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Stata是一款完整的、集成的统计软件包，提供您需要的一切数据分析、数据管理和图形。 快速,简单并易于使用 点击式的界面和强大,直观的命令语言让Stata使用起来快速,并易于使用。 所有的分析结果都可以被复制和存档，并用来出版和审查。不管您什么时候写的内容，版本控制系统确保统计程序可继续生成同样的结果。 Stata的统计功能，除了传统的统计分析方法外，还收集了近20年发展起来的新方法，如Cox比例风险回归，指数与Weibull回归，多类结果与有序结果的logistic回归，Poisson回归，负二项回归及广义负二项回归，随机效应模型等。具体说， Stata具有如下统计分析能力： 数值变量资料的一般分析：参数估计，t检验，单因素和多因素的方差分析，协方差分析，交互效应模型，平衡和非平衡设计，嵌套设计，随机效应，多个均数的两两比较，缺项数据的处理，方差齐性检验，正态性检验，变量变换等。

In Stata 16, we introduce a new, unified suite of commands for modeling choice data. We have added new commands for summarizing choice data. We renamed and improved existing commands for fitting choice models. We even added a new command for fitting mixed logit models for panel data. And we document them together in the new Choice Models Reference Manual. And here’s the best part: margins now works after fitting choice models. This means you can now easily interpret the results of your choice models. While the coefficients estimated in choice models are often almost uninterpretable, margins allows you to ask and answer very specific questions based on your results. Say that you are modeling choice of transportation. You can answer questions such as • What proportion of travelers are expected to choose air travel? • How does the probability of traveling by car change for each additional $10,000 in income? • If wait times at the airport increase by 30 minutes, how does this affect the choice of each mode of transportation? What else is new? You now cmset your data before fitting a choice model. For instance, . cmset personid transportmethod Then, you use cmsummarize, cmchoiceset, cmtab, and cmsample to explore, summarize, and look for potential problems in your data. And you use cm estimation commands to fit one of the following choice models: • cmclogit conditional logit (McFadden’s choice) model • cmmixlogit mixed logit model • cmxtmixlogit panel-data mixed logit model • cmmprobit multinomial probit model • cmroprobit rank-ordered probit model • cmrologit rank-ordered logit model Unlike the others, cmxtmixlogit is not renamed and improved. It is completely new in Stata 16, and

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
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北京天演融智软件有限公司（亦称：融智软件）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。

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截止目前，融智软件已获得数百家**软件公司正式授权，销售科研软件达1000余种。产品涵盖教育、、交通、通信、电力等行业。尤其是大数据相关软件方面，为诸如北京大学、清华大学、中国大学、中科院、农科院、社科院、、交通部、南方电网、电网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。同时，还提供专业培训、视频课程（包含40款软件，80门课程）、实验室解决方案和项目咨询等服务。

2020年开始，融智软件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。融智软件将会跟更多的高校合作，产学融合协同育人。