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    北京天演融智软件有限公司

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Stata 18新功能介绍(二)

时间:2023-04-26点击次数:95

Stata18

2023年4月25日,StataCorp正式发布Stata 18版本,Stata 18很多功能都有大的更新或者功能扩展,具体更新主要包括以下20个方面:

1. Bayesian model averaging
2. Causal mediation analysis
3. Tables of descriptive statistics
4. Heterogeneous DID
5. Group sequential designs
6. Multilevel meta-analysis
7. Meta-analysis for prevalence
8. Robust inference for linear models
9. Wild cluster bootstrap
10. Local projections for IRFs
11. Flexible demand system models
12. TVCs with interval-censored Cox model
13. Lasso for Cox model
14. RERI
15. IV quantile regression
16. IV fractional probit model
17. Alias variables across frames
18. Data Editor enhancements
19. Do-file Editor enhancements
20. All-new graph style

此外,还有其他新增功能:

• Corrected and consistent AIC
• Model selection for ARIMA and ARFIMA
• GOF plots for survival models
• New spline functions
• Graph colors by variable
• Create, load, and save sets of frames
• Boost-based regular expressions
• Vectorized numerical integration, and
• New reporting features in putdocx, putexcel, and putpdf


11. Flexible demand system models

研究人员估计一篮子商品的需求。新的demandsys命令提供了广泛的工具来计算需求,并通过计算相应的弹性来衡量商品需求对价格和支出变化的敏感程度。我们可以使用demandsys来适应八种不同的需求系统模型:

• Cobb–Douglas

• Linear expenditure system

• Basic translog

• Generalized translog

• Almost ideal demand

• Generalized almost ideal

• Quadratic almost ideal

• Generalized quadratic almost ideal

 

使用estat elasticities命令,我们可以估计各种弹性--支出弹性、无补偿自有价格和交叉价格弹性以及有偿自有价格和跨价格弹性,以探索需求对价格和支出变化的敏感程度。八种需求系统可供选择,demandsys命令为研究提供了很大的灵活性,可以选择与他们的经验设一致的需求系统技术。

 

经济学、商业、市场营销和管理学的研究人员可能对八大需求系统感兴趣。

 

12. TVCs with interval-censored Cox model

在事件时间数据中,如果没有直接观测到相关事件(如癌症复发)的发生时间,但已知其在一个时间间隔内,则会发生间隔感知。现有的stintcox命令适用于半参数区间截尾Cox比例风险模型。在Stata 18中,stintcox允许随时间变化的协变量。

 

stintcox现在支持每个受试者间隔多个记录的审查数据,其中包括每个受试对象每个检查时间的记录。这种格式可以很容易地适应时变协变量;数据记录了每个检查时间的协变量的值。多个记录的主题数据也提供了一种方便的方式来*当前状态数据。

 

stintcox还有新的选项tvc(varlist_t) a和texp(exp),它们提供了一种方便的方式来包括时间交互的协变量,这些协变量是由tvc()中*的协变量与texp()中规定的时间确定性函数之间的相互作用形成的。

 

拟合模型之后,标准和特殊利益后估计功能是可用的,并且适当地考虑了时变协变量。您可以使用新的esta-gofplot命令来生成拟合优度图。你可以预测相对危险。您可以使用stcurve绘制幸存者和相关函数。当您有多个记录数据时,您可以使用新的stcurve选项attmeans以协变量的特定时间均值评估函数,或者使用新的选项atframe(framename)以framename框架中*的变量值评估函数。

 

直到近年来方法学取得进展,并在stintcox命令中实现,才可以对区间截尾事件时间数据进行真正的半参数建模。方法论继续被推进,并有合并时变协变量的扩展,现在都可以在该命令中使用。

 

任何对生存期或持续时间分析感兴趣的人,如生物统计学、经济学(作为持续时间分析的一部分)、流行病学、医学、政治学、机构研究或健康领域的研究人员都适用。

 

13. Lasso for Cox model

当我们有许多潜在的协变量时,我们使用Lasso进行预测和模型选择(这里说的很多,是指数百、数千或更多)。我们之前引入了lasso命令来执行线性、logit、probit和Poisson模型的lasso分析。Stata 18中的新功能是Cox比例危险模型的lasso。lasso cox可以用来使用套索选择协变量,并将Cox模型拟合到生存时间数据。elasticnet cox可以类似地用于使用弹网选择协变量并拟合Cox模型。

 

lasso coxelasticnet cox之后,可以使用predict来预测风险比;使用stcurve绘制幸存者、危险或累积危险函数;或者使用lassoelasticnet之后可用的任何其他后估计工具来检查套索结果。

 

任何对生存期或持续时间分析感兴趣的人,如生物统计学、经济学(作为持续时间分析的一部分)、流行病学、医学、政治学、机构研究或健康领域的研究人员都适用。

 

14. Relative excess risk due to interaction (RERI)

流行病学家通常需要确定两种接触是如何相互作用的,以使受试者经历感兴趣的结果的风险更高。例如,你可能想调查吸烟和石棉是如何相互作用增加患癌症的风险的。使用新的reri命令,您可以在相对风险的加法模型中测量双向交互,同时考虑其他风险因素。

 

研究人员可以从各种支持的模型中进行选择,如逻辑、二项式广义线性、Poisson、负二项式、Cox、参数生存、区间截尾参数生存和区间截尾Cox模型。他们可以通过使用三个相关统计数据来评估烟雾和石棉相互作用的加性模型:RERI、可分解比例和协同指数。

 

此功能适合流行病学、医学和健康方面的研究人员。

 

15. Instrumental-variables (IV) quantile regression

当我们想研究协变量对结果的不同分位数的影响,而不仅仅是对平均值的影响时,我们使用分位数回归。例如,我们想对学生的成绩分布进行建模,以及它如何受到协变量变化的影响。现有的qreg命令适合分位数回归模型,但如果我们怀疑我们的协变量之一是内源性的呢?这种内生性可能是由于研究参与者的自我选择、模型中遗漏了相关变量或测量误差等原因而产生的。新的ivqregress命令允许我们对结果的分位数进行建模,同时使用IV控制内生性产生的问题。

 

拟合IV分位数回归模型后,可以使用esta-coeffplot命令绘制跨分位数的系数。您可以使用esta-endogeeffects命令测试内生性。使用esta-dualci的弱工具变量,你可以估计出稳健的对偶置信区间。

 

此功能适合所有学科。分位数回归在所有学科中都很流行。经济学、公共政策、政治学、公共卫生和管理学的研究人员可能会特别感兴趣。

 

16. IV fractional probit model

分数结果是很常见的。你可能正在对401(k)养老金计划的参与率、标准化考试的通过率、支出份额等进行建模。分数响应模型是一种灵活直观的方法,可以对介于0和1之间的结果进行建模。它们不存在将产生0和1之外的预测的线性模型的问题,也不存在在0和1处未定义的对数优势模型的问题。分数响应模型可以使用现有的fracreg命令进行拟合。

 

如果你担心你的一个或多个模型协变量是内生的,该怎么办?使用新的ivfprobit命令,你可以拟合分数因变量的模型,并考虑一个或多个协变量的内生性。

 

此功能适用所有学科。分数数据在所有研究领域都很常见。

 

17. Alias variables across frames

自Stata 16以来,Stata在内存中支持多个数据集。每个数据集在一个框架中。当数据集相关时,可以使用frlink命令链接它们的框架,并识别与当前框架中的观测值和相关框架中的观测值相匹配的变量。在Stata 18中,您可以使用新的fralias add命令在链接的框架中创建别名变量,并使用存储在单独框架中的变量执行分析。

 

Alias变量的行为就像是将它们从一个框架复制到另一个框架,但由于它们存储在原始框架中,因此占用的内存很少。要查看别名变量的使用有多容易,请设y是当前框架中的一个变量,x是名为frame2的链接框架中的变量。要在当前框架中创建x的别名,请输入

. fralias add x, from(frame2)

 

输入下面的命令,你可以拟合一个回归模型

. regress y x

 

就像x存储在当前框架中一样。

 

此功能适用于所有学科。任何在内存中处理多个数据集的人都会对这一新功能感兴趣。

 

18. Data Editor enhancements

数据编辑器在Stata 18中有许多增强功能:

可固定的行和列。固定的行或列不会与其余数据一起滚动,因此当您滚动数据时,它们将保持在视图中。这对于与其他可能仅在滚动时可见的数据进行视觉比较非常有用。ID变量是一个很自然的固定对象。

 

字符串数据中可调整单元格编辑器的大小。编辑字符串变量时,可以调整单元格编辑器的大小,以便在编辑时可以看到更多的字符串,而不会从单元格编辑器的视图中滚动出来。

 

截断文本的工具提示。任何单元格值如果太宽而无法适应其单元格的列宽,则会截断以适应。将鼠标指针悬停在具有截断文本的单元格上,将显示一个工具提示,其中包含不截断的单元格值。

 

支持比例宽度字体。数据编辑器现在支持等宽字体。这提高了数据的可读性,并允许在不需要滚动的情况下一次显示更多的变量。如果愿意,仍然可以使用单格字体。

 

在列标题中显示变量标签。变量标签现在可以显示在列标题中变量名称的正下方。这对于查看具有变量标签的简短和非描述性变量名的数据集非常有用。

 

用于隐藏或显示值标签的新键盘快捷方式。在查看数值及其对应标签之间快速切换。

 

19. Do-file Editor enhancements

Do文件编辑器在Stata 18中也有增强功能:

自动备份。在Do文件编辑器中打开的文档会定期保存到磁盘上的备份文件中。其中包括尚未保存到磁盘的新文档。如果您的计算机在您保存对文档的更改之前断电或崩溃,你未保存的更改仍然可以恢复。若要恢复未保存的更改,请在Do文件编辑器中再次打开文档。如果在与文档相同的位置找到备份文件,系统将提示您恢复备份文件或打开上次保存到磁盘的文档。恢复备份文件只需将其加载到Do文件编辑器中;除非您选择这样做,否则它不会覆盖保存到磁盘的文档。

 

语法高亮显示用户定义的关键字。Stata的Do文件编辑器现在包括语法高亮显示用户定义的关键字的功能。这将允许您在语法上**显示您较喜欢的社区贡献的命令。您只需创建一个特殊命名的关键字定义文件,其中包含关键字列表,Stata将使用可设置的颜色和字体样式(如粗体或斜体)在语法上**显示这些关键字。您甚至可以创建一个全局关键字定义文件,该文件可以与同一台计算机的所有用户共享。每个用户仍然可以创建自己的本地关键字定义文件,全局文件和本地文件中的关键字都将加载到Do文件编辑器中。

 

20. All-new graph style

Stata 18中的图形功能有了新的外观。

新的默认图形外观(或Stata图形的新外观)包括以下许多需要的功能:

• 新增白色背景

• 更新了浅色和亮色

• 水平y轴标签

• 宽高比

• 某些图形的动态图例放置

• 更多其他更新

下面的图形,就是Stata 18绘制的图形跟之前版本的对比:

 

Stata 18的图形

2

之前版本绘制的图形

 3

 

事实上,我们引入了四种新的图方案:stcolor、stcolor_alt、stgcolorstgcolor_alt。默认的是stcolor,其他方案是stcolor的变体,提供不同的宽度和图例位置。


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