本地化服务_stata正版软件免费版

北京天演融智软件有限公司（科学软件网）前身是北京世纪天演科技有限公司，成立于2001年，专注为国内高校、科研院所和以研发为主的企事业单位提供科研软件和服务的国家。
Your lasso for prediction, model selection, or inference can now select variables while accounting for clustering.

As a quick introduction to Bayesian analysis, we use an example, described in Hoff (2009, 3),
of estimating the prevalence of a rare infectious disease in a small city. A small random sample of
20 subjects from the city will be checked for infection. The parameter of interest  2 [0; 1] is the
fraction of infected individuals in the city. Outcome y records the number of infected individuals in
the sample. A reasonable sampling model for y is a binomial model: yj  Binomial(20; ). Based
on the studies from other comparable cities, the infection rate ranged between 0.05 and 0.20, with
an average prevalence of 0.10. To use this information, we must conduct Bayesian analysis. This
information can be incorporated into a Bayesian model with a prior distribution for , which assigns
a large probability between 0.05 and 0.20, with the expected value of  close to 0.10. One potential
prior that satisfies this condition is a Beta(2; 20) prior with the expected value of 2=(2+20) = 0.09.
So, let’s assume this prior for the infection rate , that is,   Beta(2; 20). We sample individuals
and observe none who have an infection, that is, y = 0. This value is not that uncommon for a small
sample and a rare disease. For example, for a true rate  = 0.05, the probability of observing 0
infections in a sample of 20 individuals is about 36% according to the binomial distribution. So, our
Bayesian model can be defined as follows:

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.

Stata’s reporting features allow you to create Word, PDF, Excel, and HTML documents that incorporate Stata results and graphs with formatted text and tables. Regardless of the type of document you create, you can rely on Stata’s integrated versioning features to ensure that your reports are reproducible.
Want dynamic reports that are updated as your data change? Stata’s reporting features make this easy too. Rerun the command or do-file that created your report with the updated dataset, and all Stata results in the report are updated automatically.
Stata 16 has new and improved reporting features, of course, but  as importantly, all of Stata's reporting features are now documented in a new Reporting Reference Manual. The manual includes many new examples that demonstrate workflows and provide guidance on customizing the Word, PDF, Excel, and HTML documents you create using Stata.
科学软件网的客户涵盖产品涵盖教育、、交通、通信、金融、保险、电力等行业，并且为诸如北京大学、清华大学、中国大学、中科院、农科院、社科院、环科院、国家、交通部、南方电网、国家电网、许继、南瑞等国内大型企事业单位、部委和科研机构长期提供相关产品。我们的品质，值得您信赖。
http://www.kxrjsoft.com.cn