stata和spss的区别_正规代理

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讲座主题：从计量模型角度解锁Stata17新功能
讲座时间：5月12日 15:00-16:00
讲座概述: Stata 17的所有功能更新，本次讲座全部囊括。
1、 数据搜集和数据输出
2、 非参数模型
3、 DID模型的命令
4、 离散选择模型
5、 区间删失Cox模型
6、 贝叶斯面板数据模型、贝叶斯多层模型、贝叶斯VAR模型
……

Have excess zeros (or responses in the lowest category)?

Building a reliable Bayesian model requires extensive experience from the researchers, which leads
to the second difficulty in Bayesian analysis—setting up a Bayesian model and performing analysis
is a demanding and involving task. This is true, however, to an extent for any statistical modeling
procedure.
Lastly, one of the main disadvantages of Bayesian analysis is the computational cost. As a rule,
Bayesian analysis involves intractable integrals that can only be computed using intensive numerical
methods. Most of these methods such as MCMC are stochastic by nature and do not comply with
the natural expectation from a user of obtaining deterministic results. Using simulation methods does
not compromise the discussed advantages of Bayesian approach, but unquestionably adds to the
complexity of its application in practice.

How to do Bayesian analysis
Bayesian analysis starts with the specification of a posterior model. The posterior model describes
the probability distribution of all model parameters conditional on the observed data and some prior
knowledge. The posterior distribution has two components: a likelihood, which includes information
about model parameters based on the observed data, and a prior, which includes prior information
(before observing the data) about model parameters. The likelihood and prior models are combined
using the Bayes rule to produce the posterior distribution
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