Jest to polecenie gbnlprobit, które można uruchomić u dostawcy bezpłatnego hostingu OnWorks przy użyciu jednej z naszych wielu bezpłatnych stacji roboczych online, takich jak Ubuntu Online, Fedora Online, emulator online systemu Windows lub emulator online systemu MAC OS
PROGRAM:
IMIĘ
gbnlprobit - Nieliniowa regresja probitowa
STRESZCZENIE
gbnlprobit [Opcje] <funkcja definicja>
OPIS
Nieliniowa estymacja zysku. Zminimalizuj ujemny logarytm wiarygodności
suma_{i w N_0} log(1-F(g(X_i))) + suma_{i w N_1} log(F(g(X_i)))
gdzie N_0 i N_1 to zbiory obserwacji 0 i 1, g jest funkcją ogólną
zmienne niezależne, a F jest normalnym CDF. Możliwe jest również zminimalizowanie wyniku
funkcjonować
w_0 suma_{i w N_0} theta(F(g(X_i))-t) +
w_1 suma_{i w N_1} theta(tF(g(X_i)))
gdzie theta jest funkcją Heaviside'a i poziomem progu ta. Odważniki w skali w_0 i w_1
wkład dwóch subpopulacji. Pierwsza kolumna danych zawiera wpisy 0/1.
Kolejne kolumny są zmiennymi niezależnymi. Model jest określony przez funkcję
g(x1,x2...) gdzie x1,.. oznacza pierwszą, drugą... N-tą zmienną niezależną kolumny.
opcje:
-O typ wyjścia (domyślnie 0)
0 parametry
1 parametry i błędy
2 i prawdopodobieństwa
3 parametry i macierz wariancji
4 efekty marginalne
-V estymacja macierzy wariancji (domyślnie 0)
0
1 < J^{-1} >
2 < H^{-1} >
3 < H^{-1} JH^{-1} >
-z weź zscore (nie manekinów 0/1)
-F separatory pól wejściowych (domyślnie " \t")
-v poziom szczegółowości (domyślnie 0)
0 tylko wyników
1 nagłówki komentarzy
2 statystyki podsumowujące
3 macierz kowariancji
4 kroki minimalizacji (domyślnie 10)
5 definicji modelu
-g ustawić liczbę punktów dla globalnej identyfikacji optymalnego progu
-h ta pomoc
-t ustaw wartość progu (domyślnie 0)
0 zignorować próg
(0,1) próg podany przez użytkownika
1 oblicz optymalne tylko globalnie
2 oblicz optymalnie
-M metoda szacowania
0 maksymalne prawdopodobieństwo
1 minuta. wynik (w0=w1=1)
2 min. wynik (w0=1/N0, w1=1/N1)
-A Pola opcji optymalizacji MLL (domyślnie 0.01,0.1,100,1e-6,1e-6,5) są
krok, tol, iter, eps, msize, algo. Puste pola domyślnie
krok początkowy rozmiar kroku algorytmu wyszukiwania
tolerancja wyszukiwania linii płatnej iter: maksymalna liczba iteracji
tolerancja gradientu eps : kryteria zatrzymania ||gradient||
metody optymalizacji algorytmów: 0 Fletcher-Reeves, 1 Polak-Ribiere, 2
Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno, 3 Najbardziej strome zejście, 4 simpleks
-B opcje optymalizacji wyniku (domyślnie 0.1,100,1e-6) pola to step,iter,msize. Pusty
pola domyślne
krok początkowy rozmiar kroku algorytmu wyszukiwania
iter maksymalna liczba iteracji
mrozmiar maksymalny rozmiar, kryteria zatrzymania jednostronne wym.
Korzystaj z gbnlprobit online, korzystając z usług onworks.net
