Alogit中文教程 诚信代理

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ALOGIT estimates the parameters of generalised logit models.  The main generalisations are

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ALOGIT 统计建模软件
30多年来，ALOGIT一直在的建模者中被频繁使用，在此期间不断发展，以满足建模的需要。因此，ALOGIT具有很高的可靠性和众多的功能和设施，这些对建模很有帮助。帮助文件概述了各种可能性(下载帮助文件压缩包，但是需要注意的是这与新版本的Windows不兼容)。
ALOGIT估算了通用logit模型的参数。主要的功能有：
树型模型（ 嵌套、分层的）与简单的logit模型相比，它支持模型中的替代方法与简单的重新训练方法关联，但仍然保持操作简单和操作快速的特征。
组合logit模型使用灵活的‘error components’规范，它可以使用线性或指数形式，这允许系数中的对数正态扰动。
组合logit模型只包含在ALOGIT EC中。
ALOGIT 执行以下四个关键功能。
 数据输入
 可以使用显示偏好或陈述偏好，分类数据或综合数据；可以使用选择、排名或比例分割数据。
 输入数据可以自由操作和转换，以允许用户自由地找到所需的行为解释。对输入数据进行广泛的测试，以揭示建模问题；简单的控件，在完全成熟时需要访问。
 接受不同格式的多个数据集，连续或使用命名（key）变量链接；支持一些二进制矩阵格式。
模型估计
 使用较大似然估计同时估计所有系数(即完整信息估计)。
 模型可以是二项式、多项式或树(嵌套的)logit模型，具有无限的分支和层次;或者，混合的logit或误差成分分析，包括不同的分布(包括指数，如对数正态)和相关误差项。
 非线性效用函数允许正确地包含吸引变量。
 综合备选方案可以表示为已选。
 系数估计、标准误差、正确计算的弹性、消费者剩余措施及若干细节检验都是标准的，信息量大、标签清新、输出清晰，适合立即放入报告中。
  ALOGIT 中的函数可以用来在不同的模型变量之间进行比较。
 初始线性估计的选项减少了复杂模型的运行时间。
  ALOGIT不会限制问题的大小。
Model estimation:
-      all coefficients are estimated simultaneously using maximum likelihood estimation (i.e. ‘full information’ estimates);
-      models can be binomial, multinomial, or tree (nested) logit models, with unlimited branches and levels; alternatively, mixed logit or error component analysis, including differing distributions (including exponentials, e.g. lognormal) and correlated error terms;
-      non-linear utility functions allow attraction variables to be included correctly;
-      composite alternatives can be indicated as chosen;
-      coefficient estimates, standard errors, correctly calculated elasticities, consumer surplus measures and several detailed tests are all standard, with informative, clearly labelled, well-laid-out output, suitable for immediate incorporation in reports;
-      a function in the ALOGIT  can be used to make comparisons between different model variants;
-      an option for initial linear estimation reduces run time for complex models;
-      problem sizes are not limited by ALOGIT.

multiple data sets of different formats are accepted, either in succession or linked using named (key) variables; some binary matrix formats are supported.
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