• nlogit正版软件入门教程 诚信代理

    nlogit正版软件入门教程 诚信代理

  • 2021-07-06 09:59 61
  • 产品价格:面议
  • 发货地址:北京市海淀区包装说明:不限
  • 产品数量:不限产品规格:不限
  • 信息编号:67235452公司编号:4244767
  • 王经理 经理
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    产品描述
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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*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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