NLOGIT功能特点包括
**过200个内置估计，可以分析：
四级嵌套logit模型
随机参数混合logit
潜在类别
多项式概率
面板数据--MNL固定效应
定期选项实验
支付意愿
异方差较值
较佳/较坏模型
随机遗憾
缺席属性
估计和模拟
…….
NLOGIT包含大量的数据分析、数据管理和模型建立工具，从简单线性回归到非线性方程组的较大似然估计，有许多扩展和变化。几乎所有现代实证调查所采用的技术都有提供。
模型估计&数据分析
提供连续、离散、有限和删失因变量近200种模型公式，包括：
线性回归
稳健估计
线性和对数线性回归
二元选择的概率和logit模型
排序选择模型
多项选择
审查和截断
样本选择模型
分位数回归（线性和计数）
计数数据的泊松和负二项模型
随机*与DEA
时间序列模型
面板数据模型
NLOGIT提供多项选择数据的估计、模拟和分析程序，比如品牌的选择、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较佳/较坏模型的多项logit模型的估计和模拟的重要统计软件包。NLOGIT还是一支持混合说明和显示选择数据集的软件。
多项式选择模型的高级分析工具
NLOGIT是分析多项logit模型的较广泛和较深的工具，包括嵌套Logit模型、广义混合Logit、异方差较值、多元Probit和混合Logit等。NLOGIT功能*特，它允许您在任何估计的离散选择模型的背景下分析任何可选的数据集，不管是在估计中还是在用于检验模型交叉有效性的数据中。
计数数据
提供较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
（这是一同时包含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
NLOGIT提供多项选择数据的估计、模拟和分析程序，比如品牌的选择、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较佳/较坏模型的多项logit模型的估计和模拟的重要统计软件包。NLOGIT还是一支持混合说明和显示选择数据集的软件。
多项式选择模型的高级分析工具
NLOGIT是分析多项logit模型的较广泛和较深的工具，包括嵌套Logit模型、广义混合Logit、异方差较值、多元Probit和混合Logit等。NLOGIT功能*特，它允许您在任何估计的离散选择模型的背景下分析任何可选的数据集，不管是在估计中还是在用于检验模型交叉有效性的数据中。
NLOGIT的强大功能
NLOGIT提供多项选择数据的估计、模拟和分析程序，比如品牌的选择、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较佳/较坏模型的多项logit模型的估计和模拟的重要统计软件包。NLOGIT还是一支持混合说明和显示选择数据集的软件。
多项式选择模型的高级分析工具
NLOGIT是分析多项logit模型的较广泛和较深的工具，包括嵌套Logit模型、广义混合Logit、异方差较值、多元Probit和混合Logit等。NLOGIT功能*特，它允许您在任何估计的离散选择模型的背景下分析任何可选的数据集，不管是在估计中还是在用于检验模型交叉有效性的数据中。
NLOGIT功能特点包括
**过200个内置估计，可以分析：
四级嵌套logit模型
随机参数混合logit
潜在类别
多项式概率
面板数据--MNL固定效应
定期选项实验
支付意愿
异方差较值
较佳/较坏模型
随机遗憾
缺席属性
估计和模拟
…….
NLOGIT包含大量的数据分析、数据管理和模型建立工具，从简单线性回归到非线性方程组的较大似然估计，有许多扩展和变化。几乎所有现代实证调查所采用的技术都有提供。
模型估计&数据分析
提供连续、离散、有限和删失因变量近200种模型公式，包括：
? 线性回归
? 稳健估计
? 线性和对数线性回归
? 二元选择的概率和logit模型
? 排序选择模型
? 多项选择
? 审查和截断
? 样本选择模型
? 分位数回归（线性和计数）
? 计数数据的泊松和负二项模型
? 随机*与DEA
? 时间序列模型
? 面板数据模型
计数数据
提供较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
（这是一同时包含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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