连玉君stata_正版软件

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summarize shows that the new variable has a mean of approximately zero; 10��9 is the precision of
a float and is close enough to zero for all practical purposes. If we wanted, we could have typed
egen double stdage = std(age), making stdage a double-precision variable, and the mean would
have been 10��16. In any case, summarize also shows that the standard deviation is 1. correlate
shows that the new variable and the original variable are perfectly correlated.

The first line tells collect to report only coefficients (_r_b) an confidence intervals (_r_ci). The second line tells collect how the table is to be laid out. In words, put the covariate names (colname) on the rows of the table, and put each combination of estimation command and coefficient/confidence interval on the columns (cmdset#result).

Many (maybe hundreds or thousands of) potential covariates

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.
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