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行 业：IT 软件 教学管理软件
发布时间：2024-02-19
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Sample-size analysis for confidence intervals in Stata 16 The new ciwidth command performs Precision and Sample Size (PrSS) analysis, which is sample-size analysis for confidence intervals (CIs). This method is used when you are planning a study and you want to optimally allocate resources when CIs are to be used for inference. Said differently, you use this method when you want to estimate the sample size required to achieve the desired precision of a CI in a planned study. ciwidth produces sample sizes, precision, and more that are required for the • CI for one mean • CI for one variance • CI for two independent means • CI for two paired means The control panel interface lets you select the analysis type and input assumptions to obtain desired results. ciwidth allows results to be displayed in customizable tables and graphs. ciwidth also provides facilities for you to add your own methods.
Stata的矩阵运算功能 矩阵代数是多元统计分析的重要工具， Stata提供了多元统计分析中所需的矩阵基本运算，如矩阵的加、积、逆、 Cholesky分解、 Kronecker内积等；还提供了一些运算，如特征根、特征向量、奇异值分解等；在执行完某些统计分析命令后，还提供了一些系统矩阵，如估计系数向量、估计系数的协方差矩阵等。 统计功能 Stata使得大量的统计工具用于指尖 标准方法，如 基本表格和总结 案例对照分析 ARIMA ANOVA 和MANOVA 线性回归 时间序列平滑 广义线性模型（GLM） 聚类分析 对比和比较 功率分析 样本选择 …… 方法，如 多层模型 生存分析 动态面板数据回归 结构方程建模 二进制，计数和审查结果 ARCH 多重替代法 调查数据 Treatment effects 统计 贝叶斯分析 ……
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 applic
比较容易想到的是: . 贝叶斯多级模型 . 门限回归 . 具有随机系数的面板数据tobit . 区间测量结果的多层回归 . 删失结果的多级Tobit回归 . 面板数据的协整测试 . 时间序列中多断点的测试 . 多组广义 SEM . 异方差的线性回归 . Heckman风格的样本选择Poisson模型 . 具有随机系数的面板数据非线性模型 . 贝叶斯面板数据模型 . 随机系数的面板数据区间回归 . SVG的导出 . 贝叶斯生存模型 . 零膨胀有序概率 . 添加您自己的电源和样本大小的方法 . 贝叶斯样本选择模型 . 支持瑞典语 . 对DO文件编辑器的改进 . 流随机数生成器 . 对于java插件的改进 . Stata / MP更多的并行化
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