GAUSS 25 来袭！科研效率神器，开启轻松探索数据之旅

摘要：在科研与数据分析领域，工具的革新往往能带来质的飞跃。GAUSS 25 正是这样一款具有变革意义的软件，它为数据探索、分析与模型构建等工作提供了一系列强大且直观的工具，让科研工作者能够 “More Research, Less Effort”。

在科研与数据分析领域，工具的革新往往能带来质的飞跃。GAUSS 25 正是这样一款具有变革意义的软件，它为数据探索、分析与模型构建等工作提供了一系列强大且直观的工具，让科研工作者能够 “More Research, Less Effort”。

一、全面的面板数据工具

科研工作中，处理面板数据常常让人头疼，但 GAUSS 25 改变了这一局面。它提供了便捷的导入功能，以 pd_county.gdat 文件为例，能轻松导入包含 county（类别）、year（日期）、emp（数值）、wage（数值）等变量的数据。

通过 pdSummary 函数，我们可以快速探索面板数据的整体、组内和组间统计特征。如分析 pd_county 数据，能清晰看到各变量均值、标准差等信息，像 emp 变量总体均值为 30.201 ，组间和组内的统计数据也一目了然，帮助我们全面了解数据特征。

pdSize 和 pdTimeSpans 函数则让我们对面板数据的时间分布有直观认识。从 pdSize 输出可知，数据涵盖 Cook、Harris 等 4 个地区，每个地区都有 7 年数据，时间跨度为 1977 - 1983 年，且数据是平衡的。

在为建模准备数据时，GAUSS 25 能自动智能检测组和时间变量。pdSort 可快速排序数据，pdLag 和 pdDiff 能计算滞后值与差分。例如，使用 pdLag 计算 pd_cty 数据二阶滞后，能得到每个个体相应滞后数据，为后续分析奠定基础。pdAllBalanced 和 pdAllConsecutive 函数还可检查数据的平衡性与连续性。

二、全新的假设检验功能

waldTest 过程为假设检验提供了强大工具。在进行 OLS、GLM 等估计后，可轻松进行假设检验。如对 cen_ols 模型检验 Ncentral 地区和 South 地区系数是否相等，通过简单代码就能得出 wald_stat 和 p_value ，结果显示在该检验中 F (1, 44) = 5.0642 ，Prob > F = 0.0295，为研究提供有力证据。

qfitSlopeTest 用于分位数回归后检验斜率等价性。以对 ln_wage 相关模型在不同分位数（tau = 0.35|0.55|0.85）下检验为例，结果 F (9, 28097) = 138.2428 ，Prob > F = 0.0000，表明斜率在不同分位数下存在显著差异。

三、增强的结果输出

GAUSS 25 对模型诊断和结果输出进行了优化，在所有估计过程中提供一致且更丰富的输出。运行 glm 函数对 clotting_time.dat 数据进行估计后，输出内容包含有效案例数、自由度、偏差、AIC 等丰富信息，以及变量的估计值、标准误差、t 值等，方便科研人员深入分析模型。

四、性能提升与功能扩展

GAUSS 25 在性能和功能上有诸多改进。tabulate 函数可进行更强大的双向制表，gmmFitIV 函数利用元数据识别变量名并支持 “by” 关键字。plotFreq 过程使用 “by” 关键字能按组统计频率，如对 tips2 数据绘制不同吸烟类别下每天的访问频率图，能直观对比不同组间差异。此外，saved 功能在保存 Excel 文件时能自动检测并保存分类和字符串变量的标签。