StataNow erweitert seine Funktionen mit dem Update vom 26. Februar um weitere Neuerungen.
Machine learning via H2O
Mit der neuen h2oml-Befehlssammlung können Sie maschinelles Lernen über H2O nutzen, um Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen, wenn klassische statistische Modelle an ihre Grenzen stoßen. Verwenden Sie Ensemble-Entscheidungsbäume wie Gradient Boosting Machine (GBM) oder Random Forest für Klassifikations- und Regressionsaufgaben. Optimieren Sie Hyperparameter, nutzen Sie Validierung oder Kreuzvalidierung (Cross Validation, CV), bewerten Sie die Modellgüte, erklären Sie Vorhersagen und vieles mehr.
Cluster-robust standard errors for interval censored multiple event Cox model
Mit dem Befehl stmgintcox können Sie intervallzensierte Daten mit mehreren Ereignissen analysieren und gleichzeitig mögliche Korrelationen zwischen den Ereigniszeiten verschiedener Ereignistypen berücksichtigen, beispielsweise beim gleichzeitigen Auftreten von Diabetes und Bluthochdruck. Darüber hinaus können Sie die Proportional-Hazards-Annahme überprüfen, einen leistungsfähigen Test auf gemeinsame Kovariateneffekte über alle Ereignisse hinweg durchführen sowie ereignisspezifische Überlebens-, Hazard- und weitere Funktionen grafisch darstellen.
Enhancement for listing data: relative observation numbers
Der list-Befehl wurde um drei neue Optionen ergänzt:
- relative: Gibt beim Anzeigen einer Teilmenge von Beobachtungen relative Beobachtungsnummern aus
- sepbyexp(exp): Fügt eine Trennlinie ein, sobald sich der Wert eines angegebenen Ausdrucks ändert. Der Ausdruck muss sich dabei nicht zwingend auf Variablen des Datensatzes beziehen.
- footer: Zeigt die Variablennamen zusätzlich als Fußzeile an.
Enhancements to H2O integration features
Die Integration von H2O wurde in zahlreichen Bereichen verbessert:
- Unterbefehle von _h2oframe benötigen keinen führenden Unterstrich mehr. So kann beispielsweise h2oframe put anstelle von _h2oframe _put verwendet werden.
- h2o init erstellt nun standardmäßig Anmeldedaten und startet neue H2O-Instanzen automatisch mit diesen Zugangsdaten. Mit den neuen Befehlen h2o credentials query und h2o credentials clear lassen sich diese verwalten.
- Die neue Option maxmem() in h2o init ermöglicht die Festlegung des maximalen Arbeitsspeichers für einen lokalen H2O-Cluster.
- Mit dem neuen Unterbefehl h2o clear können alle Ressourcen innerhalb eines H2O-Clusters gelöscht werden.
Der Befehl h2oframe wurde um mehrere neue Unterbefehle erweitert:
- factor: Wandelt Spalten in kategoriale Variablen um.
- levelsof: Listet alle Ausprägungen einer kategorialen Variable auf.
- baselevel: Legt die Referenzkategorie einer kategorialen Variable fest.
- recodelevel: Weist einer kategorialen Variable neue Kategorien zu.
- distinct: Gibt alle eindeutigen Werte einer Spalte aus.
Darüber hinaus wurden bestehende Befehle erweitert:
- put, create, import und upload unterstützen jetzt die Option current, um den erzeugten H2O-Frame direkt als aktiven Arbeits-Frame festzulegen.
- put, import, upload und split verfügen nun über die Option replace, mit der vorhandene H2O-Frames überschrieben werden können.
- put bietet zusätzlich die Option coltype(varlist, type), um den Datentyp ausgewählter Variablen im Ziel-H2O-Frame festzulegen.
- split unterstützt jetzt die Option split(numlist), mit der ein vorhandener H2O-Frame anhand definierter Anteile oder Verhältnisse in mehrere H2O-Frames aufgeteilt werden kann.
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