Stata软件中贝叶斯分析可以根据您研究问题的复杂程度，可以简单或复杂。

• 数以千计的内置模型

• 添加自己的模型

• 用bayes:作为命令的前缀 

• 自适应Metropolis–Hastings 

• 多链

• 收敛诊断 

• 探索分布 

• 模型拟合优度

• 后验预测p值

• 假设检验

• 模型比较

• 预测

• 模型平均（新）

• 更多

拟合回归模型
线性回归
• bayes: regress y x1 x2 x3

Logistic回归
• bayes: logistic z x1 x2 x3

多层回归
• bayes: mixed y x1 x2 x3 || id:

向量自回归（VAR）
• bayes: var y1 y2 y3, lags(1/3) exog(x1 x2)

*多链
• bayes, nchains(4): logistic z x1 x2 x3

拟合一般模型

多层Meta分析模型

• bayesmh lnOR U[trial], noconstant likelihood(normal(var))
prior({U[trial]}, normal({theta},{tau2}))
prior({theta}, normal(0,10000))
prior({tau2}, igamma(0.0001,0.0001))
block({theta tau2}, gibbs split)

非线性Poisson模型：变点分析

• bayesmh count, likelihood(dpoisson({mu1}*sign(year<{cp})+{mu2}*sign(year>={cp})))
prior({mu1 mu2}, flat)
prior({cp}, uniform(1851,1962))
initial({mu1 mu2} 1 {cp} 1906)

检验收敛性
• bayesgraph diagnostics {cp}
(ratio: {mu1}/{mu2})

编写自己的模型
Hurdle模型
• bayesmh (hours age) (hours0 commute), llevaluator(mychurdle, parameters({lnsig}))
prior({hours:} {hours0:} {lnsig}, flat)

进行推断

探索分布

• bayesgraph histogram {U[trial]}, ...

注：边际似然( ML )是用Laplace - Metropolis近似来计算的。

使用GUI执行任何分析

回归模型

只需在回归命令前面加上bayes：

• 支持60多个似然模型，包括多层级，生存，GLM，VAR，DSGE等

• 删失、截断、样本选择

• 直观优雅的模型设定

• 默认和自定义先验

• 全面的贝叶斯功能支持

线性回归

对于系数使用默认的正态先验，对于方差使用逆伽玛先验

• bayes: regress y x1 x2

使用Gibbs抽样

• bayes, gibbs: regress y x1 x2

Logistic回归

对系数使用默认的正态先验

• bayes: logistic y x1 x2

对x1和x2上的系数使用自定义的Cauchy先验

• bayes, prior({y:x1 x2}, cauchy(0,2.5)):

logistic y x1 x2

检验系数在x1上的收敛性

• bayesgraph diagnostics {y:x1}

检验系数{ y:x1 }大于4
• bayestest interval {y:x1}, lower(4)

生存回归
声明生存数据
• stset time, failure(died)

拟合贝叶斯指数回归
• bayes, saving(mcmc_exp): streg x1 x2,distribution(exponential)
• estimates store exp

拟合贝叶斯Weibull回归
• bayes, saving(mcmc_weibull): streg x1 x2,distribution(weibull)
• estimates store weibull

使用后验概率对模型进行比较

• bayestest model exp weibull

其他回归模型

有序Logistic回归

• bayes: ologit y x1 x2

条件Logistic回归

• bayes: clogit y x1 x2, group(id)

Poisson回归

• bayes: poisson y x1 x2

截断Poisson回归

• bayes: tpoisson y x1 x2, 11(10)

零膨胀负二项回归

• bayes: zinb y x1 x2, inflated(z1 z2)

Tobit回归

• bayes: tobit y x1 x2, ul(20)

异方差概率回归

• bayes: hetprobit y x1 x2, het(xhet)

Heckman选择

• bayes: heckman y x1 x2, select(x1 x2 x3)

多元回归

• bayes: mvreg y1 y2 y3 = x1 x2

多层级回归

• bayes: mixed y x1 x2 || id:

向量自回归( VAR )

• bayes: var y1 y2 y3, lags(1/3) exog(x1 x2)

更多

• bayes: ...

多层级模型

群体数量少?

层次众多?

想要随机效应的后验分布?

• 连续、删截、二进制、有序和计数结果

• 支持GLM和生存方法

• 随机截距和系数

• 嵌套和交叉效应

• 多层级结构

• 随机效应协方差结构

• 多变量非线性多级模型

• 全面的贝叶斯功能支持

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