stata安装_正规代理

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Stata是一款完整的、集成的统计软件包，提供您需要的一切数据分析、数据管理和图形。


快速,简单并易于使用
点击式的界面和强大,直观的命令语言让Stata使用起来快速,并易于使用。
所有的分析结果都可以被复制和存档，并用来出版和审查。不管您什么时候写的内容，版本控制系统确保统计程序可继续生成同样的结果。


统计功能介绍
Stata使得大量的统计工具用于指尖
标准方法，如
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
广义线性模型（GLM）
聚类分析
对比和比较
功率分析
样本选择
……
方法，如
当Stata执行您的分析或理解使用的方法时，Stata不会让您孤立无援或订购很多书籍来了解每个细节。
我们每一个数据管理功能都有完整的解释，并记录在案，并在实践中显示实际的例子。每一个估计都有完全记录，包含几个真实数据的例子，真正讨论如何解释结果。这些例子都给了数据，您可以直接在Stata中使用，甚至扩展您的分析。我们给您快速启动每一个功能，展示一些常用用途。想要了解更多细节，我们的方法和公式部分提供了计算的细节，我们参考部分会给出更多信息。
Stata是一个很大的软件包，包含了非常多的文档，**过27卷14,000页的内容。不用担心，在Help菜单中输入要搜索的内容，Stata会搜索到关键词、指数，甚至用户编写的程序包，这些会让您得到想要了解的一切。Stata包含了所有这些您想要的内容。

Building a reliable Bayesian model requires extensive experience from the researchers, which leads
to the second difficulty in Bayesian analysis—setting up a Bayesian model and performing analysis
is a demanding and involving task. This is true, however, to an extent for any statistical modeling
procedure.
Lastly, one of the main disadvantages of Bayesian analysis is the computational cost. As a rule,
Bayesian analysis involves intractable integrals that can only be computed using intensive numerical
methods. Most of these methods such as MCMC are stochastic by nature and do not comply with
the natural expectation from a user of obtaining deterministic results. Using simulation methods does
not compromise the discussed advantages of Bayesian approach, but unquestionably adds to the
complexity of its application in practice.

What is Bayesian analysis?
Bayesian analysis is a statistical analysis that answers research questions about unknown parameters
of statistical models by using probability statements. Bayesian analysis rests on the assumption that
all model parameters are random quantities and thus are subjects to prior knowledge. This assumption
is in sharp contrast with the more traditional, also called frequentist, statistical inference where all
parameters are considered unknown but fixed quantities. Bayesian analysis follows a simple rule
of probability, the Bayes rule, which provides a formalism for combining prior information with
evidence from the data at hand. The Bayes rule is used to form the so called posterior distribution of
model parameters. The posterior distribution results from updating the prior knowledge about model
parameters with evidence from the observed data. Bayesian analysis uses the posterior distribution to
form various summaries for the model parameters including point estimates such as posterior means,
medians, percentiles, and interval estimates such as credible intervals. Moreover, all statistical tests
about model parameters can be expressed as probability statements based on the estimated posterior
distribution.

Stata 16版本更新22条新功能。比以往的版本更强大，更值得您拥有。
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