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Tablas

Econometría Bayesiana

Modelo Cox censurado por intervalos

Diferencia en diferencias (DID)

Modelos Bayesianos VAR

Metanálisis multivariado

Efectos del tratamiento lasso

Logit multinomial de datos panel

Modelo logit ordenado inflado a cero

Análisis bayesiano de IRF y FEVD

Pronóstico bayesiano dinámico

Mejoras en el editor de do-files

Biblioteca de kernel matemático de Intel (MKL)

Stata en Apple Silicon

JDBC

PyStata

Jupyter Notebook con Stata

Stata más rápido

Modelado bayesiano multinivel

Nuevas funciones de fecha y hora

Leave-one-out meta-analysis

Gráficas Galbraith

Modelos de datos panel bayesianos

Pruebas de tendencia no paramétricas

Lasso con datos agrupados

BIC para la selección de penalización lasso

Modelos bayesianos DSGE lineales y no lineales

Integración H2O

Integración Java

Tablas

Personaliza tus tablas de:

Resumen estadístico
Resultados de pruebas de hipótesis
Resultados de regresión
Pruebas de LR y Wald, estadísticas GOF
Resultados de cualquier comando de Stata

Exportar a

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y más

Econometría Bayesiana

Bayesiano

Modelos VAR
Análisis de IRF y FEVD
Pronóstico dinámico
Modelos de datos panel / datos longitudinales
Modelos DSGE lineales y no lineales

PyStata—Python y Stata

Llame Python desde Stata.
Llame Stata desde Python.
Intercambie datos, metadatos y resultados sin problemas.
Utilice Stata de Jupyter Notebook, Spyder, PyCharm IDE y más.

Jupyter Notebook con Stata

Invoque a Stata y Mata desde Jupyter Notebook.
Reproduzca fácilmente su trabajo y colabore con otros.
Acceda a los resultados de los análisis de Stata dentro de Python.
La salida, los gráficos y las tablas de Stata se integran a la perfección con su Jupyter Notebook.

Modelos de diferencia en diferencias (DID) y DDD

Evalúe el efecto de una política, un tratamiento o una intervención.
Control de las características de confusión de grupo y tiempo no observadas.
Utilice datos de panel o secciones transversales repetidas.
Utilice DID. En boga desde 1855.

Stata más rápido

Stata es rápido y sigue haciéndolo más rápido.

Clasificación y colapso más rápidos
Modelos mixtos más rápidos
Comandos de estimación más rápidos
Importación delimitada más rápida
Y más

Modelo Cox censurado por intervalos

Quieres modelar el tiempo de un evento.

Pero no conoce las horas exactas de los eventos, solo los intervalos en los que ocurren los eventos.

Y no quiere hacer suposiciones paramétricas.

Prueba un modelo de Cox censurado por intervalos.

Metanálisis multivariado

¿Tiene varios tamaños de efecto?

¿Comparten un grupo de control común?

¿Comparten el mismo grupo de asignaturas?

El metanálisis multivariado puede ayudar.

Modelos Bayesianos VAR

Se ajusta a sus modelos VAR con var.

Ajusta sus modelos de regresión bayesiana con bayes:.

Ahora ajuste sus modelos Bayesianos VAR con bayes: var.

Modelado bayesiano multinivel

No lineal, conjunta, SEM-like y más.

Más modelos multinivel.

Más poderoso.

Más fácil de usar.

Estimación de los efectos del tratamiento usando lasso

Cuando quieres:

Inferencia causal, efectos promedio del tratamiento, medias de resultado potencial, estimación doblemente robusta

Y tienes:

Muchas (quizás cientos o miles de) variables potenciales

Utilice la estimación de los efectos del tratamiento con la selección de variables de lasso.

Nuevas funciones de fecha y hora

Calcule duraciones de edades y diferencias entre fechas y horas.
Calcule fechas relativas, u otras fechas, como el cumpleaños o aniversario anterior o siguiente en relación con una fecha de referencia.
Extraiga componentes individuales de valores y variables de fecha y hora.

Leave-one-out meta-analysis

¿Hay estudios influyentes en sus datos?

Utilicé leave-one-out meta-analysis para averiguarlo.

Gráficas Galbraith

Resumir gráficamente los resultados del metanálisis

Tamaños del efecto específicos del estudio
Precisión de tamaños de efecto
Tamaño del efecto general

Detecta posibles valores atípicos

Evaluar la heterogeneidad

Modelo logit multinomial de datos de panel

Puede modelar resultados categóricos con mlogit.

Puede modelar datos de panel con xt.

¡Ahora puedes hacer ambas cosas!

El nuevo comando xtmlogit de Stata modela resultados categóricos que cambian con el tiempo.

Modelos de datos de panel / longitudinales bayesianos

El análisis bayesiano le permite responder preguntas probabilísticas con modelos de datos de panel.

¿Qué posibilidades hay de que un año adicional de educación aumente los salarios?
¿Cuál es la probabilidad de incumplimiento de una cartera de bajo riesgo?

Incorpore conocimientos previos, vea distribuciones posteriores de efectos aleatorios, calcule predicciones bayesianas y más.