Neu in GAUSS 20

Pakete in einem Schritt herunterladen und installieren

• Schnelleres Arbeiten durch schnelleren Zugriff auf vorkonfigurierte GAUSS-Pakete
• Herunterladen, installieren und aktualisieren von GAUSS-Paketen ohne das Programm zu verlassen
• Unterstützung sowohl für die kostenpflichtigen als auch die neuen kostenlosen GAUSS-Pakete
• Download aus den Aptech-Channels oder privates Teilen von Paketen innerhalb einer Organisation

Verbesserte Funktionen für Paneldaten

Neue Funktionen zur gruppenübergreifenden Zusammenfassung von Ergebnissen nach:

• Mittelwert, Minimum, Maximum, Median, Modus, Varianz, Summe und Standardabweichung.

Beispiel: Zusammenfassen nach Jahr

{prism lang="javascript" plugins="line-numbers"} // Load data with the grouping data in the first column X = loadd("grunfeld.dat", "Years + Investment"); // Group investment by average for year mean_by_year = aggregate(X, "mean"); {/prism}

Beispiel: Zusammenfassen nach Firma

{prism lang="javascript" plugins="line-numbers"} // Load data with the grouping data in the first column X = loadd("grunfeld.dat", "firm + Investment"); // Group investment by median for each firm median_by_firm = aggregate(X, "median"); {/prism}

Erweiterte Anrechnungsverfahren für fehlende Werte

• Neue Unterstützung für prädiktives Mittelwert-Matching, lokale Residuendiagramme und lineare prädiktive Anrechnungsverfahren 
• Anpassbar mit Optionen für die Anzahl Spender, den passenden Typ und lineare Vorhersagemethoden

Optionale Argumente: Steigerung der Leistungsfähigkeit und Flexibilität von Prozeduren

Eine Sammlung neuer Werkzeuge erleichtert es, optionale Argumente zu GAUSS-Prozeduren hinzuzufügen.

• Einfache Integration von Standardwerten
• Abrufen einzelner oder mehrerer optionaler Eingaben in einer einzigen Zeile
• Werkzeuge zum Zählen der Anzahl optionaler Eingaben und Überprüfen von Eingabetypen

Beispiel: Schätzverfahren mit optionalem Lambda

Das vorliegende Beispiel zeigt eine einfache Schätz-Prozedur, die entweder die OLS-Schätzung oder die Ridge-Regression auswählt, abhängig davon, ob eine optionale Eingabe, Lambda, übergeben wurde

{prism lang="javascript" plugins="line-numbers"} // ... is a placeholder for the optional arguments proc (1) = estimate(y, X, ...); local lambda; // Get the optional 'dynamic argument' lambda = getDynargs(1); // If the 'lambda' was not passed in, // it will be an empty matrix. if isempty(lambda); // No 'lambda' so perform standard OLS b_hat = olsRegress(y, X); else; // 'lambda' passed in so perform ridge regression b_hat = ridgeRegress(y, X, lambda); endif; retp(b_hat); endp; {/prism}

Die obige Prozedur kann folgendermaßen aufgerufen werden:

{prism lang="javascript" plugins="line-numbers"} // OLS regression when optional input is not passed in b_hat = estimate(y, X); {/prism}

oder wie hier:

{prism lang="javascript" plugins="line-numbers"} // Ridge regression is performed when optional input is passed in b_hat = estimate(y, X, lambda); {/prism}

Erweiterte Grafikwerkzeuge

Neue gefüllte Flächendiagramme mit plotXYFill

Neue horizontale Balkendiagramme mit plotBarH

Weitere neue Grafikfunktionen

• Der Befehl plotSetLegend unterstützt das Platzieren der Legende mithilfe von Koordinaten  
• Präzise Kontrolle über die Platzierung der Hilfsstriche und zugehörigen Intervalle auf der y-Achse mithilfe des Befehls plotSetYTicInterval
• Die Unterstützung für Alpha-Kanäle bezieht sich auf die Transparenz jeglicher Elemente eines Diagramms
• Bessere Kontrolle über Balkendiagramme
• Kontrolle über die Eigenschaften der Legendenumrandung

Weitere neue Funktionen

• modec - Berechnung des Modus für jede Matrixspalte
• loaddsa - Laden von Stringdatensätzen aus CSV-, Excel-, GAUSS-, SAS- oder STATA-Datensätzen
• sprintf - Erzeugen von Ausgaben mit formatierten Strings aus Spalten von Matrizen oder Strings {prism lang="javascript" plugins="line-numbers"} var_names = "alpha" $| "beta" $| "gamma"; b = { 0.34, 1.9334, -0.8983 }; se = { 0.00002234, 0.013235, 0.03752 }; {/prism} ↓ {prism lang="javascript" plugins="line-numbers"} print sprintf(fmt, var_names, b, se); {/prism} ↓ {prism lang="javascript" plugins="line-numbers"} alpha 0.340 (0.00) beta 1.933 (0.01) gamma -0.898 (0.04) {/prism}
• weighted ols - Berechnung der gewichteten OLS-Schätzwerte mit benutzerdefinierten Gewichten