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ロジスティック/ロジット・モデルStataは次のようなロジスティック回帰モデルをサポートする * グループ・データに対する最尤法ロジット回帰モデル * グループ・データに対する最尤法プロビット回帰モデル * 条件付き（固定効果）ロジスティック回帰モデル * 最尤法complementary log-log推定モデル * 一般化線形モデル * グループ・データに対する重み付き最小二乗ロジット回帰モデル * グループ・データに対する重み付き最小二乗プロビット回帰モデル * 選択付き最尤法プロビット推定モデル * 最尤法分散不均一プロビット推定モデル * 最尤法ロジット回帰モデル * 最尤法多項ロジット回帰モデル * 最尤法入れ子型ロジット推定モデル * 最尤法オーダード・ロジット回帰モデル * 最尤法オーダード・プロビット回帰モデル * 最尤法プロビット回帰モデル * 最尤法非対称ロジット推定モデル * ランダム効果およびpopulation-averaged cloglogモデル * 固定効果およびpopulation-averagedプロビットモデル * GEE population-averaged線形モデル 条件付きロジスティック回帰モデル* McFaddenの選択モデル * 1:1および1:kの一致条件 * 条件付き固定効果ロジットモデル 多項ロジスティック回帰モデル* 条件付き回帰モデル 順序性をもつ回帰モデル* オーダード・ロジスティック・モデル(proportional odds model) * オーダード・プロビット・モデル トービット回帰モデルおよび切断分布モデル* データ打ち切りの上限、下限 * 観測値ごとに異なる上限、下限を設定できる * 期待値、条件付き期待値、うち切り期待値、打ち切りの確率の予測 区間回帰モデルおよび区間切断分布モデル* 開いた区間と閉じた区間 * 線形制約条件 ポアソン回帰モデルおよび負の２項回帰モデル* ポアソンの適合性テスト Rank order logit
* Plackette/Luce model, exploded logit,
hoice based conjoint analysis
* complete rankings of ordered outcome
* incomplete rankings of ordered outcome
* ties ("indifference")
線形、非線形の組合せ * 係数 * 予測 * see Model testing and post-estimation support |
入れ子型ロジット・モデル(Nested Logit Model)* 完全最尤法推定(FIML) * 8つまでのネスト・レベル * データの準備およびツリー構造表示機能 * 包括値パラメーター(inclusive value parameter)の 線形制約条件を認める プロビット回帰モデル* ML推定による２分帰結 * 逆Hessianまたは頑健分散推定(Huber/White/sandwich) * クラスター・データおよびサンプリング重みの頑健分散推定 * オーダード・プロビット Heckmanの選択モデル* ２段階および完全最尤法推定(FIML) * Millのレシオ、期待値、条件付き期待値、選択確率、 非選択ハザード、等の予測 * 線形制約条件 Heckman selection with a binary outcome* predictions available for probability of binary outcome, all 4 combinations of outcome and selection, probability of selection, conditional probability of outcome, and more * linear constraints Zero-Inflatedモデル* Zero-Inflatedポアソン分布 * Zero-Inflated負の２項分布 * 線形制約条件 周辺効果(マージナル効果）* 周辺効果と弾力性 * 標準誤差と信頼区間 * computed at means or specified covariate values * computed for any predicted statistic * Treatment Effectモデル* あてはめられた値とその標準誤差(SE) * 期待値で与えられるtreatmentまたはnontreatmentと その標準誤差(SE) * treatmentその標準誤差(SE)の確率 * 線形制約条件 |
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