stata 16_正版软件

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Bayesian and frequentist approaches have very different philosophies about what is considered fixed
and, therefore, have very different interpretations of the results. The Bayesian approach assumes that
the observed data sample is fixed and that model parameters are random. The posterior distribution
of parameters is estimated based on the observed data and the prior distribution of parameters and is
used for inference. The frequentist approach assumes that the observed data are a repeatable random
sample and that parameters are unknown but fixed and constant across the repeated samples. The
inference is based on the sampling distribution of the data or of the data characteristics (statistics). In
other words, Bayesian analysis answers questions based on the distribution of parameters conditional
on the observed sample, whereas frequentist analysis answers questions based on the distribution of
statistics obtained from repeated hypothetical samples, which would be generated by the same process
that produced the observed sample given that parameters are unknown but fixed. Frequentist analysis
consequently requires that the process that generated the observed data is repeatable. This assumption
may not always be feasible. For example, in meta-analysis, where the observed sample represents the
collected studies of interest, one may argue that the collection of studies is a one-time experiment.

统计功能介绍
Stata使得大量的统计工具用于指尖
● 基本表格和总结
● 案例对照分析
● ARIMA
● ANOVA 和MANOVA
● 线性回归
● 时间序列平滑
● 多层模型
● 生存分析
● 动态面板数据回归
● 结构方程建模
● 二进制，计数和审查结果
● ARCH
■ 标准方法，如■ 方法，如
● 多重替代法
● 调查数据
● Treatment effects
● 统计
● 贝叶斯分析
● ……

How to do Bayesian analysis
Bayesian analysis starts with the specification of a posterior model. The posterior model describes
the probability distribution of all model parameters conditional on the observed data and some prior
knowledge. The posterior distribution has two components: a likelihood, which includes information
about model parameters based on the observed data, and a prior, which includes prior information
(before observing the data) about model parameters. The likelihood and prior models are combined
using the Bayes rule to produce the posterior distribution

New reporting features in Stata 16:
• The dyndoc and markdown commands now create Word documents in addition to the HTML documents they previously created. Now, you can easily incorporate full Stata output and graphs with Markdown-formatted text to create customized Word documents.
• The Do-file Editor now provides syntax highlighting for Markdown language elements.
• The putdocx command now lets you include headers, footers, and page numbers. It also makes it easier to write large blocks of text.
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