gbnlpolyit - Online în cloud

PROGRAM:

NUME

gbnlpolyit - regresie poliit neliniară

REZUMAT

gbnlpolyit [Opțiuni] <functie definiție>

DESCRIERE

Estimarea poliit neliniară. Minimizați log-probabilitatea negativă

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

pentru specificația Polya sau

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

pentru specificația multinomială, unde A = sum_{l=1}^L a_l și L este numărul de
alternative. Fișierul de date de intrare ar trebui să conțină L rânduri, câte unul pentru fiecare alternativă
tip n x1 ... XN. Prima coloană conține variabila dependentă (# de observații) și
celelalte coloane variabilele independente. Modelul este specificat de o funcție
a_l=g(x1,x2...) unde x1,.. XN reprezintă prima, a doua .. N-a coloană independentă
variabile.

OPŢIUNI

-O tip de ieșire (implicit 0)

0 parametri și log-like (ll)

1 efecte marginale

2 elasticități marginale

3 n_l n*_l a*_l *=estimat

4 clase de ocupare

-F separatori de câmpuri de intrare (implicit „ \t”)

-V erori standard și p-scoruri ale dif. de la zero folosind bootstrap

-r numărul de replici (implicit 20)

-v nivel de verbozitate (implicit 0)

0 doar rezultate

1 antete de comentariu

2 statistici rezumative

3 matrice de covarianță

4 pași de minimizare

5 definiție model

-R setați sămânța rng (implicit 0)

-M setați modelul de utilizat (implicit 0) |

0 Polia

1 multinom

-A Opțiunile de optimizare MLL (implicit 0.01,0.1,100,1e-6,1e-6,5) sunt câmpurile
step,tol,iter,eps,msize,algo. Câmpuri goale pentru implicit

dimensiunea pasului inițial al algoritmului de căutare

tol line search tolerance iter: numărul maxim de iterații

eps gradient tolerance : criterii de oprire ||gradient||

metode de optimizare algo: 0 Fletcher-Reeves, 1 Polak-Ribiere, 2
Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno, 3 Cea mai abruptă coborâre, 4 simplex, 5
Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno-2

Utilizați gbnlpolyit online folosind serviciile onworks.net