stata软件怎么买_保证正版

北京天演融智软件有限公司

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。
Stata 16 于2019年6月26日全球发布，更新了大量的新功能，详细信息请登陆科学软件网查看。

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:

Posterior / Likelihood  Prior
If the posterior distribution can be derived in a closed form, we may proceed directly to the
inference stage of Bayesian analysis. Unfortunately, except for some special models, the posterior
distribution is rarely available explicitly and needs to be estimated via simulations. MCMC sampling
can be used to simulate potentially very complex posterior models with an arbitrary level of precision.
MCMC methods for simulating Bayesian models are often demanding in terms of specifying an efficient
sampling algorithm and verifying the convergence of the algorithm to the desired posterior distribution.
Inference is the next step of Bayesian analysis. If MCMC sampling is used for approximating the
posterior distribution, the convergence of MCMC must be established before proceeding to inference.
Point and interval estimators are either derived from the theoretical posterior distribution or estimated
from a sample simulated from the posterior distribution. Many Bayesian estimators, such as posterior

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.
2020年，北京天演融智软件有限公司申请高等教育司产学合作协同育人项目，“大数据”和“机器学习”师资培训项目，以及基于OBE的教考分离改革与教学评测项目已获得批准。我们将会跟更多的高校合作，产学融合协同育人。