nlogit使用说明 授权经销商

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

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。


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：
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）