stata使用 正版软件

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扩展功能
使用Mata进行矩阵编程
跨平台兼容
真正的文档
Stata的编程功能让开发者和用户
每天都可以添加各种新功能以便满足
现代研究者日益增加的功能需求。
Stata可在Windows，Mac和Linux
/Unix电脑上运行，但是license不需
要区分电脑系统。也就是说，如果您
有一台Mac系统的电脑和一台Windows
系统的电脑，您不需要2个license来
运行Stata。您可以安装在任意支持的
系统中安装Stata软件。Stata数据集、
程序以及其他的数据*翻译就可以
跨平台的共享。您还可以从其他的统
计软件、电子报表和数据库中轻松而
快速的导入数据。
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。
Mata是一个成熟的编程语言，可
编译您所输入的任何字节，并进行优
化和准确执行。

We are excited to introduce you to the new features in Stata 16. Below, we list highlights of the release. In what follows, we tell you a little more about the first 13 of them. We introduce each feature using words that you might also use as you introduce them to existing and potential Stata users.
The majority of these features will be exciting to researchers in all disciplines. Where appropriate, we will highlight which disciplines will be most interested or provide advice about how different groups of users will relate to the feature. We

Bayesian and frequentist approaches have very different philosophies about what is considered fixed
and, therefore, have very different interpretations of the results. The Bayesian approach assumes that
the observed data sample is fixed and that model parameters are random. The posterior distribution
of parameters is estimated based on the observed data and the prior distribution of parameters and is
used for inference. The frequentist approach assumes that the observed data are a repeatable random
sample and that parameters are unknown but fixed and constant across the repeated samples. The
inference is based on the sampling distribution of the data or of the data characteristics (statistics). In
other words, Bayesian analysis answers questions based on the distribution of parameters conditional
on the observed sample, whereas frequentist analysis answers questions based on the distribution of
statistics obtained from repeated hypothetical samples, which would be generated by the same process
that produced the observed sample given that parameters are unknown but fixed. Frequentist analysis
consequently requires that the process that generated the observed data is repeatable. This assumption
may not always be feasible. For example, in meta-analysis, where the observed sample represents the
collected studies of interest, one may argue that the collection of studies is a one-time experiment.

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