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統計解析、モデル化機能

モデル推定	最尤法 　　* アルゴリズム:　DFB、BFGS、ニュートン法、BHHH 　　* 収束条件の指定 　　* 開始値の指定 　　* 中間出力の指定 　　* 最大繰り返しの指定 　　* 開始値にラグランジェの乗数法統計を計算 非線形最小二乗法 GMM 　　* ユーザー指定の積率条件 　　* 操作変数 　　* 最適重みマトリックスを使って2段階推定 ユーザー定義の最適化
検定と制約	制約条件付きの推定 　　* すべてのモデルについて等号で制約された条件 　　* 線形制約付きの最尤法 　　* 不等号で制約された最小二乗モデル 仮説検定 　　* 線形制約に関するワルドの検定（Wald） 　　* 開始値が制約されたモデルのLM検定 　　* すべてのモデルについてLR検定 　　* ハウスマン検定　（条件付きロジット、線形パネルデータ・モデル、2SLS）　　 　　* トービット、線形パネルデータ・モデルのLM検定 　　* コックス検定（Cox test） 　　* PEおよびJ検定 　　* 非入れ子型モデルのVuong検定
推定後の解析	推定結果として次のような量が得られる 　　* 係数ベクトル 　　* 漸近共分散マトリックス 　　* 補助パラメーター・ベクトル 　　* 予測値　　 　　* 残差 　　* 対数尤度およびその他のスカラー統計 すべてのモデルについてマージナル効果 予測値、信頼区間と残差を含めて サンプル値を外れた値に対する外挿予測 係数、非線形関数、標準誤差、および検定統計量の解析 仮説検定 　　* 尤度比検定 　　* LM検定 　　* ワルドの検定 　　* 非入れ子型モデルのPEおよびJ検定　　 　　*Vuong検定 2段階推定および補正された共分散マトリックス
予測	予測の結果として次のような量が得られる 　　* モデルから得られた予測値 　　* 残差および信頼区間 　　* サンプル値を外れた値に対する外挿予測
周辺効果 （マージナル効果）
デルタ法

　

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