保证正版_stata如何应用

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In Stata 16, you can embed and execute Python code from within Stata. Stata's new python command allows you to easily call Python from Stata and output Python results within Stata.
You can invoke Python interactively or in do-files and ado-files so that you can leverage Python's extensive language features. You can also execute a Python  file (.py) directly through Stata.
In addition, we introduced the Stata Function Interface (sfi) Python module, which provides a bi-directional connection between Stata and Python. This module lets you access Stata's current dataset, frames, macros, scalars, matrices, value labels, characteristics, global Mata matrices, and more.
All of this means that you can now use any Python package directly within Stata. For instance, you can use Matplotlib to draw 3-dimensional graphs. You can use NumPy for numerical computations. You can use Scrapy to scrape data from the web. You can access additional machine-learning techniques such as neural networks and support vector machines through TensorFlow and scikit-learn. And much more.
Finally, Stata’s Do-file Editor now includes syntax highlighting for the Python language.
While advanced users and programmers might be most likely to take advantage of Python integration, the availability of Python within Stata will excite many more users in all disciplines.

Import data from SAS and SPSS
With Stata 16’s new import sas and import spss commands, you can now import data stored in SAS (.sas7bdat) and SPSS (.sav) formats. The dialog boxes make it easy to explore the data before importing them and, if desired, to select a subset of variables and observations to load into Stata.
In addition, with the new import sasxport8 and export sasxport8 commands, you can import and export SAS XPORT Version 8 Transport files into Stata. The existing import sasxport and export sasxport commands worked with SAS XPORT Version 5 Transport files and have been renamed import sasxport5 and export sasxport5.

Posterior / Likelihood  Prior
If the posterior distribution can be derived in a closed form, we may proceed directly to the
inference stage of Bayesian analysis. Unfortunately, except for some special models, the posterior
distribution is rarely available explicitly and needs to be estimated via simulations. MCMC sampling
can be used to simulate potentially very complex posterior models with an arbitrary level of precision.
MCMC methods for simulating Bayesian models are often demanding in terms of specifying an efficient
sampling algorithm and verifying the convergence of the algorithm to the desired posterior distribution.
Inference is the next step of Bayesian analysis. If MCMC sampling is used for approximating the
posterior distribution, the convergence of MCMC must be established before proceeding to inference.
Point and interval estimators are either derived from the theoretical posterior distribution or estimated
from a sample simulated from the posterior distribution. Many Bayesian estimators, such as posterior

Stata’s reporting features allow you to create Word, PDF, Excel, and HTML documents that incorporate Stata results and graphs with formatted text and tables. Regardless of the type of document you create, you can rely on Stata’s integrated versioning features to ensure that your reports are reproducible.
Want dynamic reports that are updated as your data change? Stata’s reporting features make this easy too. Rerun the command or do-file that created your report with the updated dataset, and all Stata results in the report are updated automatically.
Stata 16 has new and improved reporting features, of course, but  as importantly, all of Stata's reporting features are now documented in a new Reporting Reference Manual. The manual includes many new examples that demonstrate workflows and provide guidance on customizing the Word, PDF, Excel, and HTML documents you create using Stata.
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