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PROGRAMA:

NOME

gbnlpolyit - regressão não linear de poliit

SINOPSE

gbnlpolyit [opções] <função definição>

DESCRIÇÃO

Estimativa de políit não linear. Minimize a probabilidade de log negativo

soma_ {h = 0} ^ {L-1} log (A + h) - soma_ {l = 1} ^ L soma_ {h = 0} ^ {n_l-1} log (a_l + h)

para a especificação Polya ou

L log (A) - soma_ {l = 1} ^ L n_l log (a_l)

para a especificação multinomial, onde A = sum_ {l = 1} ^ L a_l e L é o número de
alternativas. O arquivo de dados de entrada deve conter L linhas, uma para cada alternativa, do
digite n x1 ... XN. A primeira coluna contém a variável dependente (nº de observações) e
as outras colunas são as variáveis ​​independentes. O modelo é especificado por uma função
a_l = g (x1, x2 ...) onde x1, .. XN representa a primeira, segunda .. N-ésima coluna de
variáveis.

OPÇÕES

-O tipo de saída (padrão 0)

0 parâmetros e log-like (ll)

1 efeitos marginais

2 elasticidades marginais

3 n_l n * _l a * _l * = estimado

4 classes de ocupação

-F separadores de campos de entrada (padrão "\ t")

-V erros padrão e p-scores de diff. do zero usando bootstrap

-r número de réplicas (padrão 20)

-v nível de detalhamento (padrão 0)

0 apenas resultados

1 cabeçalho de comentário

2 estatísticas de resumo

3 matriz de covariância

4 etapas de minimização

5 definição de modelo

-R definir a semente rng (padrão 0)

-M definir o modelo a ser usado (padrão 0) |

0 polia

1 multinomial

-A As opções de otimização MLL (padrão 0.01,0.1,100,1e-6,1e-6,5) campos são
step, tol, iter, eps, msize, algo. Campos vazios para padrão

passo tamanho do passo inicial do algoritmo de busca

iter de tolerância de pesquisa de linha tol: número máximo de iterações

tolerância do gradiente eps: critérios de parada || gradiente ||

métodos de otimização algo: 0 Fletcher-Reeves, 1 Polak-Ribiere, 2
Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno, 3 descida mais íngreme, 4 simplex, 5
Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno-2

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