Alogit培训 放心购买

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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。
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 has been in intensive use by leading-edge modellers for more than 30 years and has been developed throughout that period to meet the needs of advanced modelling.  As a result, ALOGIT has a high level of reliability and numerous features and facilities that are useful for professional modelling.  The Help file gives an overview of the possibilities (download zipped version of Help but note that this does not work with the most recent versions of Windows).

composite alternatives can be indicated as chosen;
coefficient estimates, standard errors, correctly calculated elasticities, consumer surplus measures and several detailed tests are all standard, with informative, clearly labelled, well-laid-out output, suitable for immediate incorporation in reports;

ALOGIT is very fast, often giving run times less than 10% those of comparable programs.

problem sizes are not limited by ALOGIT.
，专注，专心是科学软件网的服务宗旨，开发的软件、传递*的技术、提供贴心的服务是我们用实际行动践行的**目标，我们会为此目标而不懈努力。
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