销售stata软件教你怎么用

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完整的数据管理功能
Stata的数据管理功能让您控制所有类型
的数据。

您可以重组数据，管理变量，并收集各组
并重复统计。您可以处理字节，整数，long,
float,double和字符串变量（包括BLOB和达到
20亿个字符的字符串）。Stata还有一些
的工具用来管理的数据，如生存/时间数
据、时间序列数据、面板/纵向数据、分类数
据、多重替代数据和调查数据。

出版质量的图形
Stata轻松生成出版质量、风格迥异的图形。您可以编写脚本并以可复制的方式生成成百上千个图形，并且可以以EPS
或TIF格式输出打印、以PNG格式或SVG格式输出放到网上、或PDF格式输出预览。使用这个图形编辑器可更改图形的任何
方面，或添加标题、注释、横线、箭头和文本。

The fill() and seq() functions are alternatives. In essence, fill() requires a minimal example
that indicates the kind of sequence required, whereas seq() requires that the rule be specified through
options. There are sequences that fill() can produce that seq() cannot, and vice versa. fill()
cannot be combined with if or in, in contrast to seq(), which can.

What is Bayesian analysis?
Bayesian analysis is a statistical analysis that answers research questions about unknown parameters
of statistical models by using probability statements. Bayesian analysis rests on the assumption that
all model parameters are random quantities and thus are subjects to prior knowledge. This assumption
is in sharp contrast with the more traditional, also called frequentist, statistical inference where all
parameters are considered unknown but fixed quantities. Bayesian analysis follows a simple rule
of probability, the Bayes rule, which provides a formalism for combining prior information with
evidence from the data at hand. The Bayes rule is used to form the so called posterior distribution of
model parameters. The posterior distribution results from updating the prior knowledge about model
parameters with evidence from the observed data. Bayesian analysis uses the posterior distribution to
form various summaries for the model parameters including point estimates such as posterior means,
medians, percentiles, and interval estimates such as credible intervals. Moreover, all statistical tests
about model parameters can be expressed as probability statements based on the estimated posterior
distribution.

summarize displays the mean and standard deviation of a variable across observations; program
writers can access the mean in r(mean) and the standard deviation in r(sd) (see [R] summarize).
egen’s rowmean() function creates the means of observations across variables. rowmedian() creates
the medians of observations across variables. rowpctile() returns the #th percentile of the variables
specified in varlist. rowsd() creates the standard deviations of observations across variables.
rownonmiss() creates a count of the number of nonmissing observations, the denominator of the
rowmean() calculation
19年来，公司始终秉承、专注、专心的发展理念，厚积薄发，积累了大量的人才、技术以及行业经验，在行业内得到了大量用户的认可和高度价。
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