正规代理_stata正版软件如何用

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王老师于2013年入选新世纪人才计划，兼任中国人口学会理事、中国性学会理事、国家人口计生委综合改革组、美国人口学会(PAA) 会员、国际人口联盟(IUSSP)会员、IUSSP社会科学定量方法培训组成员、北京大学社会科学方法培训教授、中国性学会青少年性健康教育、美国伊利诺伊大学合作研究员、中国性科学编委会成员等。曾在SSCI/SCI索引及中文核心发表定量研究论文近百篇，如Chinese Sociological Review,《科学》《社会学研究》《中国人口科学》等，出版著作6部；主持国家社科基金项目2项、横向课题12项；以子课题负责人身份参与国家重大自然科学基金2项、国家部委横向课题10余项。

In Bayesian analysis, we seek a balance between prior information in a form of expert knowledge
or belief and evidence from data at hand. Achieving the right balance is one of the difficulties in
Bayesian modeling and inference. In general, we should not allow the prior information to overwhelm
the evidence from the data, especially when we have a large data sample. A famous theoretical
result, the Bernstein–von Mises theorem, states that in large data samples, the posterior distribution is
independent of the prior distribution and, therefore, Bayesian and likelihood-based inferences should
yield essentially the same results. On the other hand, we need a strong enough prior to support weak
evidence that usually comes from insufficient data. It is always good practice to perform sensitivity
analysis to check the dependence of the results on the choice of a prior.

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

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。
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