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summarize displays the mean and standard deviation of a variable across observations; program writers can access the mean in r(mean) and the standard deviation in r(sd) (see [R] summarize). egen’s rowmean() function creates the means of observations across variables. rowmedian() creates the medians of observations across variables. rowpctile() returns the #th percentile of the variables specified in varlist. rowsd() creates the standard deviations of observations across variables. rownonmiss() creates a count of the number of nonmissing observations, the denominator of the rowmean() calculation

Highlights Table types: One-way Two-way Multiway Summary statistics Regression comparisons Estimation and postestimation results Custom Easily create "table one" tables Flexible new version of table command New etable command for tables of regression results New system for collecting results from multiple commands and producing tables of results Export tables to: Word®, Excel® HTML LaTeX PDF and more See all features Stata is now ready to help you create both standard and customized tables, whether you want a table for the web that looks like

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.

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.
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