LIMDEP和NLOGIT程序功能菜单

LIMDEP和NLOGIT是的统计分析软件程序。它们用于数据分析，数据管理和模型构建的工具，从的线性回归到方程式非线性系统的估计。提供了现代经验研究中的使用技术。

模型估计和数据分析

对连续，离散，有限和审查的因变量提供了近200种模型公式，：

• 线性回归

• 文件的估计

• 非线性和对数线性回归

• Probit和Logit模型可供二进制选择

• 有序选择模型

• 多项式选择

• 删节和截断

• 样本选择模型

• 分位数回归（线性和计数）

• 计数数据的泊松和负二项式模型

• 随机边界和DEA

• 时间序列模型

• 面板数据模型

统计分析

编程语言允许扩展的估计量：

• 模型估计

• 测试与限制

• 后期估算分析

• 模拟

• 部分效果

• Delta和Krinsky / Robb方法

面板数据模型

可以使用面板数据的形式来分析线性和非线性模型，：

• 固定效应和随机效应线性模型

• 非线性固定效应模型

• 随机效应模型

• 随机参数 - 混合模型

• 潜在类模型

统计与图形

描述性统计和图形分析工具：

• 横截面和面板的描述性统计

• 均值和分位数表

• 时间序列

• 光谱密度

• 图形工具

• 内核密度

• 判别分析

• 等高线图

提供了包装的计数数据的广泛的规范，几种新开发的信号：

• 泊松和负二项式模型

• NB信号的新规格

• 广义泊松，Polya-Aeppli

• 零拓展和障碍

• 固定和随机效果

• 潜在阶层

• 分位数泊松回归

程式设计

提供了矩阵和数据操作命令在内的编程语言，用于建立新的估算器：

• 使用LIMDEP和NLOGIT进行编程

• 用户定义的

• 矩阵代数

• 科学计算器

• 用户编写的程序和估计器

SFA和DEA

提供了随机边界模型的形式：

• 固定和随机效果

• 潜在类随机前沿

• 异方差性

• 技术效率低估

• 数据包络分析

（这是同时具有SFA和DEA的软件包）

LIMDEP中的离散选择

提供了二进制，多项式，有序，技术和多元离散数据的离散选择估计量：

• Probit和Logit模型可供二进制选择

• 有序选择单变量，双变量，分层和样本选择

• 面板数据

• 多项式对数

• 技术数据模型

NLOGIT中的多项式选择

NLOGITLIMDEP的以及LIMDEP中未出现的多项式选择模型的众多扩展，：

• 数据分析

• 模型估计

• 混合（随机参数）logit模型

• 广义混合对数

• WTP空间中的估计

• 多项式概率模型
  

• 潜在类模型

• 错误组件（RE）logit模型

• 动态随机效应MNL

• 广义嵌套logit模型

• 型号规格

• 模型模拟

（这些功能未出现在LIMDEP中）

时间序列分析

提供了一系列时间序列估计量，：

• ARMAX模型

• GARCH和均值GARCH模型

• 光谱密度估计

• ACF和PACF

• Phillips - Perron测试

• Newey- West估算器

计算方法

始终采用其的计算方法。其中：

• 描述性统计

• 方差分析

• 线性回归

  
  

数据管理

数据管理工具：

• 数据输入输出

• 数据转换

• 采样和引导

• 蒙特卡洛分析

• 加权数据

• 随机数生成