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PROGRAMME:

Nom

gbnlprobit - Régression probit non linéaire

SYNOPSIS

gbnlprobit [Options] <fonction définition>

DESCRIPTION

Estimation probit non linéaire. Minimiser la log-vraisemblance négative

sum_{i dans N_0} log(1-F(g(X_i))) + sum_{i dans N_1} log(F(g(X_i)))

où N_0 et N_1 sont les ensembles d'observations 0 et 1, g est une fonction générique du
variables indépendantes et F est le CDF normal. Il est également possible de minimiser le score
fonction

w_0 sum_{i dans N_0} theta(F(g(X_i))-t) +

w_1 sum_{i dans N_1} theta(tF(g(X_i)))

où thêta est la fonction Heaviside et le niveau seuil ta. Échelle des poids w_0 et w_1
la contribution des deux sous-populations. La première colonne de données contient des entrées 0/1.
Les colonnes successives sont des variables indépendantes. Le modèle est spécifié par une fonction
g(x1,x2...) où x1,.. représente les première, deuxième .. variables indépendantes de la N-ième colonne.

options:
-O type de sortie (par défaut 0)

0 paramètres

1 paramètres et erreurs

2 et probabilités

3 paramètres et matrice de variance

4 effets marginaux

-V estimation de la matrice de variance (par défaut 0)

0

1 < J^{-1} >

2 < H^{-1} >

3 < H^{-1} JH^{-1} >

-z prendre zscore (pas des nuls 0/1)

-F séparateurs de champs de saisie (par défaut " \t")

-v niveau de verbosité (par défaut 0)

0 juste des résultats

1 en-têtes de commentaire

2 statistiques récapitulatives

3 matrice de covariance

4 étapes de minimisation (10 par défaut)

5 définition du modèle

-g définir le nombre de points pour l'identification globale du seuil optimal

-h cette aide

-t définir la valeur seuil (par défaut 0)

0 ignorer le seuil

(0,1) seuil fourni par l'utilisateur

1 calcul optimal uniquement global

2 calcul optimal

-M méthode d'estimation

0 maximum de vraisemblance

1 minute. note (w0=w1=1)

2 minutes score (w0=1/N0, w1=1/N1)

-A Les champs des options d'optimisation MLL (par défaut 0.01,0.1,100,1e-6,1e-6,5) sont
step,tol,iter,eps,msize,algo. Champs vides par défaut

étape taille de l'étape initiale de l'algorithme de recherche

iter de tolérance de recherche de ligne de tol : nombre maximal d'itérations

tolérance de gradient eps : critère d'arrêt ||gradient||

méthodes d'optimisation algo : 0 Fletcher-Reeves, 1 Polak-Ribiere, 2
Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno, 3 Descente la plus raide, 4 simplex

-B les champs des options d'optimisation de score (par défaut 0.1,100,1e-6) sont step,iter,msize. Vide
champs par défaut

étape taille de l'étape initiale de l'algorithme de recherche

iter nombre maximum d'itérations

msize taille max, critère d'arrêt dim simplex.

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