GAUSS™ 20

より簡単になったGAUSSパッケージのインストール

GAUSS20 パッケージ
  • 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

GAUSS20 パネルデータ分析
  • 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

GAUSS20 欠損値
  • 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
    GAUSS20 面積グラフ
  • plotBarH:水平棒グラフを作成
    GAUSS20 水平棒グラフ
  • 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
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