stata 16的功能_正规代理

科学软件网提供大量正版科学软件，满足各学科的科研要求。科学软件网专注软件销售服务已达19年，全国大部分高校和企事业单位都是我们的客户。同时，我们还提供本地化服务，助力中国的科研事业。
The posterior density (shown in red) is more peaked and shifted to the left compared with the prior
distribution (shown in blue). The posterior distribution combined the prior information about  with
intro — Introduction to Bayesian analysis 3
the information from the data, from which y = 0 provided evidence for a low value of  and shifted
the prior density to the left to form the posterior density. Based on this posterior distribution, the
posterior mean estimate of  is 2=(2 + 40) = 0.048 and the posterior probability that, for example,
 < 0.10 is about 93%.
If we compute a standard frequentist estimate of a population proportion  as a fraction of the
infected subjects in the sample, y = y=n, we will obtain 0 with the corresponding 95% confidence
interval (y �� 1.96
p
y (1 �� y)=n; y + 1.96
p
y (1 �� y)=n) reducing to 0 as well. It may be difficult
to convince a health policy maker that the prevalence of the disease in that city is indeed 0, given
the small sample size and the prior information available from comparable cities about a nonzero
prevalence of this disease.

Nonlinear DSGE models in Stata 15
In Stata 15, we introduced the dsge command for fitting linear DSGE models, which are time-series models used in economics and finance. These models are an alternative to traditional forecasting models. Both attempt to explain aggregate economic phenomena, but DSGE models do this on the basis of models derived from microeconomic theory.
New in Stata 16, the dsgenl command fits nonlinear DSGE models. Most DSGE models are nonlinear, and this means that you no longer need to linearize them by hand. When you enter equations into dsgenl, it linearizes them for you.
After estimating the parameters of your model with dsgenl, you can obtain the transition and policy matrices; determine the model’s steady state; estimate variables’ variances, covariances, and autocovariances implied by the system of equations; and create and graph impulse–response functions.
This is likely to be the favorite feature of macroeconomists and anyone working in a central bank.

讲座主题：因果推断: 内生性问题与工具变量法
讲座时间：5月19日15:00-16:00
讲座概述：因果推断模型与方法是现代社会科学研究者利用计量模型发表高水平实证论文的核心利器。其中，工具变量法则举足轻重，是计量研究中无法避开的挑战之一。此专题就内生性问题与解决路径、工具变量选择的方法及分类、工具变量的检验及工具变量回归模型（2SLS+GMM）等进行专题讨论，探讨工具变量法的基本思想、原理、模型、方法及适用范围，并以真实数据为演示案例，分享因果推断的思辨、工具变量回归模型的构建、应用及结果解读的路径，为发表高水平的实证研究论文奠定基础。

Stata 16 has a new suite of commands for performing meta-analysis. This suite lets you explore and combine the results from different studies. For instance, if you have collected results from 20 studies about the effect of a particular drug on blood pressure, you can summarize these studies and estimate the overall effect using meta-analysis.
The new meta suite is broad, but what sets it apart is its simplicity.
You can type, for instance,
. meta set effectsize stderr
to declare precomputed effect sizes or use meta esize to compute effects from summary data. With this, you can perform random-effects, fixed-effects, or common-effect meta-analysis.
To estimate an overall effect size and its confidence interval, obtain heterogeneity statistics, and more, you simply type
. meta summarize
And visualizing the results is as easy as typing
. meta forestplot
But the meta suite provides much more.
Meta-regression and subgroup analysis allow you to evaluate the heterogeneity of studies. These are available via meta regress and meta forestplot, subgroup() or meta summarize, subgroup().
You can investigate potential publication bias. Check visually for funnel-plot asymmetry using meta funnelplot; formally test for funnel-plot asymmetry using meta bias; and assess publication bias using the trim-and-fill method with meta trimfill.
You can even perform cumulative meta-analysis with meta summarize, cumulative().
All the meta-analysis features are documented in the new Meta-analysis Reference Manual.
科学软件网专注提供正版软件，跟上百家软件开发商有紧密合作，价格优惠，的和培训服务。
http://turntech8843.b2b168.com