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gbnlprobit - 云端在线

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这是 gbnlprobit 命令,可以使用我们的多个免费在线工作站之一在 OnWorks 免费托管服务提供商中运行,例如 Ubuntu Online、Fedora Online、Windows 在线模拟器或 MAC OS 在线模拟器

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gbnlprobit - 非线性概率回归

概要


gbnl概率 [选项] <功能 定义>

商品描述


非线性概率估计。 最小化负对数似然

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

其中 N_0 和 N_1 是 0 和 1 观测值的集合,g 是
自变量,F 是正常的 CDF。 也可以最小化分数
function

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

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

其中 theta 是 Heaviside 函数和 ta 阈值水平。 权重 w_0 和 w_1 比例
两个亚群的贡献。 第一列数据包含 0/1 个条目。
连续列是自变量。 模型由函数指定
g(x1,x2...) 其中 x1,.. 代表第一个、第二个 .. 第 N 列自变量。

opţiuni:
-O 输出类型(默认 0)

0个参数

1 参数及错误

2 和概率

3 参数和方差矩阵

4 边际效应

-V 方差矩阵估计(默认 0)

0

1 < J^{-1} >

2 < H^{-1} >

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

-z 拿 zscore (不是 0/1 假人)

-F 输入字段分隔符(默认为“\t”)

-v 详细级别(默认为 0)

0 只是结果

1个评论标题

2 汇总统计

3 协方差矩阵

4 个最小化步骤(默认 10)

5 模型定义

-g 设置全局最优阈值识别的点数

-h 这个帮助

-t 设置阈值(默认为 0)

0 忽略阈值

(0,1) 用户提供的阈值

1 计算最优仅全局

2 计算最优

-M 估计方法

0 最大似然

1分钟。 得分(w0=w1=1)

2 分钟。 得分(w0=1/N0,w1=1/N1)

-A MLL 优化选项(默认 0.01,0.1,100,1e-6,1e-6,5)字段是
步骤,tol,iter,eps,msize,algo。 默认为空字段

step 搜索算法的初始步长

tol line search tolerance iter:最大迭代次数

eps 梯度容差:停止标准 ||gradient||

算法优化方法:0 Fletcher-Reeves、1 Polak-Ribiere、2
Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno,3 个最陡峭的下降,4 个单纯形

-B 分数优化选项(默认 0.1,100,1e-6)字段是 step、iter、msize。 空的
默认字段

step 搜索算法的初始步长

iter 最大迭代次数

msize 最大尺寸,停止标准单工暗淡。

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