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In Stata 16, we introduce a new, unified suite of commands for modeling choice data. We have added new commands for summarizing choice data. We renamed and improved existing commands for fitting choice models. We even added a new command for fitting mixed logit models for panel data. And we document them together in the new Choice Models Reference Manual.
And here’s the best part: margins now works after fitting choice models. This means you can now easily interpret the results of your choice models. While the coefficients estimated in choice models are often almost uninterpretable, margins allows you to ask and answer very specific questions based on your results. Say that you are modeling choice of transportation. You can answer questions such as
• What proportion of travelers are expected to choose air travel?
• How does the probability of traveling by car change for each additional $10,000 in income?
• If wait times at the airport increase by 30 minutes, how does this affect the choice of each mode of transportation?
What else is new? You now cmset your data before fitting a choice model. For instance,
. cmset personid transportmethod
Then, you use cmsummarize, cmchoiceset, cmtab, and cmsample to explore, summarize, and look for potential problems in your data.
And you use cm estimation commands to fit one of the following choice models:
• cmclogit conditional logit (McFadden’s choice) model
• cmmixlogit mixed logit model
• cmxtmixlogit panel-data mixed logit model
• cmmprobit multinomial probit model
• cmroprobit rank-ordered probit model
• cmrologit rank-ordered logit model
Unlike the others, cmxtmixlogit is not  renamed and improved. It is completely new in Stata 16, and

主讲嘉宾
王存同，人口学博士、教授。博士毕业于北京大学（与University of Michigan合作培养)，博士后研究员就职于美国伊利诺伊大学（University of Illinois at Urbana-Champaign）。现为财经大学社会发展学院教授，主要从事社会统计及计量经济分析、人口社会学、人口经济学等领域的研究与教学，其定量研究与教学在国内外学术界享有较高的盛誉。

We consider two types of CRIs. The first one is based on quantiles. The second one is the highest
posterior density (HPD) interval.
An f(1 �� )  100g% quantile-based, or also known as an equal-tailed CRI, is defined as
(q=2; q1��=2), where qa denotes the ath quantile of the posterior distribution. A commonly reported
equal-tailed CRI is (q0:025; q0:975).
HPD interval is defined as an f(1 �� )  100g% CRI of the shortest width. As its name implies,
this interval corresponds to the region of the posterior density with the highest concentration. For a
unimodal posterior distribution, HPD is unique, but for a multimodal distribution it may not be unique.
Computational approaches for calculating HPD are described in Chen and Shao (1999) and Eberly
and Casella (2003).

王老师于2013年入选新世纪人才计划，兼任中国人口学会理事、中国性学会理事、国家人口计生委综合改革组、美国人口学会(PAA) 会员、国际人口联盟(IUSSP)会员、IUSSP社会科学定量方法培训组成员、北京大学社会科学方法培训教授、中国性学会青少年性健康教育、美国伊利诺伊大学合作研究员、中国性科学编委会成员等。曾在SSCI/SCI索引及中文核心发表定量研究论文近百篇，如Chinese Sociological Review,《科学》《社会学研究》《中国人口科学》等，出版著作6部；主持国家社科基金项目2项、横向课题12项；以子课题负责人身份参与国家重大自然科学基金2项、国家部委横向课题10余项。
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