stata数据处理

北京天演融智软件有限公司（科学软件网）前身是北京世纪天演科技有限公司，成立于2001年，专注为国内高校、科研院所和以研发为主的企事业单位提供科研软件和服务的国家。
Stata 16 has a new suite of commands for performing meta-analysis. This suite lets you explore and combine the results from different studies. For instance, if you have collected results from 20 studies about the effect of a particular drug on blood pressure, you can summarize these studies and estimate the overall effect using meta-analysis.
The new meta suite is broad, but what sets it apart is its simplicity.
You can type, for instance,
. meta set effectsize stderr
to declare precomputed effect sizes or use meta esize to compute effects from summary data. With this, you can perform random-effects, fixed-effects, or common-effect meta-analysis.
To estimate an overall effect size and its confidence interval, obtain heterogeneity statistics, and more, you simply type
. meta summarize
And visualizing the results is as easy as typing
. meta forestplot
But the meta suite provides much more.
Meta-regression and subgroup analysis allow you to evaluate the heterogeneity of studies. These are available via meta regress and meta forestplot, subgroup() or meta summarize, subgroup().
You can investigate potential publication bias. Check visually for funnel-plot asymmetry using meta funnelplot; formally test for funnel-plot asymmetry using meta bias; and assess publication bias using the trim-and-fill method with meta trimfill.
You can even perform cumulative meta-analysis with meta summarize, cumulative().
All the meta-analysis features are documented in the new Meta-analysis Reference Manual.

京天演融智软件有限公司（科学软件网）作为Stata软件在中国大陆的授权经销商，我们不仅提供Stata软件，同时提供相关的培训服务。我们每年都会举办Stata软件公益培训。2019年4月每周二下午14：30，我们为大家安排了Stata软件应用专题直播培训。本次培训为公益培训，完全免费为中国用户开放，欢迎报名参加！

主讲老师
刘**，南开大学博士，曾赴爱尔兰格里菲斯学院交流学习，曾任河北金融学院教师，主讲计量经济学、统计学、与金融统计等课程。有多年SPSS软件教学经验，熟悉的软件有SPSS、Stata和EViews。

参与编写书籍《中国金融发展的收入分配效应》，参与课题包括：1）扩大中等收入群体路径研究2）冀中南地区农村金融促进农民增收的机制究3）河北省环境管制与环境效率——地区间差异与影响因素研究4）基于工业-能源-环境ＤＥＡ分析的河北省环境规制效率评价研究5）代农民弃农问题与农业：理论探讨和之道，产业结构调整过程中结构性失业的预防和治理。

培训大纲及时间安排
参考大部分用户的喜好，我们选取了Stata软件的几个应用主题给大家讲解。让大家熟练的掌握这一应用。

4月9日
14:30-16:30 数据处理及画图
1、数据处理
2、数据分析
3、绘图命令
4、多图合并

4月16日
14:30-16:30 简单回归模型估计和工具变量
1、普通小二乘估计
2、大似然估计
3、异方差
4、自相关
5、工具变量

4月23日
14:30-16:30 二元选择模型
1、logit模型
2、多元logit模型
3、多层logit模型
4、嵌套logit模型

4月30日
14:30-16:30 面板数据
1、固定效应和随机效应
2、面板工具变量法
3、异方差处理

参加方式
1. 所有学员需提前在线报名；
2. 请及时关注微信公众号「天演融智】，课程开始前以及当天我们会将软件安装程序以及如何加入培训发送微信给您，您只需点击链接按步骤加入培训即可；
3. 所有直播课程会进行录制，但具体开放时间待定，请尽量参加直播课程，便于跟主讲老师即时交流；
4. 请大家提前在线报名，直播名额有限，报满为止；
5. 本课程支持PC端、移动端所有设备平台，随时随地都可以学习；

The fill() and seq() functions are alternatives. In essence, fill() requires a minimal example
that indicates the kind of sequence required, whereas seq() requires that the rule be specified through
options. There are sequences that fill() can produce that seq() cannot, and vice versa. fill()
cannot be combined with if or in, in contrast to seq(), which can.

In Bayesian analysis, we seek a balance between prior information in a form of expert knowledge
or belief and evidence from data at hand. Achieving the right balance is one of the difficulties in
Bayesian modeling and inference. In general, we should not allow the prior information to overwhelm
the evidence from the data, especially when we have a large data sample. A famous theoretical
result, the Bernstein–von Mises theorem, states that in large data samples, the posterior distribution is
independent of the prior distribution and, therefore, Bayesian and likelihood-based inferences should
yield essentially the same results. On the other hand, we need a strong enough prior to support weak
evidence that usually comes from insufficient data. It is always good practice to perform sensitivity
analysis to check the dependence of the results on the choice of a prior.
科学软件网不仅提供软件产品，更有多项附加服务免费提供，让您售后**！
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