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Proponents of frequentist statistics argue that for this reason, Bayesian methods lack objectivity and should be avoided. Indeed, there are settings such as clinical trial cases when the researchers want to minimize a potential bias coming from preexisting beliefs and achieve more objective conclusions. Even in such cases, however, a balanced and reliable Bayesian approach is possible. The trend in using noninformative priors in Bayesian models is an attempt to address the issue of subjectivity. On the other hand, some Bayesian proponents argue that the classical methods of statistical inference have built-in subjectivity such as a choice for a sampling procedure, whereas the subjectivity is made explicit in Bayesian analysis.

Linear, generalized linear, and nonlinear models Random effects and latent factors Flexible control of MCMC sampling Multiple chains Postestimation Convergence diagnostics Posterior means, medians, and standard deviations

Forming rational expectations of the future is hard.

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2020年开始，融智软件申请高等教育司产学合作协同育人项目，“大数据”和“机器学习”师资培训项目，以及基于OBE的教考分离改革与教学评测项目已获得批准。融智软件将会跟更多的高校合作，产学融合协同育人。