Ce este nou în 
Experimentează cele mai recente progrese, inclusiv numeroase funcționalități statistice noi precum învățarea automată prin H2O, CATE și HDFE; tabele și grafice mai puternice; și îmbunătățiri ale interfeței.
Învățare automată prin H2O: Arbori decizionali combinați
Folosește învățarea automată pentru a descoperi informații din date atunci când modelele statistice tradiționale nu sunt suficiente. Utilizează arbori decizionali combinați—gradient boosting machine (GBM) și păduri aleatorii—pentru regresie sau clasificare.
Efecte medii condiționale ale tratamentului (CATE)
Mergi dincolo de estimarea efectelor generale ale tratamentului în analiza cauzală și estimează efecte individualizate și specifice grupurilor. Compară diferite intervenții și politici. Explorează eterogenitatea efectelor tratamentului.
High-dimensional fixed effects (HDFE)
Absoarbe nu doar o singură, ci mai multe variabile categorice de înaltă dimensiune în modelele tale liniare, cu efecte fixe și cu variabile instrumentale, și bucură-te de viteze semnificativ mai mari!
Selectarea bayesiană a variabilelor pentru modelul liniar
Selectează variabile într-o regresie liniară și ia în considerare incertitudinea selecției variabilelor folosind metoda bayesiană. Alege între contracție global-local și distribuții prior spike-and-slab pentru coeficienții regresiei și efectuează inferență bayesiană.
Regresie cantitativă bayesiană
Utilizează regresia cantitativă bayesiană pentru a obține distribuții posterioare complete ale coeficienților regresiei cantitative, pentru inferență detaliată, inclusiv „erori standard” bazate pe model.
Model Cox pentru evenimente multiple cu cenzură pe interval
Ai nevoie să analizezi momentele apariției mai multor evenimente, cum ar fi debutul diabetului și hipertensiunii? Nu cunoști momentele exacte? Folosește modelul Cox marginal pentru evenimente multiple cu cenzură pe interval.
Model vectorial autoregresiv pentru date de tip panel
Aplică un model vectorial autoregresiv pentru date de tip panel pentru a analiza traiectoriile variabilelor corelate, atunci când observi mai multe unități sau panouri în timp.
Correlated random-effects (CRE) model
Vrei estimări ale coeficienților pentru covariabile invariabile în timp în modelul tău panel? Aplică un model RE. Vrei să permiți corelația între covariabile și efectele panelului neobservate? Aplică un model FE. Le vrei pe amândouă? Cu xtreg, cre, poți aplica acum un model CRE.
Bayesian bootstrap
Efectuează bootstrap bayesian pentru a obține estimări mai precise ale parametrilor în eșantioane mici și pentru a integra informații anterioare la eșantionarea observațiilor. Utilizează-l cu comenzile oficiale sau cele oferite de comunitate.
Modele liniare și probit cu funcție de control
Aplică modele liniare și probit cu funcție de control pentru variabile endogene continue, binare, fracționale și de numărare. Testează ușor endogenitatea.
Grafică: Intervalele de încredere pentru grafice cu bare, hărți de căldură, …
Bucură-te de funcționalități grafice noi interesante, cum ar fi hărțile de căldură, graficele spike și capped-spike, graficele cu bare cu intervale de încredere și altele!
Modele SVAR cu variabile instrumentale
Folosește variabile instrumentale în locul constrângerilor pe termen scurt pentru a estima efecte cauzale dinamice.
Funcții de răspuns la impuls (IRFs) cu proiecții locale și variabile instrumentale
Ține cont de endogenitate atunci când folosești proiecții locale pentru a estima efecte cauzale dinamice.
Statistici pentru compararea modelelor cu clase latente
Compară cu ușurință modele cu clase latente cu un număr variabil de clase. Creează și exportă tabele de calitate pentru publicare, comparând modelele.
Meta-analiză pentru corelații
Efectuează meta-analize pentru corelații așa cum faci deja pentru medii și proporții din două eșantioane. Utilizează toate funcționalitățile standard, precum grafice forest și analiza pe subgrupuri.
Inferență robustă la instrumente slabe
Ai instrumente slabe în regresia ta cu variabile instrumentale? Folosește teste de ipoteze robuste la instrumente slabe pentru a obține inferențe fiabile asupra regresorilor endogeni.
Testul de specificare Mundlak
Folosește testul de specificare Mundlak pentru a alege între modele cu efecte aleatoare, efecte fixe sau efecte aleatoare corelate, chiar și cu erori standard robuste la grupuri, bootstrap sau jackknife.
Model bayesian Laplace asimetric
Mergi dincolo de regresia cantitativă clasică aplicând modele bayesiene simultane, pe mai multe niveluri și neliniare.
Editor Do-file: Șabloane, completare automată, …
Panou de navigare, șabloane de fișiere, îmbunătățiri la plierea codului, evidențierea cuvintelor și selecțiilor, completare automată extinsă, semne temporare de carte și multe altele.
Tabele: Tabulări mai ușoare, export, …
Creează un tabel, personalizează-l cu titlu și note și exportă-l cu o singură comandă. Colectează și personalizează ușor tabulări cu măsuri de asociere, date de sondaj și tabele ANOVA.
Seturi multiple de date: Modifică un set de cadre (frames)
Dacă lucrezi cu mai multe seturi de date în memorie sau cadre, poți acum modifica un fișier frameset fără a-l încărca în memorie: adaugă cadre din memorie sau elimină-le din el.
Stata în franceză
Toată interfața Stata—meniurile și dialogurile—este acum disponibilă în franceză, alături de engleză, chineză, japoneză, coreeană, spaniolă și suedeză.
Mai mult
Și sunt multe altele. Vezi toate noile funcționalități din Stata 19.