Este es el comando gbnlprobit 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
gbnlprobit: regresión probit no lineal
SINOPSIS
gbnlprobit [opciones] <función definición>
DESCRIPCIÓN
Estimación probit no lineal. Minimizar la probabilidad logarítmica negativa
suma_ {i en N_0} log (1-F (g (X_i))) + suma_ {i en N_1} log (F (g (X_i)))
donde N_0 y N_1 son los conjuntos de observaciones 0 y 1, g es una función genérica de la
variables independientes y F es el CDF normal. También es posible minimizar la puntuación
función
w_0 suma_ {i en N_0} theta (F (g (X_i)) - t) +
w_1 suma_ {i en N_1} theta (tF (g (X_i)))
donde theta es la función Heaviside y ta nivel de umbral. Pesos w_0 y w_1 escala
la contribución de las dos subpoblaciones. La primera columna de datos contiene entradas 0/1.
Las columnas sucesivas son variables independientes. El modelo está especificado por una función
g (x1, x2 ...) donde x1, .. representa la primera, segunda .. N-ésima columna de variables independientes.
opciones:
-O tipo de salida (por defecto 0)
0 parámetros
1 parámetros y errores
2 y probabilidades
3 parámetros y matriz de varianza
4 efectos marginales
-V estimación de la matriz de varianza (por defecto 0)
0
1 <J ^ {- 1}>
2 <H ^ {- 1}>
3 <H ^ {- 1} JH ^ {- 1}>
-z tomar zscore (no de 0/1 dummies)
-F separadores de campos de entrada (predeterminado "\ t")
-v nivel de verbosidad (predeterminado 0)
0 solo resultados
1 encabezados de comentario
2 estadísticas resumidas
3 matriz de covarianza
4 pasos de minimización (por defecto 10)
5 definición de modelo
-g establecer el número de puntos para la identificación del umbral óptimo global
-h esta ayuda
-t establecer el valor de umbral (predeterminado 0)
0 ignorar el umbral
(0,1) umbral proporcionado por el usuario
1 cálculo óptimo solo global
2 cálculo óptimo
-M método de estimación
0 máxima probabilidad
1 minuto. puntuación (w0 = w1 = 1)
2 minutos. puntuación (w0 = 1 / N0, w1 = 1 / N1)
-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
-B Los campos de las opciones de optimización de puntuación (por defecto 0.1,100,1e-6) son step, iter, msize. Vacío
campos por defecto
paso tamaño de paso inicial del algoritmo de búsqueda
iter número máximo de iteraciones
msize tamaño máximo, criterios de parada simplex dim.
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