stata软件如何用_正版软件

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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 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.

扩展功能
使用Mata进行矩阵编程
跨平台兼容
真正的文档
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。
Stata可在Windows，Mac和Linux
/Unix电脑上运行，但是license不需
要区分电脑系统。也就是说，如果您
有一台Mac系统的电脑和一台Windows
系统的电脑，您不需要2个license来
运行Stata。您可以安装在任意支持的
系统中安装Stata软件。Stata数据集、
程序以及其他的数据*翻译就可以
跨平台的共享。您还可以从其他的统
计软件、电子报表和数据库中轻松而
快速的导入数据。
当Stata执行您的分析或理解使用的方法时，Stata不会让您孤立无援或订购
很多书籍来了解每个细节。
我们每一个数据管理功能都有完整的解释，并记录在案，并在实践中显示
实际的例子。每一个估计都有完全记录，包含几个真实数据的例子，真正讨论
如何解释结果。这些例子都给了数据，您可以直接在Stata中使用，甚至扩展
您的分析。我们给您快速启动每一个功能，展示一些常用用途。想要了解更
多细节，我们的方法和公式部分提供了计算的细节，我们参考部分会给出更多
信息。
Stata是一个很大的软件包，包含了非常多的文档，**过27卷14,000页的内
容。不用担心，在Help菜单中输入要搜索的内容，Stata会搜索到关键词、指
数，甚至用户编写的程序包，这些会让您得到想要了解的一切。Stata包含了所
有这些您想要的内容。
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。

Bayesian and frequentist approaches have very different philosophies about what is considered fixed
and, therefore, have very different interpretations of the results. The Bayesian approach assumes that
the observed data sample is fixed and that model parameters are random. The posterior distribution
of parameters is estimated based on the observed data and the prior distribution of parameters and is
used for inference. The frequentist approach assumes that the observed data are a repeatable random
sample and that parameters are unknown but fixed and constant across the repeated samples. The
inference is based on the sampling distribution of the data or of the data characteristics (statistics). In
other words, Bayesian analysis answers questions based on the distribution of parameters conditional
on the observed sample, whereas frequentist analysis answers questions based on the distribution of
statistics obtained from repeated hypothetical samples, which would be generated by the same process
that produced the observed sample given that parameters are unknown but fixed. Frequentist analysis
consequently requires that the process that generated the observed data is repeatable. This assumption
may not always be feasible. For example, in meta-analysis, where the observed sample represents the
collected studies of interest, one may argue that the collection of studies is a one-time experiment.
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