stata代理_正规代理

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All of these sequences could have been generated in one line with generate and with the use of
the int and mod functions. The variables b through e are obtained with
. gen b = 1 + int((_n - 1)/2)
. gen c = 1 + mod(_n - 1, 6)
. gen d = 10 + mod(_n - 1, 3)
. gen e = 3 - mod(_n - 1, 3)
Nevertheless, seq() may save users from puzzling out such solutions or from typing in the needed
values.
In general, the sequences produced depend on the sort order of observations, following three rules:
1. observations excluded by if or in are not counted;
2. observations are sorted by varlist, if specified; and
3. otherwise, the order is that specified when seq() is called.

Remarks and examples
Remarks are presented under the following headings:
What is Bayesian analysis?
Bayesian versus frequentist analysis, or why Bayesian analysis?
How to do Bayesian analysis
Advantages and disadvantages of Bayesian analysis
Brief background and literature review
Bayesian statistics
Posterior distribution
Selecting priors
Point and interval estimation
Comparing Bayesian models
Posterior prediction
Bayesian computation
Markov chain Monte Carlo methods
Metropolis–Hastings algorithm
Adaptive random-walk Metropolis–Hastings
Blocking of parameters
Metropolis–Hastings with Gibbs updates
Convergence diagnostics of MCMC
Summary
The first five sections provide a general introduction to Bayesian analysis. The remaining sections
provide a more technical discussion of the concepts of Bayesian analysis.

2019年6月Stata 15正式发布。这是Stata有史以来大的一次版本更新。我们贴出了Statalist并且列出了16项重要的新功能。这篇文章会重点谈谈这些新功能：
Ÿ 扩展回归模型
Ÿ 潜在类别分析（LCA）
Ÿ 贝叶斯前缀指令
Ÿ 线性动态随机一般均衡（DSGE）模型
Ÿ web 的动态Markdown文档
Ÿ 非线性混合效应模型
Ÿ 空间自回归模型（SAR）
Ÿ 区间删失参数生存时间模型
Ÿ 有限混合模型（FMMs）
Ÿ 混合Logit模型
Ÿ 非参数回归
Ÿ 聚类随机设计和回归模型的功率分析
Ÿ Word和PDF文档
Ÿ 图形颜色透明度/不透明度
Ÿ ICD-10-CM/PCS支持
Ÿ 联邦储备经济数据（FRED）支持
Ÿ 其他
上面列出的十六功能当然是重要的, 但还有其他值得一提的。比较*想到的是:
. 贝叶斯多级模型
. 门限回归
. 具有随机系数的面板数据tobit
. 区间测量结果的多层回归
. 删失结果的多级Tobit回归
. 面板数据的协整测试
. 时间序列中多断点的测试
. 多组广义 SEM
. 异方差的线性回归
. Heckman风格的样本选择Poisson模型
. 具有随机系数的面板数据非线性模型
. 贝叶斯面板数据模型
. 随机系数的面板数据区间回归
. SVG的导出
. 贝叶斯生存模型
. 零膨胀有序概率
. 添加您自己的电源和样本大小的方法
. 贝叶斯样本选择模型
. 支持瑞典语
. 对DO文件编辑器的改进
. 流随机数生成器
. 对于java插件的改进
. Stata / MP更多的并行化

Bayesian inference provides a straightforward and more intuitive interpretation of the results in
terms of probabilities. For example, credible intervals are interpreted as intervals to which parameters
belong with a certain probability, unlike the less straightforward repeated-sampling interpretation of
the confidence intervals.
Bayesian models satisfy the likelihood principle (Berger and Wolpert 1988) that the information in
a sample is fully represented by the likelihood function. This principle requires that if the likelihood
function of one model is proportional to the likelihood function of another model, then inferences
from the two models should give the same results. Some researchers argue that frequentist methods
that depend on the experimental design may violate the likelihood principle.
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