Este es el comando gbnlpolyit que se puede ejecutar en el proveedor de alojamiento gratuito de OnWorks utilizando una de nuestras múltiples estaciones de trabajo en línea gratuitas, como Ubuntu Online, Fedora Online, emulador en línea de Windows o emulador en línea de MAC OS.
PROGRAMA:
NOMBRE
gbnlpolyit - Regresión polyit no lineal
SINOPSIS
gbnlpolyit [opciones] <función definición>
DESCRIPCIÓN
Estimación de polígonos no lineales. Minimizar la probabilidad logarítmica negativa
suma_ {h = 0} ^ {L-1} registro (A + h) - suma_ {l = 1} ^ L suma_ {h = 0} ^ {n_l-1} registro (a_l + h)
para la especificación Polya o
L log (A) - suma_ {l = 1} ^ L n_l log (a_l)
para la especificación multinomial, donde A = suma_ {l = 1} ^ L a_l y L es el número de
alternativas. El archivo de datos de entrada debe contener L filas, una para cada alternativa, de la
escriba n x1 ... XN. La primera columna contiene la variable dependiente (# de observaciones) y
las otras columnas las variables independientes. El modelo está especificado por una función
a_l = g (x1, x2 ...) donde x1, .. XN representa la primera, segunda .. N-ésima columna de independientes
variables.
CAMPUS
-O tipo de salida (por defecto 0)
0 parámetros y tipo log (ll)
1 efectos marginales
2 elasticidades marginales
3 n_l n * _l a * _l * = estimado
4 clases de ocupación
-F separadores de campos de entrada (predeterminado "\ t")
-V errores estándar y puntuaciones p de diff. desde cero usando bootstrap
-r número de réplicas (predeterminado 20)
-v nivel de verbosidad (predeterminado 0)
0 solo resultados
1 encabezados de comentario
2 estadísticas resumidas
3 matriz de covarianza
4 pasos de minimización
5 definición de modelo
-R establecer la semilla rng (por defecto 0)
-M establecer el modelo a utilizar (por defecto 0) |
0 Polia
1 multinomio
-A Los campos de opciones de optimización MLL (por defecto 0.01,0.1,100,1e-6,1e-6,5) son
paso, tol, iter, eps, msize, algo. Campos vacíos por defecto
paso tamaño de paso inicial del algoritmo de búsqueda
tolerancia de búsqueda de línea tol iter: número máximo de iteraciones
tolerancia de gradiente de eps: criterios de detención || gradiente ||
métodos de optimización de algoritmos: 0 Fletcher-Reeves, 1 Polak-Ribiere, 2
Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno, 3 Descenso más empinado, 4 simplex, 5
Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno-2
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