stata报价 正规代理

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尽管您不需要使用Stata进行编程，
但是它作为一个快速完成矩阵的编程
语言，是Stata功能中不可或缺的一部
分。Mata既是一个操作矩阵的互动环
境，也是一个完整开发环境，可以生
产编译和优化代码。它还包含了一些
功能来处理面板数据、执行真实
或复制的矩阵运算，提供完整的支持
面向对象的编程，并完全兼容Stata。

Frequentist hypothesis testing is based on a deterministic decision using a prespecified significance
level of whether to accept or reject the null hypothesis based on the observed data, assuming that
the null hypothesis is actually true. The decision is based on a p-value computed from the observed
data. The interpretation of the p-value is that if we repeat the same experiment and use the same
testing procedure many times, then given our null hypothesis is true, we will observe the result (test
statistic) as extreme or more extreme than the one observed in the sample (100  p-value)% of the
times. The p-value cannot be interpreted as a probability of the null hypothesis, which is a common
misinterpretation. In fact, it answers the question of how likely are our data given that the null
hypothesis is true, and not how likely is the null hypothesis given our data. The latter question can
be answered by Bayesian hypothesis testing, where we can compute the probability of any hypothesis
of interest.

Frequentist inference is based on the sampling distributions of estimators of parameters and provides
parameter point estimates and their standard errors as well as confidence intervals. The exact sampling
distributions are rarely known and are often approximated by a large-sample normal distribution.
Bayesian inference is based on the posterior distribution of the parameters and provides summaries of
this distribution including posterior means and their MCMC standard errors (MCSE) as well as credible
intervals. Although exact posterior distributions are known only in a number of cases, general posterior
distributions can be estimated via, for example, Markov chain Monte Carlo (MCMC) sampling without
any large-sample approximation.
Frequentist confidence intervals do not have straightforward probabilistic interpretations as do
Bayesian credible intervals. For example, the interpretation of a 95% confidence interval is that if
we repeat the same experiment many times and compute confidence intervals for each experiment,
then 95% of those intervals will contain the true value of the parameter. For any given confidence
interval, the probability that the true value is in that interval is either zero or one, and we do not
know which. We may only infer that any given confidence interval provides a plausible range for the
true value of the parameter. A 95% Bayesian credible interval, on the other hand, provides a range
for a parameter such that the probability that the parameter lies in that range is 95%.

统计功能介绍
Stata使得大量的统计工具用于指尖
● 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
● 多层模型
● 生存分析
● 动态面板数据回归
● 结构方程建模
● 二进制，计数和审查结果
● ARCH
■ 标准方法，如■ 方法，如
● 多重替代法
● 调查数据
● Treatment effects
● 统计
● 贝叶斯分析
● ……
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