Ini ialah arahan gbnlprobit yang boleh dijalankan dalam penyedia pengehosan percuma OnWorks menggunakan salah satu daripada berbilang stesen kerja dalam talian percuma kami seperti Ubuntu Online, Fedora Online, emulator dalam talian Windows atau emulator dalam talian MAC OS.
JADUAL:
NAMA
gbnlprobit - Regresi probit bukan linear
SINOPSIS
gbnlprobit [pilihan] <fungsi definisi>
DESCRIPTION
Anggaran probit bukan linear. Kurangkan kemungkinan log negatif
sum_{i dalam N_0} log(1-F(g(X_i))) + sum_{i dalam N_1} log(F(g(X_i)))
di mana N_0 dan N_1 ialah set 0 dan 1 pemerhatian, g ialah fungsi generik bagi
pembolehubah bebas dan F ialah CDF biasa. Ia juga mungkin untuk meminimumkan skor
fungsi
w_0 jumlah_{i dalam N_0} theta(F(g(X_i))-t) +
w_1 jumlah_{i dalam N_1} theta(tF(g(X_i)))
di mana theta ialah fungsi Heaviside dan tahap ambang ta. Penimbang w_0 dan w_1
sumbangan kedua-dua subpopulasi tersebut. Lajur pertama data mengandungi 0/1 entri.
Lajur berturut-turut ialah pembolehubah bebas. Model ditentukan oleh fungsi
g(x1,x2...) dengan x1,.. bermaksud pembolehubah tak bersandar lajur pertama, kedua .. ke-N.
pilihan yang berikut:
-O jenis output (lalai 0)
0 parameter
1 parameter dan ralat
2 dan kebarangkalian
3 parameter dan matriks varians
4 kesan marginal
-V anggaran matriks varians (lalai 0)
0
1 < J^{-1} >
2 < H^{-1} >
3 < H^{-1} JH^{-1} >
-z ambil zscore (bukan 0/1 dummies)
-F pemisah medan input (lalai " \t")
-v tahap verbositi (lalai 0)
0 hanya keputusan
1 tajuk ulasan
2 statistik ringkasan
3 matriks kovarians
4 langkah pengecilan (lalai 10)
5 definisi model
-g tetapkan bilangan titik untuk pengenalpastian ambang optimum global
-h pertolongan ini
-t tetapkan nilai ambang (lalai 0)
0 abaikan ambang
(0,1) pengguna memberikan ambang
1 pengiraan optimum hanya global
2 mengira optimum
-M kaedah anggaran
0 kemungkinan maksimum
1 minit. markah (w0=w1=1)
2 min. skor (w0=1/N0, w1=1/N1)
-A Medan pilihan pengoptimuman MLL (lalai 0.01,0.1,100,1e-6,1e-6,5) ialah
step,tol,iter,eps,msize,algo. Medan kosong untuk lalai
langkah saiz langkah awal algoritma carian
Toleransi carian talian tol iter: bilangan lelaran maksimum
toleransi kecerunan eps : kriteria berhenti ||gradient||
kaedah pengoptimuman algo: 0 Fletcher-Reeves, 1 Polak-Ribiere, 2
Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno, 3 keturunan paling curam, 4 simplex
-B medan pilihan pengoptimuman skor (lalai 0.1,100,1e-6) ialah langkah,iter,ms saiz. kosong
medan untuk lalai
langkah saiz langkah awal algoritma carian
bilangan lelaran maksimum iter
saiz maks saiz, kriteria berhenti simplex malap.
Gunakan gbnlprobit dalam talian menggunakan perkhidmatan onworks.net
