stata_保证正版
  • stata_保证正版
  • stata_保证正版
  • stata_保证正版

产品描述

使用期限租赁或永久 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
科学软件网提供的软件覆盖各个学科,软件数量达1000余款,满足各高校和企事业单位的科研需求。此外,科学软件网还提供软件培训和研讨会服务,目前视频课程达68门,涵盖34款软件。
Bayesian dynamic forecasting
Bayesian longitudinal/panel-data models
Bayesian linear and nonlinear DSGE models
Bayesian threshold autoregressive models
You may also be interested in other existing features, including
stata
In Bayesian analysis, we seek a balance between prior information in a form of expert knowledge
or belief and evidence from data at hand. Achieving the right balance is one of the difficulties in
Bayesian modeling and inference. In general, we should not allow the prior information to overwhelm
the evidence from the data, especially when we have a large data sample. A famous theoretical
result, the Bernstein–von Mises theorem, states that in large data samples, the posterior distribution is
independent of the prior distribution and, therefore, Bayesian and likelihood-based inferences should
yield essentially the same results. On the other hand, we need a strong enough prior to support weak
evidence that usually comes from insufficient data. It is always good practice to perform sensitivity
analysis to check the dependence of the results on the choice of a prior.
stata
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
Also, dynamic stochastic general equilibrium (DSGE) models are known to have parameters that have direct economic interpretations and often have logical bounds that can be easily incorporated by a variety of prior distributions.
,专注,专心是科学软件网的服务宗旨,开发的软件、传递*的技术、提供贴心的服务是我们用实际行动践行的目标,我们会为此目标而不懈努力。
http://www.kxrjsoft.com.cn
产品推荐

Development, design, production and sales in one of the manufacturing enterprises

您是第2812899位访客
版权所有 ©2024-11-13 京ICP备10040123号

北京天演融智软件有限公司 保留所有权利.

技术支持: 八方资源网 免责声明 管理员入口 网站地图