nlogit教程 本地化服务

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Model Estimation & Data Analysis: Ordered Choice Models
LIMDEP and NLOGIT offer extensive capabilities for ordered choice analysis including ordered probit, logit and hierarchical models, zero inflation models, partial effects, panel data and more.

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

NLOGIT提供多项选择数据的估计、模拟和分析程序，比如的选择、运输方式以及各种调查和市场数据，消费者在一组相互竞争的替代品中进行选择。自NLOGIT面世20年来，NLOGIT已经成为包括支付意愿和佳/坏模型的多项logit模型的估计和模拟的重要统计软件包。NLOGIT还是支持混合说明和显示选择数据集的软件。


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：
Ÿ 用LIMDEP和NLOGIT编程功能
Ÿ 用户定义的优化
Ÿ 矩阵代数
Ÿ 科学计算器
Ÿ 用户编写的程序和估计


SFA & DEA
提供了各种形式的随机*模型：
Ÿ 固定随机效应
Ÿ 真正的固定和随机效应
Ÿ 潜在类随机边界
Ÿ Battese and Coelli
Ÿ 异方差性
Ÿ 技术效率估计
Ÿ 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：
Ÿ 二元选择的概率和logit模型
Ÿ 排序选择包括单变量、变量、分层和样本的选择
Ÿ 面板数据
Ÿ 多项式Logit模型
Ÿ 计数数据模型


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

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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