· 使用GAUSS 22了解您的数据        

· 矩阵语言数据分析软件GAUSS在计量经济学中的主要应用   

·在GAUSS中准备和清除FRED数据       

·GAUSS多维数组基础        

·GAUSS的行业解决方案     

GAUSS是为数学和统计而设计的互动环境，是一个分析环境，具有评估，预测，模拟，可视化等的内置工具。30年多年来一直被主要机构的数据依赖领域的人员所采用。基于高效的GAUSS矩阵编程语言，易于使用的数据分析，数学和统计环境。   

互动和快捷

GAUSS平台为探索数据，执行计算和分析结果提供了交互的环境。这些交互式功能可加快您的工作流程，而其快捷的GAUSS分析引擎可加快您的计算速度。                

GAUSS分析引擎的设计很轻巧，同时充分利用了您的硬件。从小型笔记本到大型集群。         

可视化和演示        

直观的交互式和编程方法，可以方便创建美观的2D和3D图形，分析您的数据并展示您的发现。您的高分辨率GAUSS图形可以导出流行的格式，例如：PNG，PDF，SVG，TIFF等。         

用于建模和分析的综合环境        

GAUSS是一套复杂的分析环境，适合执行计算，数百万数据点的复杂分析或介于两者之间的任意计算。不管您是刚接触使用计算机进行分析的新手或是一位经验的程序员，GAUSS产品系列组合提供给您方便的学习环境，功能足够处理您想解决的数值任务，自从1984年以来，GAUSS已经成为数值计算和大型数据的复杂建模标准。         

GAUSS系统能够被描述成：高效的数值处理器，编程语言和一套交互式的分析环境。

交互快捷         

对于小型问题，GAUSS提供了交互式的环境，用于探索数据，创建情境和分析结果。对于复杂任务，您能够自己编写程序并把他们保存到硬盘。GAUSS计算结果很快，提供堪比用C或FORTRAN编译的程序性能。         

直接和高效        

尽管GAUSS用户从来没有发现需要大量编程的需要，对于那些需要这么做的用户，GAUSS提供了学习和功能的自然和逻辑环境。GAUSS的核心是的足够执行复杂分析的编程语言。在GAUSS中分析的基本单元是矩阵，使得语法通常的数学表达式。既然矩阵运算被设定，那么原因需要的大部分循环语句被删除了。数据转换循环允许通过直接在表达式中使用变量名称在数据集中转换变量。这种流畅的数据转换使得程序更短，更阅读。GAUSS资源调试器大大的简化了程序开发。有着您在调试系统中能得到的，您在运行时识别和解决逻辑错误的问题。         

语言
作为复杂的编程语言，GAUSS系统是强的，GAUSS用户可以立即使用大量统计，数学和矩阵处理程序。GAUSS能够被用于交互式的简短的一次性命令或通过创建好几个文件和函数库，或在可视化和介绍之间的任意东西的程序。         

另外，GAUSS自动而且便捷处理复杂数值。您不需要跟踪真实和虚伪的矩阵部分。复杂数值被自动处理大大简化了工程或需要处理复杂数值任务的编程。         

对于现代分析来说，没有能像GAUSS那样提供：         

• 以您的思维方式进行编码

您可以用笔和纸尽快地直接从GAUSS的新期刊中编码思想和技术        

GAUSS矩阵语言是将数学，统计和机器学习代入生活中的自然方法。        

• 打造视觉

以交互或电话层方式定制引人入胜的数据故事        

• 智能编译器+代码+并行化=更快的分析
  

GAUSS是经过三十多年和的本机代码的产物。结合我们的编译器和现代线程功能，您可以在竞争之前获得答案。        

现成解决方案库GAUSS应用模块为众多类型的分析，提供预构建的解决方案贝叶斯估计，约束，财务，时间序列和。提供了源代码，允许制的自定义。        

GAUSS应用模块
       

• 算法导数

用于生成用于计算算法导数的GAUSS程序         

• 叶贝斯估计工具

用于估计和分析预包装模型的工具套件         

• 约束似然MT

通过似然估计统计模型，同时允许施加约束         

• 约束MT

解决非线性规划问题，但要对参数进行约束         

• 曲线拟合

在小二乘意义上找到数据函数的合适拟合

• 描述统计

提供GAUSS数据集中变量的基本统计信息

• 离散选择分析工具

为线性数据分类提供了适应性强，且用户友好的环境         

• FANPAC MT

提供通常用于估算和分析财务数据的计量经济工具         

• 线性编程MT

线性安全执行，系数矩阵和MPS文件           

• 线性回归

用于估计单个方程式 或方程式联立系统的一组程序         

• 对数线性分析

使用对数线性分析类别数据的过程         

• 大可能性MT

一组用于解决带参数限制的大似然问题的过程         

• 非线性方程MT

解决非线性方程组，其中方程组与未知数一样多         

• MT

用于功能            

• 时间序列MT

提供对时间序列模型的综合处理，模型诊断，MLE估计和预测        

集成到环境中        

有效地将分析功能连接到内部或面向客户的数据源，应用程序与GAUSS Engine的接口。        

行业解决方案        

对于从金融到物理的数据驱动型学科的人员，GAUSS长期以来一直是专属模型，技术和应用程序的来源。但是，GAUSS还是一个环境，可为您提供开发，调整，执行和生成几乎问题或项目的图形的。
GAUSS是原型制作以及广泛实施学科和商业模型的选择。用户可以更改功能和程序，并与C/C++，Java，FORTRAN和环境。         

GAUSS应用程序是一套的内部与编程和可修改程序，可帮助用户解决其计算需求。         

GAUSS 22版本的功能        

GAUSS 22带来了一些新的功能，可以为您节省数小时的时间和处理日常任务的麻烦，例如：        

数据探索        

数据清洗与管理        

图形        

在下面查看GAUSS 22将帮助您充分利用有限研究时间的一些方法！        

智能图属性        

• 使用方便的公式字符串指定要按名称绘制的变量

• 自动、智能地使用变量名称和类别标签

• 使用新到的“by”关键字拆分数据

永远不会覆盖您的设置             

• 突出显示数据的相关部分

• 使用简单的日期字符串、类别标签、数字或流行数据集指定位置。

• 用一行代码添加跨越条和线。

使用字符串和日期进行简单数据过滤         

• 参考日期、类别标签和变量名称。

• 对有序数据使用大于和小于比较。

轻松生成新变量        

• 从字符串数组创建分类变量。

• 自动将简单日期字符串转换为实际日期变量。

• 用于重命名和更改类型的简单新功能和交互式控件。

• 用于组合、拆分和操作字符串的函数现在支持字符串、分类和日期变量。

清理杂乱数据         

• 修正错别字和错误。

• 合并类别。

• 识别并去除异常值。

• 识别并删除重复的观察结果。

按字符串、类别或日期聚合         

• 如何处理缺失值的选项。

简单的数据合并

• 从 CSV、Excel、SAS、Stata、SPSS 加载和合并数据

适用平台：         

Windows       

macOS
Linux