Discrete Choice Analysis Tools Die Discrete Choice Analysis Tools sind ein anpassungsfähiges, effizientes und benutzerfreundliches GAUSS-Modul zur Klassifikation von linearen Daten. Die zur Verfügung stehenden Werkzeuge sind darauf ausgelegt, individuelle Modelle mit anpassbaren Parametergrenzen, linearen und nicht-linearen Nebenbedingungen sowie standardisierten und benutzerdefinierten Startwerten zu spezifizieren. Des Weiteren sind benutzerdefinierte Gradient- und Hesse-Prozeduren möglich. Mit Hilfe von Daten- und Parameter-Eingabeprozeduren ist das Setup der Modelle und die Implementation intuitiv gestaltet. Die Discrete Choice Analysis Tools eignen sich vor allem für Ökonometriker und Mikro-Ökonomen, Forscher im Bereich der politischen Entscheidung, Analysten für Umfragedaten, Soziologen, Epidemiologen sowie Versicherungs-, Sicherheits- und Unfallanalysten. Mit Version 2 sind folgende Neuerungen hinzugekommen. Noch schnellere und effizientere Handhabung von großen Datensätzen Umfangreichere Datenklassifikation Publikationsreife Formatierung von Ergebnistabellen mit optionalem Export Einfache Dateneingabe, Parameterkontrolle und Schätzung durch neue Implementierung Neue Modellierung mit logistischer Regression für umfangreiche Klassifikationen mit L2/L1-regularisierten Klassifikatoren und L2/L1-Loss-Linear SVM mit Kreuzvalidierung und Prognosen Supported Models Outputs & Reports Systemvorrausetzungen Beispiele Supported Models: Encompasses a large variety of linear classification models Large Scale Data Classification: Performs large-scale binary linear classification using support vector machines [SVM] or logistic regression [LR] methodology. Available options include cross-validation of model parameters and prediction plotting. Easy to access output includes estimated prediction weights, predicted classifications and cross-validation accuracy. Adjacent Categories Multinomial Logit Model: The log-odds of one category versus the next higher category is linear in the cutpoints and explanatory variables. Binary Logit and Probit Regression Models: Estimates dichotomous dependent variable with either Normal or extreme value distributions. Conditional Logit Models: Includes both variables that are attributes of the responses as well as, optionally, exogenous variables that are properties of cases. Multinomial Logit Model: Qualitative responses are each modeled with a separate set of regression coefficients. Negative Binomial Regression Model (left or right truncated, left or right censored, or zero-inflated): Estimates model with negative binomial distributed dependent variable. This includes censored models - the dependent variable is not observed but independent variables are available - and truncated models where not even the independent variables are observed. Also, a zero-inflated negative binomial model can be estimated where the probability of the zero category is a mixture of a negative binomial consistent probability and an excess probability. The mixture coefficient can be a function of independent variables. Nested Logit Regression Model: Derived from the assumption that residuals have a generalized extreme value distribution and allows for a general pattern of dependence among the responses thus avoiding the IIA problem, i.e., the "independence of irrelevant alternatives." Ordered Logit and Probit Regression Models: Estimates model with an ordered qualitative dependent variable with Normal or extreme value distributions. Possion Regression Model (left or right truncated, left or right censored, or zero-inflated): Estimates model with Poisson distributed dependent variable. This includes censored models - the dependent variable is not observed but independent variables are available - and truncated models where not even the independent variables are observed. Also, a zero-inflated Poisson model can be estimated where the probability of the zero category is a mixture of a Poisson consistent probability and an excess probability. The mixture coefficient can be a function of independent variables. Stereotype Multinomial Logit Model: The coefficients of the regression in each category are linear functions of a reference regression. Outputs: Einfach zuzugreifen, zu speichern und zu exportieren Parameterschätzer Varianz-Kovarianz-Matrix der Koeffizientenschätzer und marginalen Effekte Prozentuale Anteile ahbängiger Variablen nach Kategorie (wo anwendbar) Vollständige Datenbeschreibung aller unabhängigen Variablen Marginale Effekte der unabhängigen Variablen (nach Kategorie der abhängigen Variablen, wenn dies anwendbar ist) Prognostizierte Zählungen und Residuen Reporting: Durchführung und Reporting einer Reihe von Goodness-of-Fit-Tests, einschließlich für die Modell-Performance-Analyse Full-Model- und Restricted-Model-Log-Likelihoods Chi-Quadrat-Statistik Agrestis G-Quadrat Statistik Likelihood-Ratio-Statistiken und begleitende Wahrscheinlichkeitswerte McFaddens Pseudo R-Quadrat McKelvey und Zovcinas Pseudo R-Quadrat Cragg und Uhlers Normed Likelihood Ratios Count R-Quadrat - Korrigiertes Count R-Quadrat Akaike und Bayesian Informationskriterien Systemvorraussetzungen Betriebssysteme Windows MacOS Linux Weitere Voraussetzungen GAUSS/GAUSS Engine/GAUSS Light ab Version 14 siehe Systemvorraussetzungen von GAUSS Examples Adjacent Categories Logit Model Binary Logit Model Conditional Logit Model Logistic Regression Model Nested Logit Model Ordered Logit Model Stereotypical Multinomial Logit Model