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We used a beta prior distribution in this example, but we could have chosen another prior distribution
that supports our prior knowledge. For the final analysis, it is important to consider a range of different
prior distributions and investigate the sensitivity of the results to the chosen priors.
For more details about this example, see Hoff (2009). Also see Beta-binomial model in
[BAYES] bayesmh for how to fit this model using bayesmh.
Bayesian versus frequentist analysis, or why Bayesian analysis?
Why use Bayesian analysis? Perhaps a better question is when to use Bayesian analysis and when
to use frequentist analysis. The answer to this question mainly lies in your research problem. You
should choose an analysis that answers your specific research questions. For example, if you are
interested in estimating the probability that the parameter of interest belongs to some prespecified
interval, you will need the Bayesian framework, because this probability cannot be estimated within
the frequentist framework. If you are interested in a repeated-sampling inference about your parameter,
the frequentist framework provides that.

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.

Bayesian inference provides a straightforward and more intuitive interpretation of the results in
terms of probabilities. For example, credible intervals are interpreted as intervals to which parameters
belong with a certain probability, unlike the less straightforward repeated-sampling interpretation of
the confidence intervals.
Bayesian models satisfy the likelihood principle (Berger and Wolpert 1988) that the information in
a sample is fully represented by the likelihood function. This principle requires that if the likelihood
function of one model is proportional to the likelihood function of another model, then inferences
from the two models should give the same results. Some researchers argue that frequentist methods
that depend on the experimental design may violate the likelihood principle.

完整的数据管理功能
Stata的数据管理功能让您控制所有类型
的数据。

您可以重组数据，管理变量，并收集各组
并重复统计。您可以处理字节，整数，long,
float,double和字符串变量（包括BLOB和达到
20亿个字符的字符串）。Stata还有一些
的工具用来管理的数据，如生存/时间数
据、时间序列数据、面板/纵向数据、分类数
据、多重替代数据和调查数据。

出版质量的图形
Stata轻松生成出版质量、风格迥异的图形。您可以编写脚本并以可复制的方式生成成百上千个图形，并且可以以EPS
或TIF格式输出打印、以PNG格式或SVG格式输出放到网上、或PDF格式输出预览。使用这个图形编辑器可更改图形的任何
方面，或添加标题、注释、横线、箭头和文本。
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