stata学习班_正版软件

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Stata’s reporting features allow you to create Word, PDF, Excel, and HTML documents that incorporate Stata results and graphs with formatted text and tables. Regardless of the type of document you create, you can rely on Stata’s integrated versioning features to ensure that your reports are reproducible.
Want dynamic reports that are updated as your data change? Stata’s reporting features make this easy too. Rerun the command or do-file that created your report with the updated dataset, and all Stata results in the report are updated automatically.
Stata 16 has new and improved reporting features, of course, but  as importantly, all of Stata's reporting features are now documented in a new Reporting Reference Manual. The manual includes many new examples that demonstrate workflows and provide guidance on customizing the Word, PDF, Excel, and HTML documents you create using Stata.

2021年4月20日Stata 新版本17正式发布，17版本在数据处理速度、计量模型以及与其他软件融合方面均有大的更新。Stata 17新功能，大家还不是特别了解，因此，北京天演融智软件有限公司（科学软件网）特意为大家安排一场Stata 17新功能解锁 的在线讲座。为您讲解Stata 17的新功能都有哪些，使用上又有哪些便利呢？

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.

summarize displays the mean and standard deviation of a variable across observations; program
writers can access the mean in r(mean) and the standard deviation in r(sd) (see [R] summarize).
egen’s rowmean() function creates the means of observations across variables. rowmedian() creates
the medians of observations across variables. rowpctile() returns the #th percentile of the variables
specified in varlist. rowsd() creates the standard deviations of observations across variables.
rownonmiss() creates a count of the number of nonmissing observations, the denominator of the
rowmean() calculation
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