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Stata 16 于2019年6月26日**发布，更新了大量的新功能，详细信息请登陆科学软件网查看。

Stata 16版本更新22条新功能。比以往的版本更强大，更值得您拥有。

We used a beta prior distribution in this example, but we could have chosen another prior distribution
that supports our prior knowledge. For the final analysis, it is important to consider a range of different
prior distributions and investigate the sensitivity of the results to the chosen priors.
For more details about this example, see Hoff (2009). Also see Beta-binomial model in
[BAYES] bayesmh for how to fit this model using bayesmh.
Bayesian versus frequentist analysis, or why Bayesian analysis?
Why use Bayesian analysis? Perhaps a better question is when to use Bayesian analysis and when
to use frequentist analysis. The answer to this question mainly lies in your research problem. You
should choose an analysis that answers your specific research questions. For example, if you are
interested in estimating the probability that the parameter of interest belongs to some prespecified
interval, you will need the Bayesian framework, because this probability cannot be estimated within
the frequentist framework. If you are interested in a repeated-sampling inference about your parameter,
the frequentist framework provides that.

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.
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