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许可形式单机版
原产地美国
介质下载
适用平台Windows
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For a first choice model, an extended multinomial logit model (MNL) is used to estimate the probability of making a specific choice as a function of choice attributes and individual characteristics (predictors).
多层次模型
此选项用于LC集群，DFactor或LC回归模型的多级扩展，该模型不仅可以在案例级别解释异质性，而且可以在组级别上解释异质性。
也可以通过组级潜在类（GClasses）和/或组级CFactors（GCFactors）来说明组级变化。此外，当2个或更多GClasses时，可以在模型中包括组级协变量（GCovariates）以改进描述/预测。
多级选项还可用于参数或非参数随机效应回归模型，或同时开发组级和单个级段。
复杂样本数据的调查选项
两个重要的调查抽样设计是分层抽样——分层内抽样案例，以及两阶段集群抽样—— 初级抽样单位（PSU）内的抽样和随后对所选PSU内的案例抽样。此外，可能存在采样权重。
在计算与参数估计相关的标准误差和相关统计数据时，调查选项考虑了抽样设计和抽样权重，并估计“设计效果”。
including scale classes (sClasses) in addition to latent segments (Classes) in choice models, and
including separate scale factors for best and worst choices with BestWorst data (using the predictor
The multilevel option can also be used for specifying three-level parametric or nonparametric random-effects regression models or to develop group-level and individual level segments simultaneously.
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