конкретного дослідження
- Точність розмірів ефекту
- Загальний розмір ефекту
Виявити потенційні відхилення
Оцініть неоднорідність
Багатономіальна логіт-модель панельних даних
Ви можете моделювати категоричні результати за допомогою mlogit.
Ви можете моделювати дані панелі за допомогою xt.
Тепер ви можете зробити обидва!
Нова команда Stata xtmlogit моделює категоричні результати, які змінюються з часом.
Байєсівські моделі панельних даних
Байєсівський аналіз дає змогу відповісти на ймовірні запитання за допомогою моделей панельних даних.
- Наскільки ймовірно, що додатковий рік навчання підвищить заробітну плату?
- Яка ймовірність дефолту для портфеля з низьким ризиком?
Включіть попередні знання, дивіться апостеріорні розподіли випадкових ефектів, обчислюйте байєсівські передбачення тощо.
Упорядкована логіт-модель із нульовим накачуванням
Потрібно моделювати порядковий результат?
Маєте зайві нулі (або відповіді в найнижчій категорії)?
ziologit – це відповідь.
Непараметричні тести на тенденцію
Чи мають відповіді тенденцію збільшення чи зменшення? Дізнайтеся, використовуючи один з чотирьох непараметричних тестів на тенденцію:
- Тест Кокрана-Армітаджа
- Тест Джонкхір-Терпстра
- Лінійний тест
- Тест Кузіка з рангами
Байєсівський аналіз IRF та FEVD
Який ефект від шоку з часом?
Яке середнє або медіана ефекту для розподілу ймовірних сценаріїв?
Байєсівський аналіз IRF відповідає на це та багато іншого.
Байєсівське динамічне прогнозування
Після VAR вам потрібен динамічний прогноз.
Після байєсівської оцінки вам потрібна статистика апостеріорних розподілів.
Оцініть обидва. Візуалізуйте обидва.
Ласо з кластеризованими даними
Ваші дані мають…
багато змінних.
Ваші дані мають…
кластери спостережень.
Ваше ласо для передбачення, вибору моделі або висновку тепер може вибирати змінні під час обліку кластеризації.
BIC для вибору штрафу за ласо
Які змінні має включати ласо?
BIC для вибору штрафу за ласо може підказати вам.
Байєсівські лінійні та нелінійні моделі DSGE
Формування раціональних очікувань
майбутнього важко.
Моделі DSGE включають
ці очікування.
Попередня інформація допомагає.
Удосконалення Do-file Editor
- Постійні закладки
- Навігаційне керування
- Підсвічування синтаксису для Java, XML тощо
- Автозавершення для лапок, дужок і дужок
Stata на Apple Silicon
- Вбудована підтримка процесора M1
- Універсальний додаток для комп’ютерів Intel і Apple Silicon Mac
- Одна ліцензія, обидва види обладнання
Intel Math Kernel Library (MKL)
Функції та оператори Mata використовують сильно оптимізовані підпрограми LAPACK, які підкріплені бібліотекою ядра Intel Math.
Використовуйте свої улюблені команди Stata, як завжди; основні функції працюють швидше, тому ви отримуєте результати швидше.
Інтеграція Java
- Використовуйте Java інтерактивно (наприклад, JShell) із Stata.
- Вставляйте Java-код у do-файли.
- Вставляйте Java-код в ado-файли.
- Компілюйте та виконуйте Java-код «на льоту» без зовнішніх програм.
Інтеграція H2O
- Запустіть новий кластер H2O або підключіться до існуючого.
- Маніпулювати даними про кластер H2O.
- Отримайте доступ до можливостей H2O безпосередньо в Stata.
JDBC
Підключення Stata до баз даних тепер стало простіше.
Хочете отримати доступ до даних з Oracle, MySQL, Amazon Redshift, Snowflake, Microsoft SQL Server та інших?
Використовуйте jdbc.
Хочете один драйвер, який працює на Windows, Mac і Linux?
Використовуйте jdbc.