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Frequentist confidence intervals do not have straightforward probabilistic interpretations as do Bayesian credible intervals. For example, the interpretation of a 95% confidence interval is that if we repeat the same experiment many times and compute confidence intervals for each experiment, then 95% of those intervals will contain the true value of the parameter. For any given confidence interval, the probability that the true value is in that interval is either zero or one, and we do not know which. We may only infer that any given confidence interval provides a plausible range for the true value of the parameter. A 95% Bayesian credible interval, on the other hand, provides a range for a parameter such that the probability that the parameter lies in that range is 95%.
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. collect: regress bpsystol weight i. i.agegrp Finally, let's interact and age group, and collect those results: . collect: regress bpsystol weight i. i.agegrp i.#i.agegrp
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