stata使用教程

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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.

Stata 是一套提供其使用者数据分析、数据管理以及绘制图表的完整及整合性统计软件。它提供许许多多功能，包含线性混合模型、均衡重复反复及多项式普罗比模式。用Stata绘制的统计图形相当精美。

Stata 是一套提供其使用者数据分析、数据管理以及绘制图表的完整及整合性统计软件。它提供许许多多功能，包含线性混合模型、均衡重复反复及多项式普罗比模式。用Stata绘制的统计图形相当精美。
新版本的STATA采用具亲和力的窗口接口，使用者自行建立程序时，软件能提供具有直接命令式的语法。Stata提供完整的使用手册，包含统计样本建立、解释、模型与语法、文献等**过一万余页的出版品。
除此之外，Stata软件可以透过网络实时更新每天的新功能，更可以得知世界各地的使用者对于STATA公司提出的问题与解决之道。使用者也可以透过Stata Journal获得许许多多的相关讯息以及书籍介绍等。另外一个获取庞大资源的管道就是Statalist，它是一个立的listserver，每月交替提供使用者**过1000个讯息以及50个程序。
Stata的统计功能很强，除了传统的统计分析方法外，还收集了近20年发展起来的新方法，如Cox比例风险回归，指数与Weibull回归，多类结果与有序结果的logistic回归，Poisson回归，负二项回归及广义负二项回归，随机效应模型等。具体说， Stata具有如下统计分析能力：
数值变量资料的一般分析：参数估计，t检验，单因素和多因素的方差分析，协方差分析，交互效应模型，平衡和非平衡设计，嵌套设计，随机效应，多个均数的两两比较，缺项数据的处理，方差齐性检验，正态性检验，变量变换等。
分类资料的一般分析：参数估计，列联表分析 ( 列联系数，确切概率 ) ，流行病学表格分析等。
等级资料的一般分析：秩变换，秩和检验，秩相关等
相关与回归分析：简单相关，偏相关，典型相关，以及多达数十种的回归分析方法，如多元线性回归，逐步回归，加权回归，稳键回归，二阶段回归，百分位数 ( 中位数 ) 回归，残差分析、强影响点分析，曲线拟合，随机效应的线性回归模型等。
其他方法：质量控制，整群抽样的设计效率，诊断试验评价，kappa等。
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不管您是需要购买单款软件，还是制定整个实验室的购买方案，都可以提供。

讲座主题：因果推断: 内生性问题与工具变量法
讲座时间：5月19日15:00-16:00
讲座概述：因果推断模型与方法是现代社会科学研究者利用计量模型发表高水平实证论文的核心利器。其中，工具变量法则举足轻重，是计量研究中无法避开的挑战之一。此专题就内生性问题与解决路径、工具变量选择的方法及分类、工具变量的检验及工具变量回归模型（2SLS+GMM）等进行专题讨论，探讨工具变量法的基本思想、原理、模型、方法及适用范围，并以真实数据为演示案例，分享因果推断的思辨、工具变量回归模型的构建、应用及结果解读的路径，为发表高水平的实证研究论文奠定基础。
，专注，专心是科学软件网的服务宗旨，开发的软件、传递*的技术、提供贴心的服务是我们用实际行动践行的**目标，我们会为此目标而不懈努力。
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