nlogit正版软件入门教程 诚信代理
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行 业：IT 软件 酒店餐饮娱乐管理
发布时间：2021-07-06
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Statistical Analysis
Programming language allows extensions of supported estimators:
Model estimation
Testing and restrictions
Post estimation analysis
Simulations
Partial effects
Oaxaca decomposition
Delta and Krinsky/Robb methods
Probit and logit models
Bivariate probit models
Multivariate probit model
Partial observability
Sample selection
Multinomial (Logit) Choice Models
Random effects and random ultility models
Random regret
Latent class models
Ordered Choice Models
Bivariate ordered choice models
Sample selection models
Generalized ordered probit and logit models
Specifications for hierarchical models
Zero inflated ordered choice
Count Data Models
Specifications for censoring, truncation, and underreporting
Zero inflation and negative binomial (NB1, NB2, NBP, NBX)
Generalized Poisson
Gamma model
Quantile Poisson regression
Panel Data Models
Fixed effects for all models
Random effects for all models, quadrature and simulation estimators
Random parameters models
Latent class specifications
Tools
Specification analysis
Heteroscedasticity
Robust inference tools
Lagrange multiplier, likelihood and Wald tests
Model simulator for binary choice models
Matching and propensity score analysis
Average partial effects
Partial effects for interactions
Model simulation and prediction
Statistics
Numerous fit measures
Test statistics for specifications
Partial effects for all models
Interaction terms in model specification
Multiple Imputation
Up to 30 variables imputed simultaneously
Six types of imputation procedures for
Continuous variables using multiple regression
Binary variables using logistic regression
Count variables using Poisson regression
Likert scale (ordered outcomes) using ordered probit
Fractional (proportional outcome) using logistic regression
Unordered multinomial choice using multinomial logit
No duplication of the base data set
All models supported by built in procedures
Any model written by the user with GMME, MAXIMIZE, NLSQ, etc.
Estimate any number of models using each imputed data set
计数数据
提供广泛的各种包装计数数据的规格，包括一些新开发的模型：
Poisson和负二项模型
NB模型的新规范
γ、广义Poisson、Polya Aeppli
零膨胀和障碍
固定随机效应
潜在类别
分位数Poisson回归
编程
提供了包括矩阵和数据操作命令的编程语言，用于建立新的估计量：
用LIMDEP和NLOGIT编程功能
用户定义的优化
矩阵代数
科学计算器
用户编写的程序和估计
SFA & DEA
提供了各种形式的随机前沿模型：
固定随机效应
真正的固定和随机效应
潜在类随机边界
Battese and Coelli
异方差性
技术效率估计
数据包络分析
（这是同时包含SFA和DEA的程序）
LIMDEP离散选择
提供了二进制、多项式、有序、计数和多元离散数据的离散选择估计：
二元选择的概率和logit模型
排序选择包括单变量、变量、分层和样本的选择
面板数据
多项式Logit模型
计数数据模型
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