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Advantages and disadvantages of Bayesian analysis
Bayesian analysis is a powerful analytical tool for statistical modeling, interpretation of results,
and prediction of data. It can be used when there are no standard frequentist methods available or
the existing frequentist methods fail. However, one should be aware of both the advantages and
disadvantages of Bayesian analysis before applying it to a specific problem.
The universality of the Bayesian approach is probably its main methodological advantage to the
traditional frequentist approach. Bayesian inference is based on a single rule of probability, the Bayes
rule, which is applied to all parametric models. This makes the Bayesian approach universal and
greatly facilitates its application and interpretation. The frequentist approach, however, relies on a
variety of estimation methods designed for specific statistical problems and models. Often, inferential
methods designed for one class of problems cannot be applied to another class of models.

2021年4月20日Stata 新版本17正式发布，17版本在数据处理速度、计量模型以及与其他软件融合方面均有大的更新。Stata 17新功能，大家还不是特别了解，因此，北京天演融智软件有限公司（科学软件网）特意为大家安排一场Stata 17新功能解锁 的在线讲座。为您讲解Stata 17的新功能都有哪些，使用上又有哪些便利呢？

京天演融智软件有限公司（科学软件网）作为Stata软件在中国大陆的授权经销商，我们不仅提供Stata软件，同时提供相关的培训服务。我们每年都会举办Stata软件公益培训。2019年4月每周二下午14：30，我们为大家安排了Stata软件应用专题直播培训。本次培训为公益培训，完全免费为中国用户开放，欢迎报名参加！

主讲老师
刘**，南开大学博士，曾赴爱尔兰格里菲斯学院交流学习，曾任河北金融学院教师，主讲计量经济学、统计学、与金融统计等课程。有多年SPSS软件教学经验，熟悉的软件有SPSS、Stata和EViews。

参与编写书籍《中国金融发展的收入分配效应》，参与课题包括：1）扩大中等收入群体路径研究2）冀中南地区农村金融促进农民增收的机制究3）河北省环境管制与环境效率——地区间差异与影响因素研究4）基于工业-能源-环境ＤＥＡ分析的河北省环境规制效率评价研究5）代农民弃农问题与农业：理论探讨和之道，产业结构调整过程中结构性失业的预防和治理。

培训大纲及时间安排
参考大部分用户的喜好，我们选取了Stata软件的几个应用主题给大家讲解。让大家熟练的掌握这一应用。

4月9日
14:30-16:30 数据处理及画图
1、数据处理
2、数据分析
3、绘图命令
4、多图合并

4月16日
14:30-16:30 简单回归模型估计和工具变量
1、普通小二乘估计
2、大似然估计
3、异方差
4、自相关
5、工具变量

4月23日
14:30-16:30 二元选择模型
1、logit模型
2、多元logit模型
3、多层logit模型
4、嵌套logit模型

4月30日
14:30-16:30 面板数据
1、固定效应和随机效应
2、面板工具变量法
3、异方差处理

参加方式
1. 所有学员需提前在线报名；
2. 请及时关注微信公众号「天演融智】，课程开始前以及当天我们会将软件安装程序以及如何加入培训发送微信给您，您只需点击链接按步骤加入培训即可；
3. 所有直播课程会进行录制，但具体开放时间待定，请尽量参加直播课程，便于跟主讲老师即时交流；
4. 请大家提前在线报名，直播名额有限，报满为止；
5. 本课程支持PC端、移动端所有设备平台，随时随地都可以学习；

The principles of Bayesian analysis date back to the work of Thomas Bayes, who was a Presbyterian
minister in Tunbridge Wells and Pierre Laplace, a French mathematician, astronomer, and physicist in
the 18th century. Bayesian analysis started as a simple intuitive rule, named after Bayes, for updating
beliefs on account of some evidence. For the next 200 years, however, Bayes’s rule was  an
obscure idea. Along with the rapid development of the standard or frequentist statistics in 20th century,
Bayesian methodology was also developing, although with less attention and at a slower pace. One
of the obstacles for the progress of Bayesian ideas has been the lasting opinion among mainstream
statisticians of it being subjective. Another more-tangible problem for adopting Bayesian models in
practice has been the lack of adequate computational resources. Nowadays, Bayesian statistics is
widely accepted by researchers and practitioners as a valuable and feasible alternative.
Bayesian analysis proliferates in diverse areas including industry and government, but its application
in sciences and engineering is particularly visible. Bayesian statistical inference is used in econometrics
(Poirier [1995]; Chernozhukov and Hong [2003]; Kim, Shephard, and Chib [1998], Zellner [1997]);
education (Johnson 1997); epidemiology (Greenland 1998); engineering (Godsill and Rayner 1998);
genetics (Iversen, Parmigiani, and Berry 1999); social sciences (Pollard 1986); hydrology (Parent
et al. 1998); quality management (Rios Insua 1990); atmospheric sciences (Berliner et al. 1999); and
law (DeGroot, Fienberg, and Kadane 1986), to name a few.
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