stata中描述性统计命令_正版软件

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Finally, as we briefly mentioned earlier, the estimation precision in Bayesian analysis is not limited
by the sample size—Bayesian simulation methods may provide an arbitrary degree of precision.
Despite the conceptual and methodological advantages of the Bayesian approach, its application in
practice is still considered controversial sometimes. There are two main reasons for this—the presumed
subjectivity in specifying prior information and the computational challenges in implementing Bayesian
methods. Along with the objectivity that comes from the data, the Bayesian approach uses potentially
subjective prior distribution. That is, different individuals may specify different prior distributions.
Proponents of frequentist statistics argue that for this reason, Bayesian methods lack objectivity and
should be avoided. Indeed, there are settings such as clinical trial cases when the researchers want to
minimize a potential bias coming from preexisting beliefs and achieve more objective conclusions.
Even in such cases, however, a balanced and reliable Bayesian approach is possible. The trend in
using noninformative priors in Bayesian models is an attempt to address the issue of subjectivity. On
the other hand, some Bayesian proponents argue that the classical methods of statistical inference
have built-in subjectivity such as a choice for a sampling procedure, whereas the subjectivity is made
explicit in Bayesian analysis.

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

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%.

Stata是一款完整的、集成的统计软件包，提供您需要的一切数据分析、数据管理和图形。


快速,简单并易于使用
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继续生成同样的结果。


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。


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。


扩展功能
Stata的编程功能让开发者和用户每天都可以添加各种新功能以便满足现代研究者日益增加的功能需求。


使用Mata进行矩阵编程
Mata是一个成熟的编程语言，可编译您所输入的任何字节，并进行优化和准确执行。
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。


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