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许可形式单机和网络版
原产地美国
介质下载
适用平台windows
科学软件网是一个以引进国研软件，提供软件服务的营业网站，网站由北京天演融智软件有限公司创办，旨在为国内高校、科研院所和以研发为主的企业事业单位提供的科研软件及相关软件服务。截止目前，科学软件网已获得数百家国际软件公司正式授权，代理销售科研软件达一千余种，软件涵盖领域包括经管，仿真，地球地理，生物化学，工程科学，排版及网络管理等。同时，还提供培训、课程（包含34款软件，66门课程）、实验室解决方案和项目咨询等服务。
Linear regression
Robust estimation
Nonlinear and loglinear regression
Probit and logit models for binary choice
Ordered choice models
Multinomial choice
Censoring and truncation
Sample selection models
Quantile regression (linear and count)
Poisson and negative binomial models for count data
Stochastic frontier and DEA
Time series models
Panel data models
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。
多项式选择模型的分析工具
NLOGIT是分析多项logit模型的广泛和深的工具，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。
统计分析
编程语言允许支持估计量的扩展：
模型的估计
测试和限制
后评估分析
模拟
局部的效果
Oaxaca分解
Delta和Krinsky/Robb方法
面板数据模型
所有的线性和非线性模型都可以用形式的面板数据来分析，包括：
固定和随机效应线性模型
非线性固定效应模型
随机效应模型
随机参数混合模型
潜在类别模型
统计&绘图
描述性统计和图形分析工具包括：
截面和面板的描述性统计
平均数和分位数表
时间序列
谱密度
图形工具
核密度
判别分析
等高线图
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）
Systems of Linear Equations
2SLS
3SLS
Seemingly unrelated regressions
Autocorrelation
Heteroscedasticity
Singular equation systems with constraints
GLS and maximum likelihood
Cross and within equation constraints
Covariance structures
OLS, GLS
Panel corrected standard errors
Grouping of observation units
Non- and Semiparametric Estimators
Least absolute deviations linear regression
Quantile regression, linear or count
Maximum score for binary choice
and Spady estimator for binary choice
Nonparametric, kernel density regression
LOWESS regression
Stratified Data
Cluster corrections
Stratification and clustering
Finite population weights
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