gbnlprobit - Online nel cloud

PROGRAMMA:

NOME

gbnlprobit - Regressione probit non lineare

SINOSSI

GBnlprobit [Opzioni] <funzione definizione>

DESCRIZIONE

Stima probit non lineare. Riduci al minimo la probabilità logaritmica negativa

somma_{i in N_0} log(1-F(g(X_i))) + somma_{i in N_1} log(F(g(X_i)))

dove N_0 e N_1 sono gli insiemi di 0 e 1 osservazioni, g è una funzione generica di
variabili indipendenti e F è la CDF normale. È anche possibile ridurre al minimo il punteggio
function

w_0 somma_{i in N_0} theta(F(g(X_i))-t) +

w_1 somma_{i in N_1} theta(tF(g(X_i)))

dove theta è la funzione di Heaviside e il livello di soglia ta. Pesi w_0 e w_1 scala
il contributo delle due sottopopolazioni. La prima colonna di dati contiene voci 0/1.
Le colonne successive sono variabili indipendenti. Il modello è specificato da una funzione
g(x1,x2...) dove x1,.. sta per la prima, seconda .. N-esima variabile indipendente di colonna.

opzioni:
-O tipo di uscita (default 0)

0 parametri

1 parametri ed errori

2 e probabilità

3 parametri e matrice di varianza

4 effetti marginali

-V stima della matrice della varianza (default 0)

0

1 < J^{-1} >

2 < H^{-1} >

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

-z prendi zscore (non di 0/1 manichini)

-F separatori dei campi di input (predefinito " \t")

-v livello di verbosità (predefinito 0)

0 solo risultati

1 commento intestazioni

2 statistiche riassuntive

3 matrice di covarianza

4 passaggi di minimizzazione (default 10)

5 definizione del modello

-g impostare il numero di punti per l'identificazione della soglia ottimale globale

-h questo aiuto

-t imposta il valore di soglia (default 0)

0 ignora soglia

(0,1) soglia fornita dall'utente

1 calcolo ottimale solo globale

2 calcolo ottimale

-M metodo di stima

0 massima verosimiglianza

1 minuto. punteggio (w0=w1=1)

2 minuti. punteggio (w0=1/N0, w1=1/N1)

-A I campi delle opzioni di ottimizzazione MLL (predefinito 0.01,0.1,100,1e-6,1e-6,5) sono
passo,tol,iter,eps,msize,algo. Campi vuoti per impostazione predefinita

passo dimensione del passo iniziale dell'algoritmo di ricerca

tol line search tolleranza iter: numero massimo di iterazioni

tolleranza gradiente eps: criteri di arresto ||gradiente||

metodi di ottimizzazione algoritmica: 0 Fletcher-Reeves, 1 Polak-Ribiere, 2
Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno, 3 Discese più ripide, 4 simplex

-B i campi delle opzioni di ottimizzazione del punteggio (default 0.1,100,1e-6) sono step,iter,msize. Vuoto
campi per default

passo dimensione del passo iniziale dell'algoritmo di ricerca

iter numero massimo di iterazioni

msize dimensione massima, criteri di arresto simplex dim.

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