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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.

Remarks and examples
Remarks are presented under the following headings:
What is Bayesian analysis?
Bayesian versus frequentist analysis, or why Bayesian analysis?
How to do Bayesian analysis
Advantages and disadvantages of Bayesian analysis
Brief background and literature review
Bayesian statistics
Posterior distribution
Selecting priors
Point and interval estimation
Comparing Bayesian models
Posterior prediction
Bayesian computation
Markov chain Monte Carlo methods
Metropolis–Hastings algorithm
Adaptive random-walk Metropolis–Hastings
Blocking of parameters
Metropolis–Hastings with Gibbs updates
Convergence diagnostics of MCMC
Summary
The first five sections provide a general introduction to Bayesian analysis. The remaining sections
provide a more technical discussion of the concepts of Bayesian analysis.

讲座主题：从计量模型角度解锁Stata17新功能
讲座时间：5月12日 15:00-16:00
讲座概述: Stata 17的所有功能更新，本次讲座全部囊括。
1、 数据搜集和数据输出
2、 非参数模型
3、 DID模型的命令
4、 离散选择模型
5、 区间删失Cox模型
6、 贝叶斯面板数据模型、贝叶斯多层模型、贝叶斯VAR模型
……

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点击式的界面和强大,直观的命令语言让Stata使用起来快速,并易于使用。
所有的分析结果都可以被复制和存档，并用来出版和审查。不管您什么时候写的内容，版本控制系统确保统计程序可
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