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近年來已經有很多使用數據包絡分析(Data ?Envelopment ?Analysis, ?DEA)來評估許多不同種類實體效益的多種應用,在很多不同背景的國家中執(zhí)行不同的應用。一個原因是,因為經常有未知的復雜因素,很多活動牽扯到多次輸入和輸出之間的關系,DEA已經提供對解決這些情況的可能性。例子包括:在不同地理位置的美國空軍基地的維護活動,英國和韋爾斯的警力分配,塞
使用新的bayesselect命令,您可以執(zhí)行線性回歸的貝葉斯變量選擇??紤]模型不確定性并執(zhí)行貝葉斯推理?,F在該命令已較新到StataNow?中?;貧w分析的一個常見問題是,當您有許多潛在的預測變量時,如何確定與結果較相關的預測變**集。變量選擇,也稱為稀疏回歸,可以幫助研究人員提高模型的可解釋性并提供較穩(wěn)定的推理。Stata的貝葉斯套件現在包含一個新命令bayesselect,它為線性模型實現貝葉
ATLAS.ti是一個強大的用于定性分析文本、圖形、音頻和視頻數據的平臺。**的工具幫您安排、重新裝配和管理您的素材,到目前為止,還沒有一個系統(tǒng)的方法可以這么做。ATLAS.ti讓您專注于素材本身。不管您的領域是人類學、經濟學、犯罪學還是醫(yī)學,ATLAS.ti都可以滿足您定性分析的需求。多種媒體類型ATLAS.ti提供**的媒體類型供您使用,無論是編碼數百個文件、音頻剪輯或照片,ATLAS.t
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