Stata 19

Независимо от того, являетесь ли вы молодым специалистом или опытным исследователем, мы поможем подобрать версию Stata, соответствующую вашим требованиям:

• Stata/MP: самая быстрая версия Stata (для четырехъядерных, двухъядерных и многоядерных / многопроцессорных компьютеров), способная анализировать самые большие базы данных.
• Stata/SE: Standard Edition. Версия Stata для больших наборов данных.
• Stata/BE: Basic Edition. Версия Stata для наборов данных среднего размера.

Stata / MP - самая быстрая и самая большая версия Stata. Практически любой современный компьютер может использовать преимущества многопроцессорного анализа в версии Stata / MP. С нашим программным обеспечением успешно показывают эффективность такие процессоры как Intel i3, i5, i7, i9, Xeon, Celeron и AMD. На двухъядерных чипах Stata / MP работает на 40% быстрее в целом и на 72% быстрее там, где это необходимо, при выполнении команд, требующих больших затрат времени. С более чем двумя ядрами или процессорами Stata / MP работает еще быстрее.

Узнайте больше о Stata / MP

Stata/MP, Stata/SE и Stata/BE работают на любом компьютере, но Stata/MP работает быстрее. Вы можете приобрести лицензию Stata/MP на определенное количество ядер на вашем компьютере (максимольное количество ядер - 64). Например, если на вашей машине восемь ядер, вы можете приобрести лицензию Stata/MP на восемь, четыре или два ядра.

Отличительные технические особенности продуктов Stata представлены в сравнительной таблице ниже. Все вышеперечисленные выпуски имеют одинаковый полный набор функций и включают обработку документации в формате PDF.

Сравнительная таблица версий продуктов Stata

Новое в Stata 19:

Машинное обучение и причинно-следственный анализ (Causal Inference)

• Машинное обучение через H2O: теперь можно использовать ансамбли решающих деревьев (градиентный бустинг и случайный лес) для задач регрессии и классификации, когда стандартные статистические модели не справляются.
• Индивидуальные эффекты воздействия (CATE): новая функция оценки условных средних эффектов воздействия позволяет выйти за рамки общих показателей и оценивать индивидуальные или групповые эффекты. Это помогает сравнивать различные политики и изучать неоднородность эффектов.
• Высокоразмерные фиксированные эффекты (HDFE): добавлена поддержка включения множества высокоразмерных категориальных переменных в линейные модели, а также в модели с инструментальными переменными, что значительно ускоряет вычисления.

Развитие байесовского анализа

• Выбор переменных для линейных моделей: метод позволяет отбирать переменные в линейной регрессии с учетом неопределенности выбора, используя априорные распределения.
• Байесовская квантильная регрессия: дает возможность получать полные апостериорные распределения коэффициентов для комплексного вывода.

Продвинутое эконометрическое моделирование

• Интервально-цензурированная модель Кокса (Cox model): применяется для анализа времени наступления нескольких последовательных или параллельных событий (например, развитие разных болезней), когда точное время их начала неизвестно.
• Панельная векторная авторегрессия (Panel VAR): добавлена для анализа траекторий взаимосвязанных переменных, когда одновременно наблюдаются несколько объектов или панелей во времени.
• Модель коррелированных случайных эффектов (CRE): новая опция cre в команде xtreg объединяет плюсы моделей со случайными (RE) и фиксированными (FE) эффектами.
• Линейные модели с функцией контроля: подходят для работы с непрерывными, бинарными, дробными и счетными эндогенными переменными.

Интерфейс, таблицы и визуализация

• Добавлены панель навигации, шаблоны файлов, улучшено сворачивание кода, подсветка слов/выделений, расширено автозаполнение и внедрены временные закладки.
• Новая графика: появились тепловые карты, графики интервалов и поддержка доверительных интервалов прямо на столбчатых диаграммах.
• Упрощенная работа с таблицами: теперь можно создавать кастомизированные таблицы (с заголовками и примечаниями) и экспортировать их всего одной командой.
• Работа с фреймами: появилась возможность изменять файлы наборов фреймов без их полной загрузки в оперативную память.