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Stata14新功能介绍StataCorp LP每2年左右都会发布一个新的版本，每次都给用户带来惊艳的感觉本 文由中国科学软件网翻译，供大家参考Stata 14新功能亮点Stata 14带来了令人印象深刻的更新我们为大家送上了有大有小共102个新功能 我们将指导您完成14个新特性I. Unicode支持2•新的语言下的Stata3．贝叶斯分析4. IRT模型5. Stata/MP现在支持超过21.4亿个观察值6．扩展效果7. 更多级mixed-effects模型8. 新的扩展面板数据估计9. 新的SEM和广义SEM特性10．新的时间序列II. 生存分析的动力分析和应急表12. 新的生存分析命令13．icd - 10 编码14. 阶段的权重15. 更多新功能！1. Unicode 支持Stata现在支持Uni code utf - 8格式的字符串这是互联网上使用最广泛的用来跨应 用程序存储文本的方法目标用户需要用除英语之外的其他语言来处理数据的用户，编写Stata命令一般分布的程序员 任何使用非英语来处理数据的用户都将会这种变化感兴趣程序员编写Stata命令一 般分布也会想了解如何切换到utf - &一般来说，所有用户应该意识到这种变化。

一 些用户可能之前使用扩展ASCII克服纯ASCII在他们的局限性dta文件、do-files ado-files这些文件需要从扩展ASCI I翻译为Uni code综述现在支持Un icode字符的有：变量名标签变量、值等数据和其他因为 Unicode 的变化,一切都显示正确,不必担心文件时选择正确的字体在电脑之间 共享或程序可能默认不同扩展ASCII字符集同时，许多其他软件包(例如，字处理 器)期望Uni code文本,从而输出结果将得到改善我们还添加了一些新的功能专门设计用于处理包含Un icode文本当用户需要使用 这些新功能和现有功能就足够了的时候，我们为他们提供了全面的文档来解释我 们还添加了一些新的Unicode实用程序命令，例如Unicode分析和Unicode转换，来 实现Stata 13和Stata 14之间的平稳过渡2.新的语言下的StataStata的用户界面现在支持西班牙语和日语了！目标用户：日语用户西班牙语系的用户综述我们已经完成了菜单对话框等的翻译，这个过程称为Stata为西班牙语和日语做的本 地化PDF文档和帮助文件依然还是英语如果一个用户的电脑设置为西班牙语或日语,Stata会自动识别从英语到适当的语言。

用户也可以手动选择语言：Edit > Preferences > User-interface language... (Windows/Unix)Stata 14 > Preferences > User-interface language... (Mac)我们要感谢我们的日本经销商LightSto ne Corp .在日语翻译上提供的帮助 如果你们对将Stata翻译为当地语言请联系Sarah Marrs3.贝叶斯分析贝叶斯分析是利用概率统计来解答未知参数的统计模型的统计分析它基于这样一 个假设:所有模型参数是随机量,从而先验知识的主体这种假设与传统的频率论的统 计推断形成了鲜明对比,它将考虑了所有未知但固定数量的参数目标用户健康、医学和相关领域经济学领域其他社会科学我们预料对贝叶斯分析命令感兴趣的研究者们来自广泛的学科,主要是那些在健康/ 医药及相关领域和经济学我们同时也看到了其他社会科学学科对贝叶斯分析的兴 趣综述 描述模型线性回归模型单变量常规线性模型多元正态线性模型非线性回归模型单变量广义非线性模型多元正态非线性模型Multiple-equatio n 模型其他特性12个内置可能性模型22个内置的先验分布连续、二进制、命令和计算结果之前连续和离散分布自适应 Metropolis-Hastings 和吉布斯方法编写自己的贝叶斯模型的工具图形融合诊断MCMC 效率后,中位数、可信区间和更多贝叶斯信息准则和贝叶斯因子区间假设检验模型的后验概率其他贝叶斯分析是全新的261页Stata贝叶斯分析参考手册的主题。

技术说明贝叶斯分析是回答研究问题,利用概率统计模型的未知参数声明的统计分析它基于 这样一个假设:所有模型参数是随机量,从而先验知识的主体这种假设与传统形成了 鲜明对比,频率论的统计推断,所有参数视为未知但固定数量贝叶斯分析使用所谓的推理关于模型参数的后验分布后验分布的结果更新之前知 识模型参数（前分布）观测数据的证据（可能性模型）贝叶斯推理使用后验分布形式不 同模型参数的总结,包括点估计如后,中位数,和百分位数,区间估计称为可信的间隔 此外,所有关于模型参数可以表示为概率的统计测试语句的基础上估计的后验分布 叶斯分析的主要优势在标准频率论的分析包括合并前信息分析的能力，一个直观的 解释置信区间）作为固定参数已知所属范围指定概率，以及一个实际的概率分配给任 何假设的能力Stata 14 为贝叶斯统计分析提供了新的 bayesmh 命令和相应的套件的功能 mhbayesmh 代表 Metropolis-Hastings 结束用户可以使用一个合适的模型自适应 Metropolis-Hastings 算法,或者完整的吉布斯算法,两种算法的结合我们为连续可能性,二进制,序数,计数结果提供了1 2 个内置模型。

这些是结合了22 个内置分布,它可能是连续的,一元,连续多变量、离散等等这意味着 bayesmh 可以 支持单变量、多变量和 multiple-equation 模型,是否线性或非线性用户不仅可以访问我们的预定程序的可能性模型套件,他们甚至可以编写自己的如果他们写自己的模型，他们仍然可以使用内置的优先功能Postestimation特性也 是相同的评估后,用户可以诊断融合和分析结果 bayesgraph 诊断让用户直观地检查集合 新的 bayesstatsess 命令是用来检查采样效率可能感兴趣的其他特性是能够获得后验平均值及其模型参数和模型参数功能的 MCMC 标准错误，利用贝叶斯信息准则比较模型的能力，执行间隔的能力参数的假 设检验,一组参数,甚至函数的参数以及能力模型假设检验通过后验概率模型4•项目反应理论（IRT ）模型IRT模型探索潜在的（未被注意的）特征和项测量方面的特征之间的关系这通常出现 在标准化测试中感兴趣的特征的能力一组物品 （问题）设计和测量的响应不可见的 特征,例如,数学能力目标用户 教育研究者 心理计量学家心理学家 健康研究人员 健康服务和健康政策研究人员我们预计,IRT模型将会成为教育研究人员、心理计量学家、心理学家、健康研究人 员等注重生活质量,并在较小程度上,那些在卫生服务研究或卫生政策研究研究质量 改进感兴趣的对象。

综述Stata可以配合以下模型：二项：1PL, 2PL, 3PL分类项：标称响应序数项目：递级反应，等级量表，局部信用以及混合以上所有模型的混合模型特性分类和顺序的结果在输出控制项分组和排序完整的套件 postestimation 图表项目特征曲线（ICCs）类别特性曲线（CCCs）项目信息函数(IIFs)试验特性曲线(TCC)测验信息函数(TIF)指导用户通过分析控制面板IRT 主题的介绍见全新 Stata 项目反应理论参考手册199 页技术说明IRT代表项目反应理论.IRT模型探索潜在的(未被注意的)特征和项测量方面的特征 之间的关系这通常出现在标准化测试中感兴趣的特征的能力一组项目 (问题)的 设计和测量来响应不可见的特征,例如,数学能力问题也可以用来测量难以察觉的人格特质,态度、健康状况、生活质量,等等项目可 以是我们认为测量特征的任何可观察到的变量也就是说,虽然可观察到的物品通常 可以反应问题,他们并不需要做到例如,卫生服务研究人员目前会使用 IRT 来检查 医疗质量指标的设定从而最佳捕获全面质量Stata可以兼容模型项目，序数物品，或分类项这些包括了for bi nary items, one-parameter logistic (1PL), two-parameter logistic (2PL), and three-parameter logistic (3PL); for ordinal items, graded-response模型，rating-scale模型以及 partial-credit模型。

还有for categorical items, nominal response模型Stata也适合 混合模型在不同的项目使用不同的模型补充模型的作用是用来控制的结果的显示功能不同的学科有一系列项目物品的分 类和分组Stata能够定制输出到用户的特定需求,排序的错误,困难,或项目也可以通过项目或 参数分组还有一个全系列的postestimation图表用来评估项目和测试项目特征曲 线(ICCs),类别特性曲线(CCCs)和测试特性曲线(TCC)在一个项目或测试描述“成功” 的可能性项目信息函数(IIFs)和测试信息功能(TIF)描述了可以获得不同级别的潜在 特质的信息量Stata包括一个控制面板来指导用户通过IRT模型进行拟合和分析5. Stata/MP现在支持超过21・4亿个观察值目标用户： 有非常大的数据集的用户我们预期对这种变化感兴趣的用户主要是需要非常大的数据集和计算机硬件支持的 人综述允许的最大数量的观察在Stata / MP从21.4亿增长到21.4亿的理论上限观测的具体 处理数量也会依赖于计算机上的可用内存和数据集的宽度Sample calculations 计算样本Scenario 1: width = 43 bytes (same as auto.dta)Scenario 2: width = 64 bytesScenario 3: width = 96 bytesBillions of Observations Computer's Memory ScenarioMemory Used (1) (2) (3) 128GB 112GB 1.8 1.4 1.0256GB 240GB 3.8 2.9 2.1512GB 496GB 7.9 6.1 4.4 1024GB 1008GB 16.2 12.3 9.8 1536GB 1520GB 24.4 18.5 13.6 □工作变量独有的宽度数据 使用内存是用于存储数据的总量 假设 Stata 消耗几乎所有计算机的资源（单机） 观察树叶额外的三个工作空间变量实践证明,鉴于当前的硬件限制,Stata / MP可以分析10至最大200亿个观察的电脑, 但这是为随着硬件功能的提高而随着时间的推移而增长。

6. 扩展效果目标用户： 经济学家 社会学家和其他社会学科的用户 健康学家新的 treatment-effects 命令将引起许多用户的极大兴趣经济学背景的用户和那些 已经熟悉Statateffects的命令将认识到“treatment-effects”的术语其他用户,特别是 健康科学和社会科学（例如,社会学）,可能更熟悉使用估计量本身的名称这个概念 （例 如,IPW）现有的 teffects 用户经常要求新平衡统计综述： 新的评估量 生存处理效果 回归调整 加权回归调整。