stata代理_正规代理

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For instance, income elasticity may be known to be less than 1 for some countries, or autocorrelation is known to be between -1 and 1. Either way, a Bayesian approach allows us to combine that external information with what we observe in the current data to form a more realistic view of the economic process of interest.

ziologit is the answer.

Take any of the existing irt commands, add a group(varname) option, and fit the corresponding multiple-group model. For instance, type . irt 2pl item1-item10, group(female) and fit a two-group 2PL model. Group-specific means and variances of the latent trait will be estimated. Group-specific difficulty and discrimination parameters can also be estimated for one or more items. With constraints, you can specify exactly which parameters are allowed to vary and which parameters are constrained to be equal across groups. You can even use likelihood-ratio tests to compare models with and without constraints to perform an IRT model-based test of differential item functioning.

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
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