Stata软件之贝叶斯分析（二）

两级模型：随机截距

School随机截取math5对math3的拟合回归

• bayes: mixed math5 math3 || school:

显示随机效应的估计值

•. bayes, showreffects:

mixed math5 math3 || school:

为系数*自定义统一先验，而不是默认的正态先验

• bayes, prior({math5:math3 _cons},

uniform(-50,50)):

mixed math5 math3 || school:

绘制随机截距的后验分布

• bayesgraph histogram {U0}, byparm

两级模型：随机系数

在math3上通过School加随机系数

• bayes: mixed math5 math3 || school: math3

*随机效应的非结构化协方差

• bayes: mixed math5 math3 || school: math3,covariance (unstructured)

三级模型

为嵌套在school中的teacher添加随机拦截

• bayes: mixed math5 math3 || school: || teacher:

交叉效应模型

包括中小学的交叉随机效应

• bayes: mixed math5 math3 || _all: R.primary || secondary:

其他多级模型

Logistic回归

• bayes: melogit y x1 x2 || id:

Poisson回归

• bayes: mepoisson y x1 x2 || id:

广义线性模型

• bayes: meglm y x1 x2 || id:,family(binomial) link(cloglog)

有序logistic回归

• bayes: meologit y x1 x2 || id:

生存回归

• bayes: mestreg x1 x2 || id:,distribution(weibull)

更多

• bayes: any multilevel command ...

多重链、预测及更多

• 多重链

• Gelman–Rubin收敛诊断

• 贝叶斯预测

• 模拟值的后验汇总

• MCMC复制

• 后验预测p值

两级模型：随机系数

使用bayes:的nchains ( )选项或bayesmh来模拟多重链

将y对协变量x1至x10进行拟合回归，生成3条链

Gelman-Rubin收敛诊断

检验Gelman - Rubin收敛诊断

直观地探究x6的系数收敛情况

• bayesgraph diagnostics {y:x6}

贝叶斯预测

• 预测新值

• 使用后验预测检验检查模型拟合

• 计算预测值的函数

• *您自己的预测函数

• 获得预测值的后验总结

• 生成MCMC复制

• 计算后验预测p值

贝叶斯预测是根据后验预测分布模拟的结果值。它们对于预测新的结果值和检验模型的拟合度是有用的。我们使用bayesmh来拟合一个通用的贝叶斯模型。

• bayesmh y ..., likelihood(...) prior(...)

预测的后验总结

计算所有观测值的后验平均值和可信区间，并将其存储在变量pmean、cril和criu中

• bayespredict pmean, mean

• bayespredict cril criu, cri

后验预测p值

模拟对结果y的预测，并保存在y _ pred . dta中

• bayespredict {_ysim}, saving(y_pred)

计算后验预测p值；使用Mata的内置功能和您自己的

MCMC复制

计算6个MCMC重复，并将其存储在变量yrep1、yrep2等中。

• bayesreps yrep*, nreps(6)

列出前10个观察结果

MCMC重复的图分布

贝叶斯计量经济学

• Panel-data模型

• 动态预测

• VAR模型

• IRF和FEVD分析

• 线性和非线性DSGE模型

• 更多

Stata 18贝叶斯分析新功能

• 贝叶斯模型平均（BMA）

– 线性回归的BMA

– 影响模型和重要预测因子

– 回归系数的后验分布图

– 模型-概率图

– 变量-包含映射

– 模型拟合和预测性能

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