Regress_Binary
二元离散选择模型。返回结果有方程的系数、负2倍对数似然值和Wald检验(原假设为解释变量对被解释变量影响不显著,检验包含统计量、P值和原假设的值1表示接受原假设,0表示拒绝原假设) [img type="tslxml" file="media2024-03-20_WEfCpvnqqtg5qGJa/image545.png"][/img]
范例(t):
在一次关于某城镇居民上下班使用交通工具的社会调查中,因变量y =1表示居民主要乘坐公共汽车上下班;y=0表示主要骑自行车上下班;自变量x1表示被调查者的年龄;x2表示被调查者的月收入;…
Logistic回归函数说明
附件:天软Logistic回归函数说明.pdf
1、Logistic 回归模型的建立
2、Logistic 回归模型的估计
3、Logistic 回归模型的显著性检验
4…
二元离散选择模型
  
  这时,我们就可以将因变量看成…
Regress_NLM
范例(t):
[htm]<table><tbody><tr><td>
年份</td><td>
消费价格指数CPI
X1(以1978年为100)</td><td>
人均可支配收入
X2(元)…
Regress_Binary
范例(t):
在一次关于某城镇居民上下班使用交通工具的社会调查中,因变量y =1表示居民主要乘坐公共汽车上下班;y=0表示主要骑自行车上下班;自变量x1表示被调查者的年龄;x2表示被调查者的月收入;…
Regress_Logistic
范例(t):


在一次关于某城镇居民上下班使用交通工具的社会调查中,

因变量y =1表示居民主要乘坐公共汽车上下班;y=0表示主要骑自行车上下班;

自变量x1表示被调查者的年龄; …
Regress_Constraint
范例(t):
[Code]
y := array(0.425306623295765,1.36119535984939,0.330434097687351,0.693363166256445, 1…