GAUSS™ 24　新機能

GAUSS 24は分析を向上させるために設計された堅牢なツール群を備えています。これらの進歩により、GAUSS 24はユーザーが洞察力に富んだ分析を実施し、目標を達成できるように引き続きサポートしていきます。

新しいパネルデータマネージメントツール

GAUSS 24ではこれまで以上にパネルデータの操作が簡単です。GAUSSから離れることなくパネルデータを簡単にロード、クリーンアップ、探索でき、これまでで最もスムーズな操作が可能です。

新しいdfLonger関数とdfWider関数を使用するとロング型とワイド型のデータを簡単に直感的にピボット出来ます。
キーワード機能の拡張によりグループレベルの記述統計を探索しグループレベルの線形モデルを予測できます。

// データの読み込み
auto2 = loadd("auto2.dta");
// 統計表を表示
call dstatmt(auto2, "mpg + by(foreign)");

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foreign: Domestic
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Variable        Mean     Std Dev      Variance     Minimum     Maximum
-----------------------------------------------------------------------
mpg            19.83       4.743          22.5          12          34
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foreign: Foreign
-----------------------------------------------------------------------
Variable        Mean     Std Dev      Variance     Minimum     Maximum
-----------------------------------------------------------------------
mpg            24.77       6.611         43.71          14          41

実行可能一般化最小二乗法(FGLS)

// データの読み込み
df_returns = loadd("df_returns.gdat");
// デフォルトのAR(1)イノベーションでFGLSを実行
fgls(df_returns, "rcoe ~ rcpi");

Valid cases:                    248          Dependent variable:            rcpi
Total SS:                     0.027          Degrees of freedom:             246
R-squared:                    0.110          Rbar-squared:                 0.107
Residual SS:                  0.024          Std error of est:             0.010
F(1,246)                     30.453          Probability of F:             0.000
Durbin-Watson                 0.757
--------------------------------------------------------------------------------
						Standard                    Prob
Variable   Estimates       Error     t-value        >|t|  [95% Conf.   Interval]
--------------------------------------------------------------------------------

Constant      0.0148     0.00122        12.1       0.000      0.0124      0.0172
    rcoe       0.196      0.0685        2.86       0.005      0.0619        0.33

実行可能一般化最小二乗法(FGLS) 係数と関連する標準誤差、t-統計量、p-値、信頼区間を計算します。
R二乗、F統計量、ダービン・ワトソン統計量などのモデル評価統計量を提供します。
7つの共分散推定法から選択するか，独自の共分散行列を指定します。

拡張された集計機能

// データの読み込み
df = loadd("tips2.dta");
// 分割表
call tabulate(df, "sex ~ smoker");

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    sex                   smoker               Total
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		    No            Yes

 Female             55             33             88
   Male             99             60            159

  Total            154             93            247
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双方向集計のための新しいツールにより、カテゴリー変数を理解し、そこから洞察を引き出すことができる構造化された体系的なアプローチを提供します。

新しいtabulateプロシージャにより、カテゴリを除外し、レポートをフォーマットするための高度なオプションを持つ分割表を計算することができます。
frequency関数の拡張機能:
- 新しい分割表
- 度数でソートされたレポートとチャート

// 'auto2'データフレーム内の'rep78'のソートされた度数表を出力
frequency(auto2, "rep78", 1);

    Label      Count   Total %    Cum. %
  Average         30     43.48     43.48
     Good         18     26.09     69.57
Excellent         11     15.94     85.51
     Fair          8     11.59      97.1
     Poor          2     2.899       100
    Total         69       100