Stata 18 中的新增功能
强大的统计分析、可定制的可视化、简单的数据操作和自动化的可重复报告——所有这些都在一个完整的软件包中。
利用 Stata 18 的最新功能进一步进行研究。
贝叶斯模型平均 （BMA）
因果中介分析
描述性统计量表
分组顺序设计
线性模型的鲁棒推理
野生集群自举
灵活的需求系统
具有间隔删失 Cox 模型的 TVC
生存模型的 GOF 图
Cox 模型的套索
异构 DID
多层次荟萃分析
患病率的荟萃分析
IRF 的局部投影
ARIMA 和 ARFIMA 的型号选择
RERI
新的样条函数
校正且一致的 AIC
IV 分数概率模型
IV 分位数回归
全新的图形样式
按变量划分的图形颜色
跨帧的别名变量
框架组
基于 Boost 的正则表达式
矢量化数值积分
新的报告功能
Do-file Editor 增强功能
数据编辑器增强功能
更多
贝叶斯模型平均 （BMA）
不确定在回归中使用哪些预测变量？
使用贝叶斯模型平均法在分析中考虑这种不确定性。探索有影响力的模型和预测变量，获得更好的预测等。
因果中介分析
因果分析量化因果效应。因果中介分析将它们解开。
这些影响是通过另一个变量介导的吗？估计直接和间接影响。计算介导的比例。
异构 DID
估计随组和时间变化的处理效应。为重复的横截面或面板数据拟合模型。
可视化效果。组内、时间或处理暴露的汇总效应。
全新的图形样式
白色背景 • 水平 y 轴标签 • 明亮的调色板 • 侧面图例 • 以及更多
您还可以按变量绘制颜色。
表1
使用新的 dtable 命令更轻松地创建描述性统计表！
导出为 Word、Excel、PDF、LaTeX、HTML、Markdown 等。
跨帧的别名变量
使用来自多个数据集的变量，就好像它们存在于一个数据集中一样。
现在，您可以使用框架集。
分组顺序设计
计算临床试验的疗效和徒劳停止界限。在测试比例、均值或幸存者函数时，查找中期和最终分析所需的样本量。
多水平荟萃分析
您的研究是否在多个分组水平中嵌套了效应量？使用多水平荟萃分析来考虑合并结果时效应量之间可能存在的依赖性。
患病率的荟萃分析
您有要求，我们交付了！对比例或患病率进行荟萃分析。生成森林图。探索异质性。执行亚组分析。还有更多。
线性模型的鲁棒推理
Stata 用于线性模型的强大功能变得更加强大。了解操作方法。
野生集群自举
集群数量少？每个聚类的观测值不相等？没关系！Wild cluster bootstrap 可以处理所有这些问题。
RERI
风险暴露如何相互作用以增加风险？
使用 reri 找出答案。
具有间隔删失 Cox 模型的 TVC
将时变协变量纳入区间删失的 Cox 分析中，包括幸存者和其他函数的预测和绘图！
Cox 模型的套索
使用套索和弹性网络选择 Cox 模型中的变量。
计算预测。绘制幸存者、失败和其他函数。
生存模型的 GOF 图
想知道您的生存模型是否适合您的数据吗？Estat Gofplot 使这变得简单。将其用于右删失和区间删失数据、参数化和半参数化模型等。
IRF 的局部投影
通过局部投影估计脉冲响应函数 （IRF）。检验多个 IRF 系数的假设。绘制 IRF、正交化 IRF 和动态乘数。
ARIMA 和 ARFIMA 模型选择
使用 AIC、BIC 和 HQIC 比较潜在的 ARIMA 或 ARFIMA 模型。选择自回归项和移动平均项的最佳数量。
灵活的需求系统
估计对一篮子商品的需求。评估对价格和支出变化的敏感性。从八种需求系统中进行选择，包括 Cobb-Douglas、translog、AIDS 和 QUAIDS。
IV 分位数回归
估计协变量对结果条件分布分位数的影响。考虑内生性。绘制分位数的系数。
IV 分数概率模型
对比例或比率进行建模？
有内生协变量吗？
使用 ivfprobit 拟合您的模型。
界面增强功能
数据编辑器 – 可固定的行和列、截断文本的工具提示、标题中的变量标签等。
Do-file Editor – 自动备份和用户定义关键字的语法高亮显示。
甚至更多……
校正且一致的 AIC
使用一致的 AIC （CAIC） 比较模型。或者，对于较小的样本量，使用校正后的 AIC （AICc）。
新的样条函数
改进的样条生成工具（新的 makespline）支持 B 样条，并一次为多个变量生成样条。
矢量化数值积分
同时近似多个数值积分。自适应 Gauss-Kronrod 和 Simpson 方法。对奇异点的鲁棒性。
基于 Boost 的正则表达式
正则表达式函数现在使用 Boost。
更多功能。
新的报告功能
putdocx：段落和表格中的书签、语音软件中的图像文本以及 Word 中的 SVG 图像。
putexcel：冻结工作表、添加分页符、包含超链接以及在 Excel 中插入页眉/页脚。
更多
- 与周相关的日期时间函数。
- 导出到 SPSS。
- 培根处理效应分解。
- 甚至更多。
专为数据科学而设计。
今天就开始吧。
