Stat.ai

Das Hauptfenster arbeitet wie ein Chat, die Antworten neigen aber zur Syntax statt zur Prosa. Sie fügen einen fehlerhaften Block ein und erhalten die verdächtige Zeile, eine korrigierte Fassung und den Grund für den Fehlschlag. Der Alltag ist abgedeckt: Dateien zusammenführen, Variablen umbenennen, fehlende Werte rekodieren und Schleifen über eine Variablenliste bauen.

Der Stata-Code-Generator ist praktisch ein Übersetzer. Sie geben eine dplyr-Pipeline oder einen pandas-Block hinein und bekommen das Stata-Äquivalent zurück, meist mit den passenden Befehlen zum Einlesen, Umformen und Etikettieren. Die Gegenrichtung funktioniert ebenfalls, was hilft, wenn die Koautorin in R arbeitet und Sie in Stata.

Beschreiben Sie ein Design in Worten, und das Werkzeug schlägt einen Schätzer vor. Eine Treatment-Gruppe mit Vor- und Nachperiode deutet auf Differenz-in-Differenzen. Ein Schwellenwert in einer Zuweisungsvariable deutet auf Regression Discontinuity. Jeder Vorschlag kommt mit den Annahmen, die Sie verteidigen müssten, und genau diesen Teil lassen die meisten Werkzeuge für KI für Ökonometrie weg.

In einem Stata-Projekt geht fast die ganze Zeit in die Datenverwaltung, nicht in die Regression. Der Assistent schreibt reshape-, merge-, collapse- und egen-Blöcke aus Ihrer Beschreibung der Zielform und warnt vor unpassenden Schlüsselvariablen, bevor Sie den Merge starten.

Er erzeugt Grafikcode für übliche Abbildungen: Koeffizientenplots, Event-Study-Charts und twoway-Overlays. Auch die Exportzeilen für esttab und outreg2 kommen mit, was eine Runde Ausprobieren spart, wenn eine Tabelle dem Format einer Zeitschrift folgen muss.

Der Gratisplan enthält ein monatliches Credit-Kontingent, genug, um beide Werkzeuge vor dem Bezahlen zu testen. Bezahlte Pläne erhöhen das Kontingent oder heben die Grenze auf, die Jahresoption ist rabattiert. Credit ist in der Praxis die einzige Grenze, die zählt, also lohnt ein Blick auf den Zähler bei langen Sitzungen.