先進の手法を多数実装!近年の統計学の成果をいち早く取り入れ、Stataは大幅な進化を遂げました。「Lasso」「非線形DSGEモデル」「メタ分析」「選択モデル」など最新手法が搭載され、内生性を扱う「拡張回帰モデル」や「ベイズ分析」など既存機能との融合が進んだことで、高度な次元の解析が実現可能になりました。非線形DSGEモデル複数グループのIRTモデルLassoLassoはモデル選択、予測、そして統計的推測に利用可能な技術です。新しいlassoコマンドを利用する事により連続、頻度、二値のアウトカムを取り扱う線型、ポアソン、ロジット、プロビットの回帰モデルで最適な予測値の計算が可能となります。推定、そして係数の診断まで11のコマンドが用意されています。詳しく例えば、次のようなコマンドを実行します。x21の変数セットを選択します。そこで標準的なpredictコマンドを実行することでyの予測値を計算します。poissonといったコマンドを実行します。sqrtlassoといったコマンドを利用します。新たに提供されるコマンドは次の通りです。xpoivregressdsで始まるコマンドは二重選択型lassoコマンドです。poは部分選択型、xpoはクロスフィットによる部分選択型のlassoコマンドを意味しています。アウトカムの種類は連続、二値、頻度に対応しています。アウトカムが連続変数である場合は、内生変数を含むモデルでも利用可能です。lassoベースの統計的推測の手法には様々な提案があり、今回、できるだけ多くの手法を新たにサポートしました。lassoとelasticnetは変数選択と予測に利用されるコマンドです。よって開発された手法ですが、今日では係数の診断と解釈を必要とする様々な分野の研究者にとってニーズの高い分析手法となっています。詳細を非表示にレポート機能Stataのレポート機能では、Stataから出力した結果やグラフ、表をWordやPDF、Excel、HTML文書として作成できます。16では作成したファイルの種類を問わず、データの変更に伴って更新される動的なレポート機能を新たに用意しました。更新済みのデータセットを準備して、コマンドやdoファイルを再実行するだけで、更新されたレポートが自動的に作成されます。16はメタ分析用のコマンドセットを新たに用意しました。これにより一次研究の効果量を統合して考察することが可能になりました。血圧に一定の効果を与える事を報告している20本の一次研究を集め、メタ分析により統合した効果量を求めることができます。メタ分析は従来からadoファイルにより実行可能でしたが、純正コマンドによって使い勝手を向上させました。詳しくmetaコマンドのセットは豊富な機能と使いやすさを両立しました。メタ分析を行う際は次のような設定を最初に行います。stderr統合した効果量とその信頼区間を推定する時は統計的異質性を確認したり、統合の結果を視覚的に表現するために、フォレストプロットを作成できます。コマンドセットはこれだけではありません。メタ回帰分析とサブグループ分析は一次研究の異質性を評価する用途にも利用可能です。subgroup()などのコマンドセットが用意されています。潜在的な出版バイアスを調べることもできます。trimfillを用意しました。cumulative()を利用します。16では選択データモデリングのための統一されたコマンドが導入されました。選択データを要約する新しいコマンドが追加され、既存の選択モデルコマンドも改良され、コマンド名が変更されました。Manualを用意しました。詳しく選択モデルに用いられるcm推定コマンドは次の通りです。cmtabおよびcmsampleのそれぞれのコマンドで、データの確認、要約、さらに潜在的な問題を検討します選択モデルでは、フィット結果を解釈するのにmarginsコマンドがとても有効です。選択モデルで推定された係数はほとんどの場合、解釈が難しいものですが、marginsコマンドならば、推定された結果に基づいた特定の問いを立て、それに対する答えを得ることができます。どの程度の旅行者が空路を選択するか?収入が10,000ドル増えるごとに車で移動する機会がどのように変化するか空港での待ち時間が現在より30分増えると、他の交通手段にどのような影響を与えるか?詳細を非表示にPythonとの連携Stata16では、StataからPythonのコードを実行することが可能になりました。新しいコマンドpyhthonではStataからPythonのコードを実行して、結果を得ることができます。コマンドウィンドウだけでなく、doファイルやadoファイルからもPythonを呼び出すことができます。Pythonスクリプトファイル(.py)をStataから直接実行できます。複数チェーンマルコフチェーンの計算が収束した場合に限りMCMC(マルコフチェーンモンテカルロ)法によるベイズ推定の結果は適切であると考えることができます。収束状態を判断する方法の一つとしてシミュレーションで複数のチェーンを比較するという方法があります。Stata16ではbayes:プリフィックスとbayesmhコマンドに新たにnchains()オプションを追加しました。詳しく例えば次のように入力します。x2このコマンドにより4つのチェーンが作成されます。この4つのチェーンを組み合わせてより高精度な推定結果を求める事も可能ですが、それらのチェーンを視覚的に比較して収束状況を確認します。診断法が利用できます。いくつかの推定コマンドを実行すると、この診断結果も報告されます。コマンドを利用します。これはモデルに含まれる各パラメータに対して個別にGelman–Rubinの診断を実行します。詳細を非表示にベイズ予測ベイズ予測とは事後予測分布を利用してシミュレーションを行うものです。この手法はモデルのフィットを吟味し、アウトオブサンプルの予測に適しています。コマンドを利用することでシミュレーションの予測値やその関数を計算し、それらを新たなデータセットとして保存できます。次のように入力します。詳しく例えば次のように入力します。saving(yminmax)このコマンドはシミュレーションした値の最大/最小値を求めます。この他にも予測値の要約統計量を調べる場合にbayesgraphなどの推定後に利用するコマンド群が用意されています。bayespredictコマンドは数千個のシミュレーション値から新たなデータセットを作成します。全てのシミュレーション値が必ずしも必要とは限りません。pmedianといったコマンドで求めることができます。シミュレーション値からのランンダムサンプリングもサポートしています。モデルの適合度を評価する場合には、事後分布による予測p値(PPP/ベイズ予測p値)を利用します。ppvaluesを用いて求めます。model)は前バージョンで追加された新機能でした。ERMは観測データを分析する際に考慮しなければならない3つの問題(内生性、選択バイアス、処置)に対応した推定手法です。16ではさらにこの機能をパネルデータ用に強化し、ランダム効果線形モデル、間隔モデル、プロット及び順序プロビットモデルに対応しています。これらのコマンドを利用することで、先の3つの問題とパネル間の相関を考慮した推定が可能になりました。研究分野を問わず、観測データを利用するすべての研究者にとってERMは有効です。spssコマンドでは、SAS形式(.sas7bdat)とSPSS形式(.sav)のデータをインポートできます。ダイアログボックスを操作することで、インポートを実行する前に、データを確認して、必要であれば変数や観測値のサブセットを選択できます。多項式、Bスプライン、または、共変量を利用したスプライン関数を用いて、被説明変数の平均値に対するノンパラメトリックなシリーズ回帰を実行します。ユーザが関数形を指定する必要はなく、モデルで利用する変数を選択するだけです。詳しく例えば、次のコマンドを実行します。i.irrigationこのコマンドを実行しても係数が出力されることはありません。seriesコマンドは連続変数の場合は平均限界効果を、そしてカテゴリー変数の場合は対比を報告します。対比が2であるとします。この時の対比は灌漑の平均処置効果として理解できます。ノンパラメトリック回帰の場合、平均値が不明な変数については共変量のシリーズ関数で近似を行います。それだけに留まらず、パラメトリックモデルを利用して統計的推測を行うこともできます。その場合は次の示すようにmarginsコマンドを利用します。16ではメモリに複数のデータセットをロードできるようになりました。これで、メモリに2つ以上のデータセットがロードできます。ロードされたデータはフレームという単位で管理されます。ほとんどのStataコマンドは作業中のフレームに対して実行されます。一度にメモリにロードできるフレームの最大数は100であり、これらを自由にリンクさせることができます。Size(PrSS)解析を行います。これは、研究の計画段階で信頼区間の設定に最適なリソースを設定するときに利用します。言い換えれば、サンプルサイズが研究で計画された信頼区間を満たしているかを推定することができます。bciwidthは次のサンプルサイズ、正確性を推定します。16では、非線形DSGEモデルの推定を行うコマンドdsgenlが追加されました。ほとんどのDSGEモデルは非線形ですが、dsgenlに分析モデルを入力すると、自動的に線形化して分析を行います。推定、またはインパルス応答関数を作成し、グラフに表すことができます。これらは、マクロエコノミストや中央銀行にとっては、最もお勧めできる機能です。複数グループのIRTモデルIRTモデルは潜在的(非観測)な特徴と、その特徴の効果を計測する項目との関係を探索するためのモデルです。具体的に言えば数学の能力のように、直接、観測できない特徴を標準化して計測する際に利用します。1,2または3パラメータロジスティックモデルをフィットします。16ではさらにirtコマンドでグループ間の比較が可能になりました。既存のirtコマンドにgroup(varname)オプションを追加するだけで複数グループのモデルにフィットを実行できます。