リリースノート

各バージョンで追加された主な新機能をご紹介します。

ご購入・アップグレード

バージョン	リリース日	新機能
StataNow 18.5	2024. 5 2024. 6 2024. 8 2024. 9 2024.10 2024.11 2024.12	高次の固定効果相関のメタ分析弱い操作変数に対する頑健な推論操作変数を介したSVARモデル VARモデルにおけるロバスト標準誤差相関のある変量効果（CRE）モデルベイズ推定における事前分布線形回帰におけるベイズ変数選択区間打ち切り複数イベントCoxモデル	ベイズ分位点回帰非対称ラプラス回帰のベイズ推定 Doファイルエディタの機能拡張変数で配色できるグラフ PyStataの機能拡張 Mundlak適合度検定パネルデータに対するVARモデル IRFの操作変数局所射影コントロール関数線形およびプロビットモデル StataNow の新機能
Stata 18	2023. 4	ベイズモデル平均化(BMA) 不均一な差分の差分モデルグループ逐次デザインマルチレベルメタ分析有病率のメタ分析スプライン関数の生成線形モデルのロバストな推論複数のフレームの利用	因果媒介分析記述統計量の表 RERI サンプルサイズを考慮したAIC ワイルドクラスタブートストラップ IRFの局所射影時間依存共変量を伴う区間打ち切りCoxモデル生存モデルの適合度プロット Stata 18 の新機能
Stata 17	2021. 4	表の作成ベイズ計量経済学：VAR、DSGE、IRFなど高速計算差分の差分(DID)と三重差分モデル Interval-censored Cox生存モデル	Jupyter Notebook連携多変量メタ分析ベイズマルチレベルモデル SEM形式など処置効果のlasso推定 Python-Stata連携 Stata 17 の新機能
Stata 16	2019. 6	Lassoモデルレポート作成機能メタ分析 Python連携ベイズ推定：複数プルチェーンなど	SAS、SPSSファイルのインポート内生性、サンプルセレクション、処置効果を伴うパネルデータ分析ノンパラメトリックな系列回帰選択モデル複数のデータセットの読込み Stata 16 の新機能
Stata 15	2017. 6	内生性、サンプルセレクション、処置効果を伴うモデル (拡張型回帰モデル) 潜在クラス分析 (LCA) bayesプリフィックスによるベイズ推定線形DSGEモデル	有限混合モデル空間自己回帰モデル区間打ち切りパラメトリック生存モデル非線形混合モデル Word文書やPDF文書の作成 Stata 15 の新機能
Stata 14	2015. 4	ベイズ分析マルチレベ生存ルモデル項目応答理論 (IRT) Unicode対応処置効果モデル：生存アウトカム、内生的処置、バランス診断	サーベイデータ、Satorra Bentler adjustment、生存データによるSEM サーベイデータのマルチレベルモデルマルコフスイッチングモデル検出力とサンプルサイズ： Cochran Mantel Haenszel検定、生存分析 Excel連携 Stata 14 の新機能
Stata 13	2013. 6	処置効果：IPW、傾向スコアマッチング、回帰調整、IPWRA、二重に頑健な手法カウント、順序、カテゴリカルなアウトカムのマルチレベルモデル順序・カテゴリカルアウトカムのパネルデータ分析	一般化SEM：二値、カウント、順序アウトカムのSEM、マルチレベルSEM 検出力とサンプルサイズ：平均、比率、分散、相関、ANOVA 切断・連測アウトカムプロジェクトマネージャ Stata 13 の新機能
Stata 12	2011. 7	構造方程式モデリング(SEM) 多重代入：連鎖方程式、条件付き代入、グループ内代入等高線図 Excelファイルの入出力	対比較限界効果のプロットマルチレベルモデル：残差構造、頑健な標準誤差、加重非観測コンポーネントモデル (UCM) ROC解析 Stata 12 の新機能
Stata 11	2009. 7	多重代入：単変量代入、多変数代入、コントロールパネル一般化モーメント法 (GMM) グラフのフォント：イタリック、ボールド、ギリシャ文字 PDFドキュメント	因子変数限界効果解析競合リスク回帰状態空間モデル動学的因子モデル変数マネージャ Stata 11 の新機能
Stata 10	2007. 6	グラフエディタ正確ロジスティック・ポワソンモデル内生的なリグレッサを伴う線形モデル： GMM、LIML、2SLS ダイナミックパネルデータモデル svyプリフィックスコマンドマルチレベルロジスティック・ポワソンモデル	生存モデルの検出力分析：ログランク検定、Coxモデル、指数検定多変量解析：判別分析、多次元スケーリング、コレスポンデンス分析選択モデル：ランダム効用入れ子ロジット、McFaddenの選択モデル日付・時間変数