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In other words, Bayesian analysis answers questions based on the distribution of parameters conditional on the observed sample, whereas frequentist analysis answers questions based on the distribution of statistics obtained from repeated hypothetical samples, which would be generated by the same process that produced the observed sample given that parameters are unknown but fixed. Frequentist analysis consequently requires that the process that generated the observed data is repeatable. This assumption may not always be feasible. For example, in meta-analysis, where the observed sample represents the collected studies of interest, one may argue that the collection of studies is a one-time experiment.

Frequentist analysis is entirely data-driven and strongly depends on whether or not the data assumptions required by the model are met. On the other hand, Bayesian analysis provides a more robust estimation approach by using not only the data at hand but also some existing information or knowledge about model parameters. In frequentist statistics, estimators are used to approximate the true values of the unknown parameters, whereas Bayesian statistics provides an entire distribution of the parameters. In our example of a prevalence of an infectious disease from What is Bayesian analysis?, frequentist analysis produced one point estimate for the prevalence, whereas Bayesian analysis estimated the entire posterior distribution of the prevalence based on a given sample.

In such situations, Bayesian econometrics modeling can provide a balance between what's observed in the data and what's reasonable to assume about model parameters to obtain reliable inference.

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。 2019年6月Stata 15正式发布。这是Stata有史以来大的一次版本较新。我们贴出了Statalist并且列出了16项重要的新功能。 Ÿ 扩展回归模型 Ÿ 潜在类别分析（LCA） Ÿ 贝叶斯前缀指令 Ÿ 线性动态随机一般均衡（DSGE）模型 Ÿ web 的动态Markdown文档 Ÿ 非线性混合效应模型 Ÿ 空间自回归模型（SAR） Ÿ 区间删失参数生存时间模型 Ÿ 有限混合模型（FMMs） Ÿ 混合Logit模型 Ÿ 非参数回归 Ÿ 聚类随机设计和回归模型的功率分析 Ÿ Word和PDF文档 Ÿ 图形颜色透明度/不透明度 Ÿ ICD-10-CM/PCS支持 Ÿ 联邦储备经济数据（FRED）支持 Ÿ 其他 上面列出的十六功能当然是重要的, 但还有其他值得一提的。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 扩展回归模型 我们称之为ERMS 扩展回归模型。四个新的命令适合 . 线性回归分析, . 区间回归包括 tobit模型， . 概率， . 有序概率模型 可组合成： . 内生变量 . 非随机处理任务 . 内源性（Heckman-style）样本的选择 这些新的命令让人惊喜，因为可以在一个方程中加入内生变量，包括处理赋值和概率选择方程。内生变量并不局限于连续性。它们可以是二进制或序数。不管是外生的还是内生的，它们都可以与其他变量相互作用。它们甚至可以互相作用，形成平方项或立方项！ 这些新的ERM命令—eregress, eintreg, eprobit, 和eoprobit注定会流行起来，因为他们解决了研究人员的很多问题。
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