Stata16用mwpインデックス

 mwp  タイトル 解説書  mwp  タイトル 解説書
001  日付/時間情報の入力 BR01 051  arch - ARCH系モデル TS01
002  tsset - 時系列データの初期設定 TS01 052  単位根検定(ADF検定) TS01
003  arima - 自己回帰移動平均モデル TS01 053  単位根検定(DF-GLS検定) TS01
004  var - VARモデルのフィット TS02 054  単位根検定(P-P検定) TS01
005  varbasic - VARモデルのフィット TS02 055  arima postestimation機能 TS01
006  irf - IRF系コマンドの用法 TS02 056  arch postestimation機能 TS01
007  svar - 構造型VARモデルのフィット TS02 057  varsoc - ラグ次数選択 TS02
008  vec intro - VEC系コマンドの概要 TS02 058  varstable - 安定性 TS02
009  corrgram - コレログラムの作成 TS01 059  varlmar - 残差自己相関 TS02
010  xtset - パネルデータの初期設定 XT01 060  varnorm - 正規性検定 TS02
011  ir/iri - 罹患率データの分析 EP01 061  varwle - ラグ項の有意性 TS02
012  cs/csi - リスクデータの分析 EP01 062  vargranger - Granger因果性検定 TS02
013  cc/cci - 症例対照データの分析 EP01 063  vec - VECモデルのフィット TS02
014  tabodds - 症例対照データの分析 EP01 064  vecrank - 共和分ランクの推定 TS02
015  mhodds - 症例対照データの分析 EP01 065  vecstable - 安定性 TS02
016  mcc/mcci - 症例対照データの分析 EP01 066  veclmar - 残差自己相関 TS02
017  xtreg - 線形回帰モデル XT01 067  vecnorm - 正規性検定 TS02
018  mixed - 線形混合モデル ME01 068  fcast compute - 動的予測 TS02
019  xtlogit - ロジスティック回帰モデル XT01 069  fcast graph - 動的予測のプロット TS02
020  欠番   070  table - 要約統計情報のテーブル化 BR04
021  stset - 生存時間データの初期設定 ST01 071  tabstat - 要約統計情報のテーブル化 BR04
022  sts - ノンパラメトリック分析 ST01 072  tabulate oneway - 一元度数分布表 BR04
023  stcox - セミパラメトリック分析 ST01 073  tabulate twoway - 二元度数分布表 BR04
024  streg - パラメトリック分析 ST01 074  tabsum - 要約統計情報のテーブル化 BR04
025  sts graph - グラフ作成機能 ST01 075  tabdisp - テーブルの作成 BR04
026  stcurve - グラフ作成機能 ST01 076  functions - 関数群の用例 BR04
027  推定機能 BR01 077  egen - 変数の生成(拡張機能) BD01
028  因子変数 BR01 078  プログラミング機能 BR01
029  マージン/限界効果 BR01 079  サーベイデータの扱い BR01
030  欠番   080  infile - インポート(自由形式) BD01
031  infix - インポート(固定形式) BD01 081  mvencode - 欠損値のコード変換 BD01
032  encode - データ変換(文字列→数値) BD01 082  ivregress - 操作変数法による回帰 BR02
033  recode - コードの変換 BD01 083  単変量時系列分析 TS01
034  append - データセットの付加 BD01 084  欠番  
035  merge - データセットの併合 BD01 085  疫学系テーブルの分析 EP01
036  reshape - wide/long形式変換 BD01 086  生存時間分析の基本 ST01
037  regress - 線形回帰 BR01 087  poisson - ポアソン回帰 BR02
038  regress postestimation機能 BR01 088  ologit - 順序ロジスティック回帰 BR02
039  logistic - ロジスティック回帰 BR01 089  oprobit - 順序プロビット回帰 BR02
040  logistic postestimation機能 BR01 090  mlogit - 多項ロジスティック回帰 BR02
041  ttest - 平均値の等値性検定 BR03 091  mprobit - 多項プロビット回帰 BR02
042  anova - 分散分析 BR03 092  Excelデータのインポート/エクスポート BD01
043  sdtest - 分散の等値性検定 BR03 093  contrast - コントラスト BR03
044  欠番   094  pwmean - 平均値のペアワイズ比較 BR03
045  kwallis - Kruskal-Wallis 検定 BR03 095  pwcompare - ペアワイズ比較 BR03
046  signrank - 符合付順位検定/符合検定 BR03 096  ビジネスカレンダーの設定 BR01
047  ranksum/median - 順位和/中央値検定 BR03 097  欠番  
048  sktest - 正規性検定(歪度/尖度) BR03 098  sureg - 見かけ上無関係な回帰 BR02
049  swilk/sfrancia - 正規性検定 BR03 099  reg3 - 3段階最小2乗法 BR02
050  ROC分析概要 EP01 100  mvreg - 多変量回帰 MV01
 
 
 mwp  タイトル 解説書  mwp  タイトル 解説書
101  stcrreg - 競合リスク回帰 ST01 151  sts test - sts系等値性検定  ST01
102  多重代入機能の概要 MI01 152  sts list - sts系リスト出力 ST01
103  manova - 多変量分散分析 MV01 153  欠番  
104  manova postestimation機能 MV01 154  stphplot/stcoxkm - 比例ハザード性検定 ST01
105  factor - 因子分析 MV01 155  stcox postestimation機能 ST01
106  factor postestimation機能 MV01 156  欠番  
107  pca - 主成分分析 MV01 157  streg postestimation機能 ST01
108  pca postestimation機能 MV01 158  欠番  
109  rotate - 回転機能 MV01 159  tobit - Tobit回帰 BR02
110  cluster - クラスタ分析概要 MV01 160  tobit postestimation機能 BR02
111  cluster linkage - 階層型クラスタ分析 MV01 161  intreg - 区間回帰 BR02
112  cluster kmeans - 分割型クラスタ分析 MV01 162  qreg/iqreg/sqreg/bsqreg - 分位点回帰 BR02
113  cluster stop - クラスタ分析用停止則 MV01 163  glm - 一般化線形モデル BR02
114  cluster dendrogram - デンドログラム MV01 164  glm postestimation機能 BR02
115  cluster generate - グループ変数の生成 MV01 165  xtgee - 一般化推定方程式 XT01
116  discrim - 判別分析概要 MV01 166  xtgee postestimation機能 XT01
117  discrim lda - 線形判別分析 MV01 167  xtreg postestimation機能 XT01
118  LDA postestimation機能 MV01 168  xtlogit postestimation機能 XT01
119  discrim knn - k近傍法判別分析 MV01 169  mixed postestimation機能 ME01
120  KNN postestimation機能 MV01 170  xtgls - 一般化最小2乗法 XT01
121  discrim estat系機能 MV01 171  xtregar - AR(1)擾乱を持つ線形回帰 XT01
122  Intro 4 - SEMに伴う基本概念 SE01 172  xtivreg - 操作変数法による線形回帰 XT01
123  Ex01 - 測定モデル(単一因子) SE01 173  gmm - 一般化モーメント法 BR02
124  Ex03 - 測定モデル(複数因子) SE01 174  gmm postestimation機能 BR02
125  Ex04 - 適合度指標 SE01 175  xtabond - Arellano-Bond推定法 XT01
126  Ex05 - 修正指数 SE01 176  xtdpdsys - 動的パネル推定法 XT01
127  Ex07 - 非再帰的構造モデル SE01 177  xtdpd - 動的パネル推定法 XT01
128  Ex08 - 係数の検定と制約の付加 SE01 178  nl - 非線形最小2乗推定 BR02
129  Ex09 - 潜在内生変数を含むモデル SE01 179  cnsreg - 制約付き線形回帰 BR02
130  Ex10 - MIMICモデル SE01 180  test - 線形仮説の検定 BR03
131  Intro 6 - グループの制御 SE01 181  lrtest - 尤度比検定 BR03
132  Ex20 - グルーピング SE01 182  clogit - 条件付きロジスティック回帰 BR02
133  Ex21 - グループレベルの適合度指標 SE01 183  clogit postestimation機能 BR02
134  Ex22 - グループ間での等値性検定 SE01 184  probit - プロビット回帰 BR02
135  Ex23 - グループ間での制約の付加 SE01 185  probit postestimation機能 BR02
136  Intro 11 - SSDによるモデルのフィット SE01 186  欠番  
137  Intro 7 - SEM推定後機能 SE01 187  boxcox - Box-Cox回帰 BR02
138  Ex11 - Bentler-Weeks形式 SE01 188  欠番  
139  Ex13 - 方程式レベルのWald検定 SE01 189  anova postestimation機能 BR03
140  Ex14 - 予測値 SE01 190  oneway - 一元配置ANOVA BR03
141  Ex15 - 高次CFA SE01 191  marginsplot - マージンのプロット BR01
142  SEMによるCFAへのアプローチ SE01 192  regress postestimation - 診断プロット BR01
143  Ex16 - 相関の検定 SE01 193  logit - ロジスティック回帰 BR02
144  Ex17 - 相関のあるユニークネスモデル SE01 194  logit postestimation機能 BR02
145  Ex18 - 潜在成長モデル SE01 195  テキストデータのimport/export BD01
146  Ex24 - 信頼性 SE01 196  ivregress postestimation機能 BR02
147  ltable - 生命表 ST01 197  poisson postestimation機能 BR02
148  stdescribe - 生存時間データの記述 ST01 198  ologit postestimation機能 BR02
149  stsum - 生存時間データの要約統計情報 ST01 199  oprobit postestimation機能 BR02
150  stci - 生存時間の信頼区間 ST01 200  sureg postestimation機能 BR02
 
 
 mwp  タイトル 解説書  mwp  タイトル 解説書
201  reg3 postestimation機能 BR02 251  fracreg - Fractional 応答回帰  BR02
202  intreg postestimation機能 BR02 252  fracreg postestimation機能 BR02
203  nl postestimation機能  BR02 253  betareg - ベータ回帰  BR02
204  多階層混合効果モデルの概要  ME01 254  betareg postestimation機能 BR02
205  melogit - 混合効果ロジスティックモデル  ME01 255  Bayesian postestimation機能  BY01
206  melogit postestimation機能  ME01 256  stteffects intro - 生存時間処置効果の概要 TE01
207  var intro - VARモデルの概要  TS02 257  stteffects ra - 生存時間回帰調整法 TE01
208  stcrreg postestimation機能  ST01 258  stteffects ipw - 生存時間逆確率加重法 TE01
209  Intro 1 - SEM機能の紹介  SE01 259  eteffects - 内生処置効果推定 TE01
210  Ex06 - 線形回帰  SE01 260  eteffects postestimation機能  TE01
211  Ex12 - 見かけ上無関係な回帰 (SUR)  SE01 261  teffects psmatch - 傾向スコアマッチング TE01
212  PSS分析の概要 PS01 262  stsplit - 生存時間レコードの分割 ST01
213  処置効果概要 TE01 263  esize - 効果量 BR03
214  power - 検定力と標本サイズ PS01 264  bootstrap - ブートストラップ推定 BR01
215  power, graph - グラフ出力 PS01 265  bootstrap postestimation機能 BR01
216  power, table - テーブル出力 PS01 266  diagnostic plots - 分布診断プロット BR01
217  teffects ra - 回帰調整法 TE01 267  stepwise - ステップワイズ推定 BR01
218  teffects ipw - 逆確率加重法 TE01 268  ci - 信頼区間 BR01
219  meglm - 混合効果一般化線形モデル ME01 269  mswitch - マルコフスイッチングモデル TS01
220  meglm postestimation機能 ME01 270  mswitch postestimation機能 TS01
221  Intro 3 - 因子変数 SE01 271  estat sbknown - 構造変化の検定 TS01
222  Ex27g - 測定モデル(単一因子) SE01 272  estat sbsingle - 構造変化の検定 TS01
223  Ex28g - 1パラメータIRTモデル SE01 273  ucm - 観測不能成分モデル TS01
224  Ex29g - 2パラメータIRTモデル SE01 274  ucm postestimation機能 TS01
225  Ex30g - 混合効果モデル(2 レベル) SE01 275  sspace - 状態空間モデル TS02
226  Ex31g - 測定モデル(2 因子) SE01 276  sspace postestimation機能 TS02
227  Ex32g - 構造モデル SE01 277  dfactor - 動的因子モデル TS02
228  Ex33g - ロジスティック回帰 SE01 278  dfactor postestimation機能 TS02
229  Ex34g - 組合せモデル SE01 279  regress postestimation - 時系列用 TS01
230  Ex35g - 順序probit/logistic回帰 SE01 280  ivprobit - 内生変数を伴うプロビット回帰 BR02
231  Ex36g - MIMICモデル SE01 281  ivprobit postestimation機能 BR02
232  Ex37g - 多項ロジスティック回帰 SE01 282  heckman - Heckman 選択モデル BR02
233  Ex38g - ランダム切片/傾きモデル SE01 283  heckman postestimation機能 BR02
234  forecast - 経済モデルの予測 TS02 284  mlogit postestimation機能 BR02
235  kappa - 評定者間一致度 EP01 285  mprobit postestimation機能 BR02
236  処置効果 - 技術的背景 TE01 286  unicode translate - Unicode への変換 BD01
237  [BAYES] Intro - ベイズ分析概要 BY01 287  bayes - bayes prefixコマンド BY01
238  irt - 項目応答理論概要 IR01 288  Ex50g - LCA: 潜在クラスモデル SE01
239  Bayes cmds - ベイズ系コマンドの紹介 BY01 289  Ex51g - LCA: 適合度判定 SE01
240  bayesmh - ベイズ回帰モデル BY01 290  Ex52g - LCA: 潜在プロファイルモデル SE01
241  irt 1pl - IRT 1PL モデル IR01 291  Ex53g - 有限混合ポアソン回帰 SE01
242  irt 2pl - IRT 2PL モデル IR01 292  Ex54g - 有限混合ポアソン回帰 SE01
243  irt grm - IRT GRM モデル IR01 293  fmm intro - 有限混合モデルの機能概要 FM01
244  hausman - Hausman検定  BR03 294  erm Intro1 - ERM コマンドの紹介 ER01
245  xtunitroot - パネルデータ単位根検定  XT01 295  dsge Intro1 - DSGE モデルの紹介 DS01
246  xtnbreg - 負の二項モデル XT01 296  sp Intro1 - SAR モデルの紹介 SP01
247  xtstreg - 変量効果生存時間モデル XT01 297  dsge Intro3a - New Keynesianモデル DS01
248  xtstreg postestimation機能   XT01 298  dsge Intro3b - New Classicalモデル DS01
249  mestreg - 混合効果生存時間モデル ME01 299  dsge Intro3c - 金融摩擦モデル DS01
250  mestreg postestimation機能 ME01 300  dsge Intro4 - DSGEモデルの書換え DS01
 
 
 mwp  タイトル 解説書  mwp  タイトル 解説書
301  dsge Intro4a - 制御変数へのショック DS01 351  Ex42g - ME: 媒介モデル SE01
302  dsge Intro4b - ラグ付き制御変数の扱い DS01 352  Ex43g - Tobit 回帰 SE01
303  dsge Intro4c - ラグ付き状態変数の扱い  DS01 353  Ex44g - 区間回帰 SE01
304  dsge Intro4d - 制御変数期待値の扱い  DS01 354  Ex45g - Heckman 選択モデル SE01
305  dsge Intro4e - 2次のラグ項の扱い  DS01 355  Ex46g - 内生処置効果モデル SE01
306  dsge Intro4f - 観測可能な外生変数の扱い  DS01 356  Ex47g - 指数生存時間モデル SE01
307  dsge Intro4g - 状態変数間の相関  DS01 357  Ex48g - 対数logistic生存時間モデル SE01
308  dsge Intro5 - 安定条件  DS01 358  Ex49g - Weibull 生存時間モデル SE01
309  dsge Intro6 - 識別性  DS01 359  Intro 5 - モデルの紹介 SE01
310  dsge Intro7 - 収束上の問題  DS01 360  xtcointtest - パネルデータ共和分検定 XT01
311  dsge Intro8 - パラメータの検定  DS01 361  erm Intro2 - フィット対象モデル ER01
312  fmm ex1a - 線形回帰モデルの混合 FM01 362  erm Intro3 - 内生共変量 ER01
313  fmm ex1b - クラスの帰属に関する共変量 FM01 363  erm Intro4 - 内生的標本選択 ER01
314  fmm ex1c - 係数の検定 FM01 364  erm Intro5 - 処置割当て機能 ER01
315  fmm ex1d - 成分固有の共変量 FM01 365  erm Intro7 - モデルの解釈 ER01
316  fmm ex2 - ポアソン回帰モデルの混合 FM01 366  erm Intro8 - ERMのロゼッタストーン ER01
317  fmm ex3 - ゼロ過剰モデル FM01 367  erm Intro9 - 用例によるコンセプトの紹介 ER01
318  fmm ex4 - 混合治癒モデル FM01 368  erm Ex1a - 線形回帰 + 内生共変量 ER01
319  sp Intro2 - W行列 SP01 369  erm Ex2a - 線形回帰 + 内生共変量 ER01
320  sp Intro3 - データの準備 SP01 370  erm Ex2b - 線形回帰 + 処置割当て ER01
321  sp Intro4 - タイプ1データの準備 SP01 371  erm Ex2c - 線形回帰 + 処置割当て ER01
322  sp Intro5 - タイプ2データの準備 SP01 372  erm Ex3a - probit + 内生共変量 ER01
323  sp Intro6 - タイプ3データの準備 SP01 373  erm Ex3b - probit + 内生共変量 ER01
324  sp Intro7 - SARモデルの構築例 SP01 374  erm Ex4a - probit + 標本選択 ER01
325  sp Intro8 - Sp系推定コマンド SP01 375  erm Ex4b - probit + 標本選択 ER01
326  menl - 非線形混合効果モデル ME01 376  erm Ex5 - probit + 処置割当て ER01
327  menl postestimation機能 ME01 377  eregress実行後のpredict機能 ER01
328  pk - 薬物動態データ EP01 378  mi impute - 欠損値の代入 MI01
329  pkexamine - 薬物動態指標の算出 EP01 379  mi estimate - 多重代入を用いた推定 MI01
330  pksumm - 薬物動態データの要約 EP01 380  プログラミング関数の仕様 BR04
331  pkcollapse - 薬物動態指標データの生成 EP01 381  文字列関数の仕様 BR04
332  pkshape - ラテン方格付データの構成変更 EP01 382  乱数発生関数の仕様 BR04
333  pkcross - クロスオーバ実験の分析 EP01 383  統計関数の仕様 BR04
334  pkequiv - 生物学的同等性の検定 EP01 384  irf create - IRF/FEVDの算出 TS02
335  roctab - ノンパラメトリックROC EP01 385  irf graph - IRF/FEVDのグラフ化 TS02
336  roccomp - ROC面積の等値性検定 EP01 386  irf table - IRF/FEVDのテーブル化 TS02
337  rocreg - ROC回帰 EP01 387  数学関数の仕様 BR04
338  rocreg postestimation機能 EP01 388  日付/時間関数の仕様 BR04
339  rocregplot - ROC曲線のプロット EP01 389    
340  rocfit - パラメトリックROCモデル EP01 390  メタアナリシス機能の紹介 MT01
341  rocfit postestimation機能 EP01 391  meta系コマンドの紹介 MT01
342  欠番   392  cm Intro1 - 選択モデルの解釈 CM01
343  欠番   393     
344  hetregress - 不均一分散線形回帰  BR02 394  erm Intro6 - パネル/グループデータ ER01
345  hetregress postestimation機能  BR02 395  estat classification - 分類表の作成 BR01
346  stintreg - 区間打切り生存時間分析 ST01 396  estat gof - 適合度検定 BR01
347  stintreg postestimation機能 ST01 397  lroc - ROC曲線下面積の算出 BR01
348  Ex39g - ME: 3 階層モデル SE01 398  lsens - 感度/特異度のグラフ化 BR01
349  Ex40g - ME: 交差モデル SE01 399  cm Intro2 - データの構成 CM01
350  Ex41g - ME: 多項ロジスティック回帰 SE01 400  cm Intro5 - 離散選択モデル CM01
 
 
 mwp  タイトル 解説書  mwp  タイトル 解説書
401  cm Intro8 - 理論的背景 CM01 451    
402  nlogit - ネスト型ロジット回帰 CM01 452    
403  dsge Intro3d - New Keynesianモデル DS01 453    
404  dsge Intro3e - New Classicalモデル DS01 454    
405  dsge Intro3f - 確率的成長モデル DS01 455    
406      456    
407      457    
408      458    
409      459    
410      460    
411     461    
412     462    
413     463    
414     464    
415     465    
416     466    
417     467    
418     468    
419     469    
420     470    
421     471    
422     472    
423     473    
424     474    
425     475    
426     476    
427     477    
428     478    
429     479    
430     480    
431     481    
432     482    
433     483    
434     484    
435     485    
436     486    
437     487    
438     488    
439     489    
440     490    
441     491    
442     492    
443     493     
444     494    
445     495     
446     496     
447     497     
448     498     
449     499     
450     500     



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