Stata 19
最新版本 Stata 19 的新功能總覽，包含透過H2O進行機器學習：集成決策樹、條件平均處理效果 (CATE)、高維度固定效果 (HDFE)、線性迴歸的貝氏變數選擇、區間設限多重事件資料的Cox模型、貝氏分量迴歸模型...。
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透過H2O進行機器學習：集成決策樹
條件平均處理效果 (CATE)
高維度固定效果 (HDFE)
線性迴歸的貝氏變數選擇
區間設限多重事件資料的Cox模型
貝氏分量迴歸模型
追蹤資料向量自我迴歸 (VAR) 模型
相關隨機效果 (CRE) 模型
貝氏bootstrap與重複抽樣加權
控制函數線性與probit模型
工具變數SVAR模型
工具變數局部投射IRFs
潛在類別模型比較統計量
貝氏不對稱Laplace模型
弱工具變數的推論穩健
相關係數統合分析
Mundlak模型設定檢定
Do-file編輯器：自動完成、範本
帶有信賴區間的長條圖、熱圖
更簡單的製表、匯出
修改磁碟上的資料框
透過H2O進行機器學習：集成決策樹
條件平均處理效果 (CATE)
高維度固定效果 (HDFE)
線性迴歸的貝氏變數選擇
區間設限多重事件資料的Cox模型
貝氏分量迴歸模型
追蹤資料向量自我迴歸 (VAR) 模型
相關隨機效果 (CRE) 模型
貝氏bootstrap與重複抽樣加權
控制函數線性與probit模型
工具變數SVAR模型
工具變數局部投射IRFs
潛在類別模型比較統計量
貝氏不對稱Laplace模型
弱工具變數的推論穩健
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