Discrete Choice Analysis Tools 2.0
更方便使用：从输入到结果，以及之间的一切！
离散选择分析工具(Discrete Choice Analysis Tools)2.0提供了一个用于线性数据分类的适应性强的，高效和用户友好的环境。它设计有一整套用于构建适应个别模型特殊性的工具，包括可调整的参数边界，线性和非线性的约束，默认或用户指定的初始值，和用户指定的Gradient和Hessian过程。新集成的数据和参数输入过程使得模型设置和执行更直观。
- 更快和高效的处理大型数据集
- 大规模数据分类
- 带有可选输出的出版级质量格式结果
- 用于简单数据输入，参数控制和估计的更新的实现
- 用于大规模分类的新的logistic回归建模，包括L2/L1正规化分类器，和带有交叉验证和预测的L2/L1损失线性SVM
离散选择分析工具(Discrete Choice Analysis Tools)2.0是一套下一代的GAUSS离散选择分析工具，用于：
- 计量经济学家和微观经济学家
- 政策选择研究者
- 调查数据分析者
- 社会学家
- 流行病学家
- 保险，安全和事故分析
- 等等
支持的模型：囊括了大量的线性分类模型：
- 大规模数据分类:使用支持向量机[SVM]或逻辑回归[LR]方法进行大规模二元线性分类。可用选项包括模型参数的交叉验证和预测绘图。易于访问的输出包括估计的预测权重、预测的分类和交叉验证准确性。
- 相邻类别多项式Logit模型:一个类别相对于下一个更高类别的对数优势在分界点和解释变量中是线性的。
- Logit和Probit回归模型:估计具有正态或极值分布的二分因变量。
- 条件Logit模型:既包括作为响应属性的变量，也包括作为案例属性的外生变量。
- 多元Logit模型:每个定性响应都用一组独立的回归系数建模。
- 负二项式回归模型(左或右截断、左或右删失或零膨胀):估计负二项分布因变量的模型。这包括删失模型——因变量未被观测到，但独立变量是可用的——以及截断模型，其中甚至连独立变量也未被观测到。此外，可以估计零膨胀负二项式模型，其中零类别的概率是负二项式一致概率和超额概率的混合。混合系数可以是独立变量的函数。
- 嵌套Logit回归模型:源自残差具有广义极值分布的假设，并考虑到响应之间的一般相关性模式，从而避免了IIA问题，即“无关选项的独立性”
- 有序Logit和Probit回归模型:估计带有有序定性因变量的模型，该变量具有正态或极值分布。
- Possion回归模型(左或右截断、左或右删失或零膨胀):估计带泊松分布因变量的模型。这包括删失模型——因变量未被观测到，但独立变量是可用的——以及截断模型，其中甚至连独立变量也未被观测到。此外，可以估计零膨胀泊松模型，其中零类别的概率是泊松一致概率和超额概率的混合。混合系数可以是独立变量的函数。
- 定型多项式Logit模型:每个类别中的回归系数是参考回归的线性函数。
输出：GAUSS方便访问，保存和导出：
- 预测计数和残差
- 参数估计
- 系数估计的方差-协方差矩阵
- 按类别分列的因变量百分比(如适用)
- 所有独立变量的完整数据描述
- 自变量的边际效应(根据因变量的类别，如适用)
- 边际效应的方差-协方差矩阵
报告：执行和报告许多拟合优度检验，包括模型性能分析：
- Full model and restricted model log-likelihoods
- Chi-square statistic
- Agresti's G-squared statistic
- Likelihood ratio statistics and accompanying probability values
- McFadden's Psuedo R-squared
- McKelvey and Zovcina's Psuedo R-Squared
- Cragg and Uhler's normed likelihood ratios
- Count R-Squared
- Adjusted count R-Squared
- Akaike and Bayesian information criterions
示例
- Adjacent Categories Logit Model. 请点击这里.
- Binary Logit Model: 请点击这里.
- Logistic Regression Model: 请点击这里.
平台：Windows,Mac和Linux
需求：GAUSS/GAUSS Engine/GAUSS Light 14版或更高
| CALL or EMAIL
有关GAUSS的更多信息，请联系我们的销售代表：
 400-621-1085
021-50391087
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