Alogit软件中文教程 正版软件

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ALOGIT估算了通用logit模型的参数。主要的功能有：
树型模型（ 嵌套、分层的）与简单的logit模型相比，它支持模型中的替代方法与简单的重新训练方法关联，但仍然保持操作简单和操作快速的特征。
组合logit模型使用灵活的‘error components’规范，它可以使用线性或指数形式，这允许系数中的对数正态扰动。
Only version 4.3 of ALOGIT is available now but send us a mail if you need help with older versions.  The points below may help in the first instance.
ALOGIT 3.2 was introduced in July 1992 and we cannot remember much about versions before that (although 3.1 was quite like 3.2).

ALOGIT估算了通用logit模型的参数。主要的功能有：
树型模型（ 嵌套、分层的）与简单的logit模型相比，它支持模型中的替代方法与简单的重新训练方法关联，但仍然保持操作简单和操作快速的特征。
组合logit模型使用灵活的‘error components’规范，它可以使用线性或指数形式，这允许系数中的对数正态扰动。
组合logit模型只包含在ALOGIT EC中。
ALOGIT 执行以下四个关键功能。
 数据输入
 可以使用显示偏好或陈述偏好，分类数据或综合数据；可以使用选择、排名或比例分割数据。
 输入数据可以自由操作和转换，以允许用户自由地找到所需的行为解释。对输入数据进行广泛的测试，以揭示建模问题；简单的控件，在完全成熟时需要访问。
 接受不同格式的多个数据集，连续或使用命名（key）变量链接；支持一些二进制矩阵格式。

模型估计
 使用较大似然估计同时估计所有系数(即完整信息估计)。
 模型可以是二项式、多项式或树(嵌套的)logit模型，具有无限的分支和层次;或者，混合的logit或误差成分分析，包括不同的分布(包括指数，如对数正态)和相关误差项。
 非线性效用函数允许正确地包含吸引变量。
 综合备选方案可以表示为已选。
 系数估计、标准误差、正确计算的弹性、消费者剩余措施及若干细节检验都是标准的，信息量大、标签清新、输出清晰，适合立即放入报告中。
  ALOGIT 中的函数可以用来在不同的模型变量之间进行比较。
 初始线性估计的选项减少了复杂模型的运行时间。
  ALOGIT不会限制问题的大小。
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预测
 用户可以详细的方案，包括一系列影响选择的变量的变化，ALOGIT可以预测、显示和分析行为发生的变化。
 ALOGIT 中的函数可以用来图形化和表格化演示输出的方案；或许，输出可以用于其他程序，如Excel。
数据处理
  ALOGIT可以用于一系列简单的数据处理任务，使用控制语言和统计报告程序来提供有效的工作环境。
 特别是，文件可以以非常灵活的方式输出（如格式化、、分类）以供其他软件处理。
所有这些功能都是由ALOGIT的直观控制文件来控制的
 一种非常灵活的命令语言，包括命名变量、层次模型直观的定义结构、命名为布尔运算符(TRUE、FALSE、利用率等)。
 包括使用命令行或系数的外部文件选项，简化模型（估计）管理。
 备选方案的数组定义、系统数据项和变量。
 随机数产生器(具有特定的概率的多项式变量的一致、正常、逻辑分布或赋值）。
 ‘if ... THEN ... ELSE... END’ and ‘DO ... END’语法，来简化数据转换。
 使用$NEST命令的tree logit模型的直观说明。
系统要求
ALOGIT支持Windows或以上的操作系统，也支持旧的操作系统XP, 2000, NT, 98和95。

problem sizes are not limited by ALOGIT.
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