GAUSS™ 20

より簡単になったGAUSSパッケージのインストール

• 構築済みのパッケージにより簡単にアクセスできて、すぐに利用することができます。
• GAUSS内でGAUSSパッケージのダウンロードからインストール、アップデートを行うことができます。
• 購入済みのGAUSSアプリケーションと新しい無料のGAUSSパッケージをサポートしています。
• Aptechのチャンネルからダウンロードしたり、組織内でプライベートのパッケージを共有できます。

パネルデータ分析関数の強化

• グループ毎に結果を集計する関数が新しく搭載されました。
  グループ要素：平均、最小値、最大値、中央値、モード、分散、総計、標準偏差

年毎に集計する例

// 最初の列のグループデータを読み込む
X = loadd("grunfeld.dat", "Years + Investment");

// グループの年間平均投資額
mean_by_year = aggregate(X, "mean");

企業毎に集計する例

// 最初の列のグループデータを読み込む
X = loadd("grunfeld.dat", "firm + Investment");
 
// 各企業の中央値によるグループ投資
median_by_firm = aggregate(X, "median");

 

欠損値を処理する新たな代入法

• 予測平均マッチング(PMM)、LRD、線形予測法を用いた代入を新しくサポートしました。
• ドナー数やマッチングタイプ、線形予測の手法を編集できるオプションが追加されました。

強力かつ柔軟なオプション引数をプロシージャに追加

新しいツールスイートにより、GAUSSプロシージャにオプションの引数を簡単に追加できます。

• デフォルト値を簡単に統合できます。
• 単一行で単一または複数のオプション入力を取得します。
• オプション入力の数を数え、入力の種類をチェックするツールが追加されました。

オプションのラムダを使用した推定のプロシージャの例

この例は、オプションの入力ラムダが渡されるかどうかに基づいて、OLS推定またはリッジ回帰のいずれかを選択する単純な推定のプロシージャを示しています。

// ... はオプション引数用のプレースホルダー
proc (1) = estimate(y, X, ...);
    local lambda;
 
    // オプションの'動的引数'を取得
    lambda = getDynargs(1);
 
    // 'lambda(ラムダ)'が渡されなかった場合,
    // 空の行列になります。
    if isempty(lambda);
        // 'lambda'が無いので標準のOLSを実行します。
        b_hat = olsRegress(y, X);
    else;
        // 'lambda'があるのでリッジ回帰を実行します。
        b_hat = ridgeRegress(y, X, lambda);
    endif;
 
    retp(b_hat);
 
endp;

上記のプロシージャを呼ぶには以下のようにします:

// オプションの入力が渡されない場合はOLS回帰が実行されます
b_hat = estimate(y, X);

または以下のようにします:

// オプションの入力が渡される場合はリッジ回帰が実行されます
b_hat = estimate(y, X, lambda);

グラフツールの強化

• plotXYFill：塗りつぶされた面積グラフを作成
  
• plotBarH：水平棒グラフを作成
  
• plotSetLegend：座標ごとに凡例を設定
• plotSetYTicInterval：y軸の目盛りの位置と間隔を制御
• αチャンネルをサポートして各グラフの用に透明度を設定可能
• 棒グラフの制御が向上
• 凡例の境界線プロパティの制御

他の新しい関数

• modec：各行列の列を計算するモード
• loaddsa：CSV、Excel、GAUSS、SASまたはSTATAのデータセットから文字列データを読み込む
• sprintf：行列の列と文字列からフォーマットされた文字列出力を作成
  

  var_names = "alpha" $| "beta" $| "gamma";
  b = { 0.34, 1.9334, -0.8983 };
  se = { 0.00002234, 0.013235, 0.03752 };

  　↓

  print sprintf(fmt, var_names, b, se);

  　↓

  alpha  0.340 (0.00)
   beta  1.933 (0.01)
  gamma -0.898 (0.04)

• weighted ols：ユーザー指定の重みで重み付きOLS(最小二乗法)推定値を計算