nlogit软件介绍 保证正版

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Nonlinear Systems of Equations
Nonlinear least squares
Instrumental variables
Efficient GMM estimation
Loglinear Models (GLM)
Weibull regression
Inverse Gaussian regression
Exponential regression
Gamma regression
Beta regression
Binomial regression model (All are supported for cross section, fixed effects, random effects, random parameters, latent class formulations.)

NLOGIT多项选择
NLOGIT包含所有LIMDEP plus多项选择模型功能，这些功能LIMDEP中不包含，包括：
数据分析
模型估计
混合（随机参数）logit模型
广义混合Logit模型
WTP空间的估计
多项式概率模型
潜在类别模型
误差分量（RE）logit模型
随机遗憾MNL
动态随机效应MNL模型
广义嵌套logit模型
模型规范
模型仿真
（这些功能，LIMDEP中不包含）

时间序列分析
提供了一系列时间序列的估计量，包括：
ARMAX模型
均值模型中的GARCH和GARCH
谱密度估计
ACF和PACF
Phillips-Perron测试
Newey-West估计

Features of NLOGIT 6 include:
With over 200 built-in estimators, you can analyze:

Four level nested logit models
Random parameters mixed logit
Latent class
Multinomial probit
Panel data - fixed effects MNL
Stated choice experiments
Willingness to pay
Heteroscedastic extreme value
Best/worst modeling
Random regret
Attribute nonattendance
Estimation and simulation

Model Estimation & Data Analysis: Probit & Logit Models
The probit and logit models (logistic regression) for binary choice are the fundamental building blocks of discrete choice modeling of all sorts. LIMDEP and NLOGIT provide many variants and extensions of these models, including panel data models, two part models and a variety of multivariate specifications, as well as all forms of testing and post estimation analyses.

Least squares regression
Least squares
Instrumental variables and 2SLS
Least absolute deviations with bootstrapped standard errors
Extreme accuracy
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