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alogit

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// 台灣高速鐵路公司營運策略部 lchcpaptg.net 本研究採用個體選擇模式中的多項羅吉特模式Multinomial Logit Model MNL,以構建捷運旅客到站運具之選擇行為模式。為求了解捷運旅客於選擇到站運具之偏好結構,乃藉由敘述性偏好法建構問卷內容,針對台北都會區之捷運通勤旅客進行調查,並透過ALOGIT程式對其模式參數進行校估。研究結果發現,校估建立之最佳台北捷運到站運具選擇模式,其效用函數變數之參數符號皆與先驗知識相符,且多數能在統計檢定下呈現顯著

//旅運分析專業軟體

//此為「離散選擇模式」課程中,同學們製作的投影片、Alogit操作說明,及相關Word檔。
附檔

ALOGIT為20年以上,並已在整個這一時期,以滿足先進的建模需求的發展。 因此,ALOGIT具有高水平的可靠性和許多有用的功能和設施專業造型。 幫助文件的可能性,給出了一個概述(下載壓縮版本的幫助)。



ALOGIT廣義Logit模型的參數估計。 主要概括

- 樹(嵌套層次)模型,使模型中的有關那麼再培訓的方式,比簡單的Logit模型替代,但仍保留便於使用和操作速度;

- 混合羅吉特模式,實施靈活的“錯誤組件的規
範,這與線性或(4.2版本中的增強)exponentiated形式,它允許使用,例如日誌正常干擾係數。

混合Logit模型可能只與EC軟件變種。

 
原廠網址:  http://www.alogit.com/ 
開發商:  EmTec Innovative Software 
採購,技術支援請來電 02-29299388 分機16 ,
來信service@orderble.com,或點我  




ALOGIT執行四個主要功能。
數據輸入:
- 顯示偏好或敘述性偏好,分解或聚合數據都可以使用;選擇,排名或按比例分割數據可以聘用;
- 輸入數據,可以自由操縱和轉化,讓自由的用戶找到所需的行為作出解釋;輸入數據的廣泛測試,以揭示建模問題;簡單的控制,但訪問時,需要充分成熟;
- 多個數據集,無論是在繼承或與使用命名(鍵)變量;一些二進制矩陣格式支持。

模型估計:
- 所有係數的估計,同時使用最大似然估計(即“全部信息”估計);
- 模型可以是二項式,多項式,或樹(嵌套)Logit模型小號,無限的分支機構和水平;另外,混合羅吉特或錯誤成分 分析,包括不同的分佈(包括指數函數,例如對數正態分佈)和相關誤差;
- 非線性效用函數可以正確地被列入吸引力變量 ;
- 複合材料替代選擇可以表示為;
- 係數估計值,標準誤差,正確計算的彈性,消費者剩餘的措施和一些詳細的測試都是標準的,翔實,清楚地標示,以及下崗了輸出,適合直接納入報告中;
- 在功能ALOGIT殼可以用來比較不同型號的變種;
- 選擇初始線性估計減少了運行時間為複雜的模型;
- 問題大小有效不由ALOGIT限制的。



預測:
- 用戶可以指定詳細的方案,其中包括一系列影響選擇的變量的變化,可以預測ALOGIT,顯示和分析行為隨之而來的變化;
- 在功能ALOGIT殼牌可使用的情況下輸出的圖形和表格演示,另外,輸出,可以向其他程序如Excel。



數據處理:
- ALOGIT可以用於一個簡單的數據處理任務的範圍,使用的控制語言和統計報表程序提供一個高效的工作環境。

所有這些功能都控制ALOGIT大大改善控制文件,
- 大幅提高的命令語言,包括命名變量,直觀地呼籲定義的結構層次模型,名為“布爾運算符(為TRUE,FALSE,效用等);
- 包括文件選項;
- 陣列定義 ;
- 隨機數發生器(使用統一的,正常的,物流分配或轉讓與特定的概率多項式變量);
- “ 如果... THEN ... ELSE ... 完 '和' 做 ...... 完語法,簡化數據轉換;
- 直觀的規範樹羅吉特模型$巢 命令。




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