销售stata正版软件_本地化服务

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Style myregci was derived from style myreg. To create myregci from myreg, we only had to type three lines: . collect style autolevels result _r_b _r_ci , clear . collect layout (colname) (cmdset#result) . collect style column, dups(center)

Bayesian econometrics Highlights Estimation Built-in models with over 60 likelihoods and over 30 priors Custom likelihoods and priors Univariate, multivariate, and multiple-equation models

Causal inference, average treatment effects, potential-outcome means, double-robust estimation

The new meta suite is broad, but what sets it apart is its simplicity. You can type, for instance, . meta set effectsize stderr to declare precomputed effect sizes or use meta esize to compute effects from summary data. With this, you can perform random-effects, fixed-effects, or common-effect meta-analysis. To estimate an overall effect size and its confidence interval, obtain heterogeneity statistics, and more, you simply type . meta summarize And visualizing the results is as easy as typing . meta forestplot But the meta suite provides much more. Meta-regression and subgroup analysis allow you to evaluate the heterogeneity of studies. These are available via meta regress and meta forestplot, subgroup() or meta summarize, subgroup(). You can investigate potential publication bias. Check visually for funnel-plot asymmetry using meta funnelplot; formally test for funnel-plot asymmetry using meta bias; and assess publication bias using the trim-and-fill method with meta trimfill. You can even perform cumulative meta-analysis with meta summarize, cumulative(). All the meta-analysis features are documented in the new Meta-analysis Reference Manual.
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