Alogit如何应用 保证正版

北京天演融智软件有限公司

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Data processing:
-      ALOGIT can be used for a range of simple data processing tasks, using the control language and statistical reporting procedures to give an efficient working environment;
-      in particular, files can be output in very flexible ways (e.g. reformatted, respecified, sorted) for processing by other software.
All of these functions are controlled by ALOGIT’s intuitive control file, with
-      a very flexible command language, including named variables, intuitively appealing definition structure for hierarchical models, named Boolean operators (TRUE, FALSE, AVAIL etc.);
-      include file option for use of external files with command lines or coefficients, streamlining model (estimation) management;
-      array definition of alternatives, system data items and variables;
-      random number generator (using uniform, normal, logistic distributions or assignment of multinomial variable with specific probabilities);
-      ‘if ... THEN ... ELSE... END’ and ‘DO ... END’ syntax, to simplify data transformations;
-      intuitive specification of tree logit models using $NEST commands.

模型估计
 使用较大似然估计同时估计所有系数(即完整信息估计)。
 模型可以是二项式、多项式或树(嵌套的)logit模型，具有无限的分支和层次;或者，混合的logit或误差成分分析，包括不同的分布(包括指数，如对数正态)和相关误差项。
 非线性效用函数允许正确地包含吸引变量。
 综合备选方案可以表示为已选。
 系数估计、标准误差、正确计算的弹性、消费者剩余措施及若干细节检验都是标准的，信息量大、标签清新、输出清晰，适合立即放入报告中。
  ALOGIT 中的函数可以用来在不同的模型变量之间进行比较。
 初始线性估计的选项减少了复杂模型的运行时间。
  ALOGIT不会限制问题的大小。
预测
 用户可以详细的方案，包括一系列影响选择的变量的变化，ALOGIT可以预测、显示和分析行为发生的变化。
ALOGIT has been in intensive use by leading-edge modellers for more than 30 years and has been developed throughout that period to meet the needs of advanced modelling.  As a result, ALOGIT has a high level of reliability and numerous features and facilities that are useful for professional modelling.  The Help file gives an overview of the possibilities (download zipped version of Help but note that this does not work with the most recent versions of Windows).

models can be binomial, multinomial, or tree (nested) logit models, with unlimited branches and levels; alternatively, mixed logit or error component analysis, including differing distributions (including exponentials, e.g. lognormal) and correlated error terms;

Data input:
revealed preference or stated preference, disaggregate or aggregate data can be used; choice, ranking or proportional split data can be employed;
19年来，公司始终秉承、专注、专心的发展理念，厚积薄发，积累了大量的人才、技术以及行业经验，在行业内得到了大量用户的认可和高度价。