Stata 17 中引入了许多新功能。但是您知道我们在不同版本之间不断添加的新功能吗？下面，我们将向您介绍 Stata 17 发布以来我们添加的新功能。
界面
。Do-file Editor 有许多新的增强功能。
. 现在，您可以通过在书签注释中添加字符#来增加导航控件中书签标签的缩进层级。例如，书签注释**## Bookmark 2将比书签注释**# Bookmark 1缩进一级。
. Java 和 Python 代码块现已添加到导航控件。
. 现在，通过单击
，您可以仅执行光标所在的当前行。然后光标将自动前进到下一个可执行行，绕过空行和注释。
. Do-file Editor 现在支持 Java 代码块的代码折叠。
. 当您通过切换或单击某行的书签边距来创建书签时，Do-file Editor 现在会自动为该书签添加默认名称。
. 现在您可以通过单击行的书签边距将书签添加到 Mata 或 Java 代码块。Do-file Editor 将添加书签注释 //#，这对于 Mata 和 Java 都是有效的注释。
. 您现在可以通过单击 Edit > Select 来选择书签之间的文本。
数据管理
。当使用 jdbc 从带有Java API的数据库中加载、写入或查看数据时，如果jdbc驱动程序需要多个JAR文件才能工作，可以使用新的jarpath() 选项*存储驱动程序JAR文件的目录以及驱动程序依赖项。
。当使用 egen 函数 iqr()、median() 和 pctile() 时，您现在可以*autotype 选项来自动创建较小类型的变量(byte、int、long或double)来保存结果。
函数
四个新的矩阵函数——vech()、vecp()、invvech() 和 invvecp()—可用于执行方阵和向量之间的转换。
可定制表格
新的 etable 命令从一个或多个估计命令创建一个估计结果表。该表可以通过多种方式进行定制，包括要报告的统计数据、数字和字符串格式、表示重要性的星号、注释、标题、标签等。表格可以直接导出为 Microsoft Word、HTML、PDF、Microsoft Excel、LaTeX、Markdown、SMCL 或纯文本。大多数情况下，单独使用 etable 即可一步创建、自定义和导出表格。但是，由于 etable 创建了一个集合，因此可以使用 collect 命令套件进一步自定义该表。
table 命令现在更加强大和方便。
. 定义行、列和单独表的变量现在可以是字符串变量。以前，在此上下文中只允许使用数字变量。
. table 现在用于定义行、列和单独表格的数字变量格式以及使用 statistic() 选项中*的因子变量的格式显示结果。
. 使用新的 zerocounts 选项，当遇到单元格计数为 0 时，table 现在将报告 0 而不是将单元格留空。
collect 命令套件在自定义和导出表格方面有所改进。
. 使用新的 collect composite 命令，您现在可以创建由多个其他结果组成的单个结果。这意味着您可以创建一个结果，如平均值和标准差，并将其放在表格的一个单元格中，而不是两个单独的单元格中。
. 现在您可以*，当结果**过*的较小值或较大值时，表格中将显示一些替代文本。当 p 值小于该值时，这对于将 p 值报告为“<0.0001”特别有用。
. 现在您可以为表格添加自定义标题和注释。
. 现在，在导出到 SMCL、纯文本、Markdown、HTML 和 LaTeX 文档时，可以附加表格。
. 当创建一个包含星号表示重要性的表格时，您现在可以请求在表格底部添加注释，指示每个符号所代表的重要性级别。
. 当将有许多空单元格的大表导出到PDF、Microsoft Word或Microsoft Excel时，collect export 现在更快了。
. 现在可以为 nil 或 none *颜色，来删除任何现有的颜色规范。
. 将表格导出到 Excel 文件时，现在可以使用 open 选项打开内存中的Excel文件进行修改。
. 现在可以*将表格导出到 LaTeX 的样式，以确定表格是否水平居中以及是否使用 LaTeX 表格环境。
报告
。出版物通常需要在奇数页和偶数页上交替出现页眉和页脚。 putdocx begin 和 putdocx sectionbreak 现在可以轻松创建内容不同的页眉和页脚的Word 文档。
。当您需要使用 putdocx append 或 putdocx save 追加多个文档时，现在可以*应在较终文档中应使用哪些附加文档的样式。
。现在，在使用 putdocx table或 putpdf table向文档添加表格时，您可以自定义表格的标题和注释——*字体、颜色、对齐方式等。
。putdocx table现在允许您使用 height() 和 width() 选项*单独的行高和列宽。 或者，您可以通过提供列宽矩阵来*所有列的宽度。
广义统计
用于拟合跨栏模型的 churdle 命令现在提高了线性模型的数值精度。在某些情况下，现在可以拟合以前没有收敛或初始值不可行的模型。
Meta-analysis
。是否执行子组分析？ 现在，当您使用meta forestplot和meta summarize来创建森林图和meta-analysis摘要时，可以获得每个子组的总体效应大小的预测区间。
。创建子组森林图时，现在会显示每个组特定总体效应大小的组内显著性检验。
。创建森林图时，您现在可以对异质性统计、同质性检验、总体效应大小的显著性检验以及这些统计数据的子组变异所显示的文本进行很好的控制。
贝叶斯分析
。bayesmh 命令具有许多增强功能：
. 新的先验 mvnscaled() 提供了具有缩放协方差矩阵的多元正态先验。 新分布可用于为线性回归模型的回归系数*共轭先验。
. Gibbs 抽样现在可用于组合概率似然和回归系数的多元正态先验。
. 在线性、非线性和多方程模型中，时间序列操作符现在可以与自变量一起使用。这使您可以拟合各种贝叶斯时间序列模型，例如贝叶斯阈值自回归模型。
处理效应
。现在可以在 didregress 和 xtdidregress 之后使用新的 estat grangerplot 命令，以图形方式评估**效果是否随时间变化。
。如果您正在使用 didregress 或 xtdidregress 进行差异估计，并且使用 Wild bootstrap 计算置信区间和 p 值，那么您现在将更快地获得结果。此外，如果您需要提高内存使用率，现在可以在块中执行 Wild bootstrap。
生存分析
。如果您正使用 Stata/MP，并为具有200个或更多观察值的区间删失生存时间数据拟合Cox比例风险模型，那么现在估计速度会更快。
编程
。在 PyStata 模块中， 现在可以在 init() 函数中包含 splash 参数。 添加splash是为了控制在 Stata 初始化时是否显示splash消息。
。如果使用的是 Mata 求解器和逆变器，您现在可以使用 mata set matasolvetol 命令在公差计算中设置标量因子。
。Mata 的 solve_tol() 函数运行速度更快了。 因此，许多依赖 solve_tol() 的Mata 求解器和逆变器，例如qrsolve()、lusolve() 和cholsolve()，也更快了。 同样，使用这些函数的 Stata 估计命令（例如，sem）速度也更快了。
速度
。如果您正在使用 didregress 或 xtdidregress 进行差异估计，并且正在使用 Wild bootstrap 计算置信区间和 p 值，那么现在可以更快地获得结果。
。如果您正在使用 Stata/MP，并使用具有 200 个或更多观测值的 stintcox， 为区间删失事件时间数据拟合 Cox 比例风险模型，则估计速度更快。
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