sfaR:随机前沿分析例程

随机前沿的最大似然估计生产(利润)和成本函数分析(SFA)。包裹包括横截面或集合的基本随机前沿单侧误差项具有多个分布的数据(即。,瑞利、伽马、威布尔、对数正态、均匀、广义指数和截断斜拉普拉斯),潜在类随机前沿Dakpo等人(2021)所述模型(LCM)<doi:10.1111/1477-9552.12422>,对于横截面数据和合并数据,以及Greene(2010)中描述的样本选择模型<doi:10.1007/s11123-009-0159-1>,并应用于Dakpo等人(2021)<doi:10.1111个/个12683>. 以下方面的几种可能性提出了优化算法。

版本: 1.0.0
取决于: R(≥3.5.0)
进口: 体积,fastGHQuad(快速GHQuad),公式,马尔克列夫·阿尔格,最大Lik、方法、,mnorm(多形式),nleqslv公司,公共后勤管理,qrng(质量),随机工具箱,三明治,统计,特克斯雷格,信任优化,ucminf大学
建议: lmtest测试
出版: 2023-07-04
作者: K HervéDakpo[aut,cre],Yann Desjeux[aut],阿恩·亨宁森[aut],劳雷·拉特鲁夫
维护人员: K HervéDakpo<K-herve.Dakpo at inrae.fr>
错误报告: https://github.com/hdakpo/sfaR/issues
许可证: GPL(≥3)
网址: https://github.com/hdakpo/sfaR
需要编译:
语言: 英语-美国
引用: sfaR引文信息
材料: 自述文件 新闻
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旧来源: sfaR存档

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反向建议: dsfa公司

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