正规代理_stata时间序列

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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.

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.

Nonparametric series regression
Stata 16's new npregress series command fits nonparametric series regressions that approximate the mean of the dependent variable using polynomials, B-splines, or splines of the covariates. This means that you do not need to specify any predetermined functional form. You specify only which covariates you wish to include in your model. For instance, type
. npregress series wineoutput rainfall temperature i.irrigation
Instead of reporting coefficients, npregress series reports effects, meaning average marginal effects for continuous variables and contrasts for categorical variables. The results might be that the average marginal effect of rainfall is 1 and the contrast for irrigation is 2. This contrast can be interpreted as the average treatment effect of irrigation.
Being a nonparametric regression, the unknown mean is approximated by a series function of the covariates. And yet we can still obtain the inferences that we could from a parametric model. We  use margins. We could type
. margins irrigation, at(temperature=(40(5)90))
and obtain a table of the expected effect of having irrigation at temperatures of 40, 50, ..., 90 degrees. And we could graph the result using marginsplot.
Even more, npregress series can fit partially parametric (semiparametric) models.

尽管您不需要使用Stata进行编程，
但是它作为一个快速完成矩阵的编程
语言，是Stata功能中不可或缺的一部
分。Mata既是一个操作矩阵的互动环
境，也是一个完整开发环境，可以生
产编译和优化代码。它还包含了一些
功能来处理面板数据、执行真实
或复制的矩阵运算，提供完整的支持
面向对象的编程，并完全兼容Stata。
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