本地化服务_购买stata软件及软件版本

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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？

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.

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。

In Bayesian analysis, we can use previous information, either belief or experimental evidence, in
a data model to acquire more balanced results for a particular problem. For example, incorporating
prior information can mitigate the effect of a small sample size. Importantly, the use of the prior
evidence is achieved in a theoretically sound and principled way.
By using the knowledge of the entire posterior distribution of model parameters, Bayesian inference
is far more comprehensive and flexible than the traditional inference.
Bayesian inference is exact, in the sense that estimation and prediction are based on the posterior
distribution. The latter is either known analytically or can be estimated numerically with an arbitrary
precision. In contrast, many frequentist estimation procedures such as maximum likelihood rely on
the assumption of asymptotic normality for inference.
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