stata使用指南_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.

New reporting features in Stata 16:
• The dyndoc and markdown commands now create Word documents in addition to the HTML documents they previously created. Now, you can easily incorporate full Stata output and graphs with Markdown-formatted text to create customized Word documents.
• The Do-file Editor now provides syntax highlighting for Markdown language elements.
• The putdocx command now lets you include headers, footers, and page numbers. It also makes it easier to write large blocks of text.
• The html2docx command converts HTML documents, including CSS, to Word documents.
• The docx2pdf command converts Word documents to PDFs.

anyvalue(), anymatch(), and anycount() are for categorical or other variables taking integer
values. If we define a subset of values specified by an integer numlist (see [U] 11.1.8 numlist),
anyvalue() extracts the subset, leaving every other value missing; anymatch() defines an indicator
variable (1 if in subset, 0 otherwise); and anycount() counts occurrences of the subset across a set
of variables. Therefore, with  one variable, anymatch(varname) and anycount(varname) are
equivalent.
With the auto dataset, we can generate a variable containing the high values of rep78 and a
variable indicating whether rep78 has a high value:

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