stata相关性分析_本地化服务

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mean and posterior standard deviation, involve integration. If the integration cannot be performed
analytically to obtain a closed-form solution, sampling techniques such as Monte Carlo integration
and MCMC and numerical integration are commonly used.
Bayesian hypothesis testing can take two forms, which we refer to as interval-hypothesis testing
and model-hypothesis testing. In an interval-hypothesis testing, the probability that a parameter or
a set of parameters belongs to a particular interval or intervals is computed. In model hypothesis
testing, the probability of a Bayesian model of interest given the observed data is computed.
Model comparison is another common step of Bayesian analysis. The Bayesian framework provides
a systematic and consistent approach to model comparison using the notion of posterior odds and
related to them Bayes factors. See [BAYES] bayesstats ic for details.
Finally, prediction of some future unobserved data may also be of interest in Bayesian analysis.
The prediction of a new data point is performed conditional on the observed data using the so-called
posterior predictive distribution, which involves integrating out all parameters from the model with
respect to their posterior distribution. Again, Monte Carlo integration is often the only feasible option
for obtaining predictions. Prediction can also be helpful in estimating the goodness of fit of a model.

Stata是一款完整的、集成的统计软件包，提供您需要的一切数据分析、数据管理和图形。


快速,简单并易于使用
点击式的界面和强大,直观的命令语言让Stata使用起来快速,并易于使用。
所有的分析结果都可以被复制和存档，并用来出版和审查。不管您什么时候写的内容，版本控制系统确保统计程序可继续生成同样的结果。


完整的数据管理功能
Stata的数据管理功能让您控制所有类型的数据。
您可以重组数据，管理变量，并收集各组并重复统计。您可以处理字节，整数，long, float,double和字符串变量（包括BLOB和达到20亿个字符的字符串）。Stata还有一些的工具用来管理的数据，如生存/时间数据、时间序列数据、面板/纵向数据、分类数据、多重替代数据和调查数据。


Stata轻松生成出版质量、风格迥异的图形。您可以编写脚本并以可复制的方式生成成百上千个图形，并且可以以EPS或TIF格式输出打印、以PNG格式或SVG格式输出放到网上、或PDF格式输出预览。使用这个图形编辑器可更改图形的任何方面，或添加标题、注释、横线、箭头和文本。


扩展功能
Stata的编程功能让开发者和用户每天都可以添加各种新功能以便满足现代研究者日益增加的功能需求。


使用Mata进行矩阵编程
Mata是一个成熟的编程语言，可编译您所输入的任何字节，并进行优化和准确执行。
尽管您不需要使用Stata进行编程，但是它作为一个快速完成矩阵的编程语言，是Stata功能中不可或缺的一部分。Mata既是一个操作矩阵的互动环境，也是一个完整开发环境，可以生产编译和优化代码。它还包含了一些功能来处理面板数据、执行真实或复制的矩阵运算，提供完整的支持面向对象的编程，并完全兼容Stata。


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不管您是需要购买单款软件，还是制定整个实验室的购买方案，都可以提供。

Description
This entry provides a software-free introduction to Bayesian analysis. See [BAYES] bayes for an
overview of the software for performing Bayesian analysis and for an overview example.

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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