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许可形式单机和网络版
原产地美国
介质下载
适用平台window,mac,linux
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STATA 新功能
ERM=内生性+选择+处理
在连续、二元、有序和删剪结果中结合内源性变量、样本选择和模型的内源性处理
潜在类别分析(LCA)
发现并理解数据中未被观测到的组。使用LCA基于模型的分类功能找出分组
一共有多少个分组
这些分组中都有谁
这些分组有什么区别
叶斯:logistic和其他44种新功能
输入 bayes:45个Stata评估命令都可以用来拟合贝叶斯回归模型
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。
Advantages and disadvantages of Bayesian analysis
Bayesian analysis is a powerful analytical tool for statistical modeling, interpretation of results,
and prediction of data. It can be used when there are no standard frequentist methods available or
the existing frequentist methods fail. However, one should be aware of both the advantages and
disadvantages of Bayesian analysis before applying it to a specific problem.
The universality of the Bayesian approach is probably its main methodological advantage to the
traditional frequentist approach. Bayesian inference is based on a single rule of probability, the Bayes
rule, which is applied to all parametric models. This makes the Bayesian approach universal and
greatly facilitates its application and interpretation. The frequentist approach, however, relies on a
variety of estimation methods designed for specific statistical problems and models. Often, inferential
methods designed for one class of problems cannot be applied to another class of models.
Use leave-one-out meta-analysis to find out.
. webuse nhanes2l
First, we collect the results for a simple regression of systolic blood pressure on weight in kilograms. To collect the results, all we do is place the collect prefix in front of the command:
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