致?LIMDEP?和?NLOGIT?的软件用户：

The?Econometric?Software公司运营?35?年后已终场运营，无法再接受两款软件订单或提供技术支持，同时也感激您多年来的关注与支持。

您能够联系北京1xBET科技，征询其它类似职能的软件辅助您的科研工作。

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LIMDEP是一套的用于估计和分析带有横截面(cross section)，功夫序列和面板数据(panel data)的线性和非线性模型的软件包。LIMDEP提供大量新技术，在面板数据分析中的高端技术，前沿和效能估计(frontier and efficiency estimation)和离散选择建模(discrete choice modeling)。对于分析面板数据方面的技术和过程的集中一向都是的，多年来一向被作为估计和操作离散和有限独立变量模型(limited dependent variable models)的尺度软件。

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LIMDEP是的计量经济学和统计软件包。您要用于统计分析的附加组件或？。职能：

易于使用的界面，，直观的桌面菜单和自我纪录的号令说话

使用1xBET菜单驱动的号令构建器入门，这些构建器允许您在进建号令说话时从菜单和对话框构建模型

使用LIMDEP的号令说话来自界说分析并很大限度地提高性。

加强的估计后工具允许您把持估算了局。

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数以百计的内置统计法式

有200个内置估算器，您能够分析：

• 线性回归

• 非线性回归

• Logit和Probit

• 对数线性模型

• 面板数据

• 有序选择

• 随机前沿和DEA

• 离散选择和多项logit

• 样品选择

• 医治成效

• 计数数据泊松和负二项式

以及更多

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宽泛的数据治理和图形工具

加强的图形职能：

• 散点图和多个散点图

• 线性回归的残差图

• 风险和生计职能

• 直方图

• 核密度图

• 盒子和髯毛图

• 正态分位数图

软件包的重要是有一套100个内置的估计量(estimator),可用于线性回归模型(linear regression mode),随机前沿(stochastic frontier),离散选择(discrete choice)和有限独立变量模型(limited dependent variable models)，二元(binary), 删失(censored), 截断(truncated), 幸存(survival), 计数, 离散和陆续变量以及样本选择模型(sample selection models).

LIMDEP是一套的计量经济学软件包，也是一套真正的法式包，宽泛使用高校，当局机关，钻研机构，贸易和工业中用于讲授和钻研。

LIMDEP选取计量经济学工作室的大局。 数据集的分析是以交互式的方式在一系列的窗口中执行。法式节造能够从“剧本”或在非结构化的指令和操作的会话中进行。法式被设计允许方便的设置数据，用于估计，分歧模型大局的规格，带有分歧规格的尝试，如果检验， 数据和模型了局的分析 和过程和估计器的构建 。

LIMDEP提供用于计量经济学分析的工具集。除了估计法式，LIMDEP提供：

• 数据治理，从尺度起源(好比Excel)的输入，转换和样本节造的方式

• 内置的估计法式加上可编程说话，矩阵代数包和科学推算器，允许您编写自己的估计器，检验统计量和仿真和分析法式包。

• 随机数，用于bootstrapping,Gibbs抽样(Gibbs sampling)和蒙特卡洛仿照(Monte Carlo simulation)的矢量和矩阵能力

• 图形和数值描述性统计量能力

• 工具，允许您构建您自己的似然，GMM或很大仿照似然估计器

• 分析工具用于规格和如果检验的图形，数值分析和post estimation tools。

• 详尽的文档集的硬拷贝，2500页，法式，布景计量经济学和示例利用的参考领导。

LIMDEP 11

LIMDEP版本11持续扩大我们用于横截面，面板数据和功夫序列分析的重要软件。版本11打算的重要新扩大，用于计量经济模型的估算和统计分析以及一长串新模型和。新职能：

• 随机前沿模型

• 新的参数规格

• Normal-Rayleigh

• 用于样本选择校对的新FIML估算器

• 使用面板数据选择样品

• 部门低效的潜类随机前沿模型

面板数据随机前沿模型

• Raleigh模型

• Belotti和Ilardi有部门差距

• 真正的固定和随机成效

• Wikstrom的时刻步骤

• 广义真随机效应

新的部门成效和仿照工具

• 新的图形设备

• 分类变量的转移矩阵

• Krinsky和Robb步骤用于尺度误差

• 更多模型的扩大

扩大图形

直方图

• 使用箱形图或核密度估算器叠加直方图

• 4个直方图的分组

方块图

• 核密度估计

• 用于天生核密度估计量的几个新的设定

• 同时绘造

Treatment Effects模型

• 内生变量Treatment effects

• 对概率，有序概率，泊松和负二项式的FIML估计

用于估计和推理的新工具

新的分析工具

• 30个用于面板数据转换的新DREATE函数

• CALCULATE和MATRIX的职能

• 新的随机数产生器

更多型号和职能

• 模型的聚类协方差矩阵

• 反双曲正弦模型

• 横截面和面板数据的分类回归

• MAXIMIZE的新面板数据职能

数据描述战术

• 获得分层数据的单独分层步骤

• 有关矩阵的新号令

• 用于按层的描述性统计的新TABLE号令

• 分位数和频率的新号令

• 新的Cronbach的alpha有关战术

字符数据

• Observation labels

• Labellists

• Observation tags

Loglinear模型

• 类的广义beta

• 广义伽马模型

加强的执行和法式

• bootstrap和jackknife迭代的新规范

• 阻止面板数据的疏导法式

单个模型的二选一设定的比力

LIMDEP中的离散选择

LIMDEP为离散选择建模提供了宽泛的估计器，规格的二元选择模型，多项式选择，有序选择和包装入彀数数据的超大模型选择。

二元选择：

• 概率模型和logit模型

• 双变量概率模型

• 多元概率模型

• 部门可观察性

• 样品选择

多项式（logit）选择模型：

• 随机效应和随机多沉性模型

• 潜在类模型

有序选择模型：

• 二元有序选择模型

• 样本选择模型

• 广义有序Probit和Logit模型

• 档次模型规范

• 零膨胀的有序选择

计数数据模型：

• 审查，阶段和漏报的规范?

• 零膨胀和负二项式（NB1 , NB2 ， NBP，NBX）

• 广义泊松

• 伽马模型

• 分位数泊松回归

面板数据模型：

• 型号的固定成效

• 模型，正交和仿真估计器的随机效应

• 随机参数模型

工具类：

• 规格分析

• 异方差性

• 的推理工具

• 拉格朗日成熟，似然和Wald检验

• 用于二元选择模型的模型仿照器

• 匹配和偏差得分分析

• 均匀部门成效

• 互动的部门影响

• 模型仿真与预测

统计：

• 测试统计数据以获取规格

• 模型的部门成效

• 模型规范中的交互项

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系统要求

LIMDEP 与 Windows 10，Windows 8 ，Windows 7， Windows Vista 和 Windows XP兼容。

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