购买Alogit软件以及百科 保证正版

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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。


mixed logit models, implemented using the flexible ‘error components’ specification, which works with either linear or  the exponentiated form, which allows, for instance log-normal disturbances in the coefficients.

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。

a very flexible command language, including named variables, intuitively appealing definition structure for hierarchical models, named Boolean operators (TRUE, FALSE, AVAIL etc.);
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