stata使用教程 正规代理

科学软件网提供的软件覆盖各个学科，软件数量达1000余款，满足各高校和企事业单位的科研需求。此外，科学软件网还提供软件培训和研讨会服务，目前视频课程达68门，涵盖34款软件。
mean and posterior standard deviation, involve integration. If the integration cannot be performed
analytically to obtain a closed-form solution, sampling techniques such as Monte Carlo integration
and MCMC and numerical integration are commonly used.
Bayesian hypothesis testing can take two forms, which we refer to as interval-hypothesis testing
and model-hypothesis testing. In an interval-hypothesis testing, the probability that a parameter or
a set of parameters belongs to a particular interval or intervals is computed. In model hypothesis
testing, the probability of a Bayesian model of interest given the observed data is computed.
Model comparison is another common step of Bayesian analysis. The Bayesian framework provides
a systematic and consistent approach to model comparison using the notion of posterior odds and
related to them Bayes factors. See [BAYES] bayesstats ic for details.
Finally, prediction of some future unobserved data may also be of interest in Bayesian analysis.
The prediction of a new data point is performed conditional on the observed data using the so-called
posterior predictive distribution, which involves integrating out all parameters from the model with
respect to their posterior distribution. Again, Monte Carlo integration is often the only feasible option
for obtaining predictions. Prediction can also be helpful in estimating the goodness of fit of a model.

Description
This entry provides a software-free introduction to Bayesian analysis. See [BAYES] bayes for an
overview of the software for performing Bayesian analysis and for an overview example.

Stata 16 New in Bayesian analysis—Multiple chains, predictions, and more
Multiple chains.
Bayesian inference based on an MCMC (Markov chain Monte Carlo) sample is valid only if the Markov chain has converged. One way we can evaluate this convergence is to simulate and compare multiple chains.
The new nchains() option can be used with both the bayes: prefix and the bayesmh command. For instance, you type
. bayes, nchains(4): regress y x1 x2
and four chains will be produced. The chains will be combined to produce a more accurate final result. Before interpreting the result, however, you can compare the chains graphically to evaluate convergence. You can also evaluate convergence using the Gelman–Rubin convergence diagnostic that is now reported by bayes: regress and other Bayesian estimation commands when multiple chains are simulated. When you are concerned about noncovergence, you can investigate further using the bayesstats grubin command to obtain individual Gelman–Rubin diagnostics for each parameter in your model.
Bayesian predictions.
Bayesian predictions are simulated values from the posterior predictive distribution. These predictions are useful for checking model fit and for predicting out-of-sample observations. After you fit a model with bayesmh, you can use bayespredict to compute these simulated values or functions of them and save those in a new Stata dataset. For instance, you can type
. bayespredict (ymin:@min({_ysim})) (ymax:@max({_ysim})), saving(yminmax)
to compute minimums and maximums of the simulated values. You can then use other postestimation commands such as bayesgraph to obtain summaries of the predictions.
The dataset created by bayespredict may include thousands of simulated values for each observation in your dataset. Sometimes, you do not need all of these individual values. To instead obtain posterior summaries such as posterior means or medians, you can use bayespredict, pmean or bayespredict, pmedian. Alternatively, you may be interested in a random sample of the simulated values. You can use, for instance, bayesreps, nreps(100) to obtain 100 replicates.
Finally, you may want to evaluate model goodness of fit using posterior predictive p-values, also known as PPPs or as Bayesian predictive p-values. PPPs measure agreement between observed and replicated data and can be computed using the new bayesstats ppvalues command. For instance, using our earlier example
. bayesstats ppvalues {ymin} {ymax} using yminmax

值得信任
技术支持
我们不仅编写统计方法，我们还会进行验证。
您能从Stata estimator rest与其他估计的比较中看到Monte-Carlo模拟的一致性和覆盖率以及我们统计学家们进行的广
泛测试。每一版的Stata软件，我们都通过了各种认证，包括230万行的代码测试，并产生了430万行的结果输出。我们验
证了这430万行代码中的每一个数字和每一段文字。
科学软件网不仅提供软件产品，更有多项附加服务免费提供，让您售后**！
http://turntech8843.b2b168.com