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科学软件网提供的软件覆盖各个学科，软件数量达1000余款，满足各高校和企事业单位的科研需求。此外，科学软件网还提供软件培训和研讨会服务，目前视频课程达68门，涵盖34款软件。
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

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

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.

值得信任
技术支持
我们不仅编写统计方法，我们还会进行验证。
您能从Stata estimator rest与其他估计的比较中看到Monte-Carlo模拟的一致性和覆盖率以及我们统计学家们进行的广
泛测试。每一版的Stata软件，我们都通过了各种认证，包括230万行的代码测试，并产生了430万行的结果输出。我们验
证了这430万行代码中的每一个数字和每一段文字。
Stata公司的技术团队对注册用户提供免费服务。而这远比您付的费用得到的更多。
我们有的Stata程序员和统计学家来回答您的技术问题。从棘手的数据管理方案到让您做出的图表；从解释大
量的标准错误到您进行多层模型，我们认真回答您的问题。

系统要求
■ Stata for Windows
■ Stata for Mac
■ Stata for Linux
Windows 10* / Windows 8* / Windows 7* / Windows Vista* / Windows
Server 2016, 2012, 2008, 2003 * ；* 64-bit and 32-bit Windows varieties for
x86-64 and x86 processors made by Intel® and AMD Find out if your OS is
64-bit compliant.
Stata for macOS requires 64-bit Intel® processors (Core™2 Duo or better)
running macOS 10.9 or newer Find out if your OS is 64-bit compliant.
Any 64-bit (x86-64 or compatible) or 32-bit (x86 or compatible) running
Linux For xstata, you need to have GTK 2.24 installed
科学软件网主要提供以下科学软件服务：
1、软件培训服务：与国内大学合作，聘请业内人士定期组织软件培训，截止目前，已成功举办软件培训四十多期，累计学员2000余人，不仅让学员掌握了软件使用技巧，加深了软件在本职工作中的应用深度，而且也为**业人士搭建起了沟通的桥梁；
2、软件服务：提供软件试用版、演示版、教程、手册和参考资料的服务；
3、解决方案咨询服务：科学软件网可向用户有偿提供经济统计、系统优化、决策分析、生物制药等方面的解决方案咨询服务；
4、软件升级及技术支持服务：科学软件网可向用户提供软件的本地化技术支持服务，包括软件较新升级、软件故障排除、安装调试、培训等;
5、行业研讨服务：科学软件网会针对不**业，邀请国内外以及软件厂商技术人员，不定期在国内举办大型研讨会，时刻关注*技术，为国内行业技术发展提供导向。

科学软件网是一个以引进国外优秀科研软件，提供软件服务的营业网站，网站由北京天演融智软件有限公司创办，旨在为国内高校、科研院所和以研发为主的企业事业单位提供优秀的科研软件及相关软件服务。截止目前，科学软件网已获得数百家**软件公司正式授权，代理销售科研软件数百种种，软件涵盖领域包括经管，电力系统模拟，地球地理，生物化学，工程科学，排版及网络管理等。同时，还提供专业培训、视频课程（包含34款软件，66门课程）、实验室解决方案和项目咨询等服务。
不管您是需要购买单款软件，还是制定整个实验室的购买方案，都可以提供。重点软件有：SPSS, Stata, Minitab, Matlab, GAMS, Mathematica, Tableau, SAS, LinGo, Mplus, @risk, Risk Simulator, EViews,NVivo/Atlas.ti/MaxQDA, 动态均衡模型，静态均衡模型，OxMetrics，Vensim/Ithink/Stella，Crystal Ball ，Alogit，GAUSS，GTAP，GEMPACK，HLM，Lisrel，NCSS，Netminer，Nlogit ，Stat/Transfer，SUDAAN，SYSTAT，TreeAge，PASS，nQuery，UCINET，RATS/CATS，Latent GOLD，Kwalitan，NeuroSolutions，TableCurvePSCAD，Enerplot，FACE，E-Tran，SIDRA TRIP，SIDRA INTERSECTION，Remo 3D，HOMER，Surfer，Grapher，Sigmaplot，GraphPad Prism，KaleidaGraph，Mapviewer ，Voxler ，Strater，Didger，RFFlowHydrus，GMS/SMS/WMS ，Visual Modflow，Flo-2d，Earth Volumetric Studio（EVS）Geostudio，RockWorks，PetraSim，AquaChem，AquiferTest，Hydro GeoAnalyst，Groundwater Vistas，TerrSetSequencher，SIMCA ，Wien2k，Q-chem，Chembiooffice ，Chembiodraw ，The Unscrambler ，Spartan，Array Designer ，Beacon Designer ，AlleleID ，Beacon Designer，Chemcraft，ChromasPro，CLIMEX DYMEX，Geneious，PC-ORD，Primer Premier，PrimerPlex ，RBCA Tool Kit for Chemical