stata怎么改变量名_本地化服务

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For instance, vector autoregressive (VAR) models are known to have many parameters relative to the data size. Bayesian analysis of these models introduces specialized priors that allow you to obtain more stable parameter estimates.

This information can be incorporated into a Bayesian model with a prior distribution for , which assigns a large probability between 0.05 and 0.20, with the expected value of  close to 0.10. One potential prior that satisfies this condition is a Beta(2; 20) prior with the expected value of 2=(2+20) = 0.09. So, let’s assume this prior for the infection rate , that is,   Beta(2; 20). We sample individuals and observe none who have an infection, that is, y = 0. This value is not that uncommon for a small sample and a rare disease. For example, for a true rate  = 0.05, the probability of observing 0 infections in a sample of 20 individuals is about 36% according to the binomial distribution. So, our Bayesian model can be defined as follows:

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.
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