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容纳的变量的个数不同。
Stata 14亮点Unicode支持，贝叶斯分析，IRT模型，Stata/MP现在支持超过21.4亿个观察值，扩展效果，更多级mixed-effects模型， 新的扩展面板数据估计，新的SEM和广义SEM特性，新的时间序列，生存分析的动力分析和应急表，新的生存分析命令，icd - 10编码，阶段的权重。STATA15.0，除了界面、DO转码、set more off的自动设置和do file edit美化等一些变化外，还增加了扩展回归模型、 潜在类别分析(LCA)、 贝叶斯前缀指令、 线性动态随机一般均衡(DSGE)模型、 web 的动态Markdown文档、 非线性混合效应模型、 空间自回归模型(SAR)、 区间删失参数生存时间模型、 有限混合模型(FMMs)、 混合Logit模型、 非参数回归、 聚类随机设计和回归模型的功率分析、 Word和PDF文档、 图形颜色透明度/不透明度、ICD-10-CM/PCS支持、 联邦储备经济数据(FRED)支持。
1、空间杜宾模型隶属于空间经济学旗下的模型。空间杜宾模型和检验、结果解释包含全面的空间计量步骤——多种权重矩阵制作、空间相关性检验、SDM、SEM、SAR模型的命令、相关检验及其结果分析、中国南海九段线的中国地图制作，可以完全跟随模型检验说明进行空间计量的实证操作。SDM分成三个部分：与相邻地区y的空间自相关：W为空间权重矩阵，显示y与相邻地区的其它y有关系。自变量相关：y与自变量X有关，也就是最简单的线性回归模型与相邻地区x的空间自相关：y与相邻地区的其它x有关系。
2、双变量空间自相关模型是指某一空间单元的某一属性值与临近空间单元上同一属性值之间存在的空间相关程度。空间自相关又分为正的空间自相关、负的空间自相关、空间无关。在区域科学分析中，正的空间自相关表明空间区域单元的属性值存在趋同集聚，即高值与高值、低值与低值之间趋于空间聚集。负的空间自相关表明空间区域单元的属性值存在趋异集聚。
3、Anselin和Rey(1991)年将空间自相关进一步分为空间实质相关(spatiallysubstativedependence)和空间扰动相关(spatiallynuisancedependence)，它们都反映了空间单元属性值的非独立性。空间实质相关主要由被解释变量或解释变量的空间相关性所引起。而空间扰动相关由没有作为解释变量(有可能是遗漏解释变量或不可观测)的因素引起的，这种空间自相关归入随机干扰项中。
4、空间自相关的度量可以分为全局空间自相关(globlespatialautocorrelation)和局部空间自相关(localspatialautocorrelation)。度量全局空间自相关的统计量主要包括全局Moran'sI统计量和全局Geary'sC统计量。局部空间自相关用来刻画局域空间单元的属性值的分布特征，特别是分析聚集发生的位置。局部空间自相关由空间联系的局部指标(localindicatorsofspatialassociation，LISA)，包括局部Moran'sI统计量和局部Geary'sC统计量和局部GetisG统计量。
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