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统计功能 基本功能 • 基本数据摘要；按组摘要。 • 一致性检验：T检验，方差分析（平衡和非平衡，有无异方差），威尔克森秩和检验，曼-惠特尼U检验，中位数卡方检验，K-W检验， der Waerden检验,F检验, Siegel-Tukey检验, Bartlett球形检验, Levene检验，Brown-Forsythe检验。 • 单向制表；使用关联度量（Phi相关系数，Cramer’s V相关系数，列联系数）和立性检验（皮尔森卡方检验，似然比G ^ 2检验）进行交叉列联制表。 • 协方差和相关分析包括Pearson相关分析，Spearman等级相关分析，Kendall的tau-a相关分析和tau-b相关分析以及偏相关分析。 • 主成分分析，包括：碎石图，双线图和荷载图，以及加权成分得分计算。

VAR/VEC模型 • 通过施加短期约束或长期约束，或同时施加这两种约束来估算VAR模型中的结构因子分解。 • 贝叶斯VAR模型，具有预测和脉冲响应的贝叶斯抽样。 • 混合频率VAR模型。 • 马尔科夫转换VAR模型。 • 脉冲响应函数具有通过分析或通过蒙特卡洛方法计算的标准误差，且可通过多种表格和图形方式呈现。 • 由乔里斯基分解，一单位或一标准偏差残差（忽略相关性），广义脉冲，结构分解或用户的矢量/矩阵形式计算出的脉冲响应冲击。 • 标准VAR模型的历史分解。 • 在VEC模型中对协整关系和/或调整系数施加并检验其线性约束。 • 根据估计的VEC模型查看或生成协整关系。 • 广义的诊断包括：格兰杰因果检验，联合滞后排除检验，滞后长度标准估计，相关图，自相关图，正态和异方差检验，协整检验，其他多元诊断。

计量经济学和统计 ■ 计算 ■ 估计方法 ■ 诊断 ● 插补工具( 线性，对数线性，Catmul-Rom Spline, Cardinal Spline )现在已经作为一个 序列过程 ● Whitening 现在已经作为一个序列或组过程 ● Long-run 方差和协方差现在可以从序列或序 列组中被计算 ● 在序列中的随机游动或鞅（martingale）的方 差率检验 ● 用于协整的单方程检验使用协整(cointegrating) 回归来用于序列组或方程估计 大的改善了单方程的工具变量(Instrumental Variables) /两阶段小二乘(Two-Stage LeastSquares)和广义矩估计估计GMM(带有 新的对LIML 和K-class 估计的支持） ● 内置的对于单方程协整(cointegrating)回归的 规范和估计的支持 ● 对于广义线性模型( G e n e r a l i z e d L i n e a r Models)的规范和估计的支持 ● 新的用于对加权小二乘(weighted least squares)权重的方式

Forecast graphs and in-sample forecast evaluation: RMSE, MAE, MAPE, Theil Inequality Coefficient and proportions State-of-the-art model building tools for multiple equation forecasting and multivariate simulation.
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