gbnlprobit - Trực tuyến trên đám mây

CHƯƠNG TRÌNH:

TÊN

gbnlprobit - Hồi quy probit không tuyến tính

SYNOPSIS

gbnlprobit [lựa chọn] <chức năng định nghĩa>

MÔ TẢ

Ước tính probit phi tuyến tính. Giảm thiểu khả năng ghi nhật ký tiêu cực

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

trong đó N_0 và N_1 là tập các quan sát 0 và 1, g là một hàm tổng quát của
các biến độc lập và F là CDF thông thường. Cũng có thể giảm thiểu điểm số
chức năng

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

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

trong đó theta là hàm Heaviside và mức ngưỡng ta. Trọng số w_0 và w_1 thang
sự đóng góp của hai nhóm dân số nhỏ. Cột dữ liệu đầu tiên chứa 0/1 mục nhập.
Các cột kế tiếp là các biến độc lập. Mô hình được chỉ định bởi một hàm
g (x1, x2 ...) trong đó x1, .. là viết tắt của các biến độc lập cột thứ nhất, thứ hai .. thứ n.

lựa chọn:
-O loại đầu ra (mặc định 0)

0 tham số

1 thông số và lỗi

2 và xác suất

3 tham số và ma trận phương sai

4 hiệu ứng biên

-V ước tính ma trận phương sai (mặc định là 0)

0

1 <J ^ {- 1}>

2 <H ^ {- 1}>

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

-z lấy zscore (không phải 0/1 hình nộm)

-F dấu phân tách các trường nhập (mặc định "\ t")

-v mức độ chi tiết (mặc định là 0)

0 chỉ là kết quả

1 tiêu đề bình luận

2 thống kê tóm tắt

3 ma trận hiệp phương sai

4 bước thu nhỏ (mặc định 10)

5 mô hình định nghĩa

-g thiết lập số điểm để xác định ngưỡng tối ưu toàn cầu

-h sự giúp đỡ này

-t đặt giá trị ngưỡng (mặc định là 0)

0 ngưỡng bỏ qua

(0,1) ngưỡng do người dùng cung cấp

1 máy tính tối ưu duy nhất trên toàn cầu

2 tính toán tối ưu

-M phương pháp ước tính

0 khả năng tối đa

1 phút. điểm (w0 = w1 = 1)

2 phút. điểm (w0 = 1 / N0, w1 = 1 / N1)

-A Các trường tùy chọn tối ưu hóa MLL (mặc định 0.01,0.1,100,1e-6,1e-6,5) là
bước, tol, iter, eps, msize, algo. Các trường trống cho mặc định

bước kích thước bước ban đầu của thuật toán tìm kiếm

dung sai tìm kiếm dòng tol iter: số lần lặp lại tối đa

eps dung sai gradient: tiêu chí dừng || gradient ||

phương pháp tối ưu hóa bí danh: 0 Fletcher-Reeves, 1 Polak-Ribiere, 2
Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno, 3 con dốc nhất, 4 con đơn

-B các trường tùy chọn tối ưu hóa điểm số (mặc định 0.1,100,1e-6) là từng bước, từng phần, kích thước nhỏ. Trống
các trường mặc định

bước kích thước bước ban đầu của thuật toán tìm kiếm

số lần lặp lại tối đa

kích thước tối đa msize, tiêu chí dừng simplex dim.

Sử dụng gbnlprobit trực tuyến bằng các dịch vụ onworks.net