RSGHB公司

R包RSGHB:层次贝叶斯估计函数:一种灵活的方法。使用层次贝叶斯(HB)框架估计模型的函数。灵活性在于允许用户直接指定似然函数,而不是假定预先确定的模型结构。可使用此代码估计的模型类型包括离散选择模型家族(多项式Logit、混合Logit、嵌套Logit、错误组件Logit和潜在类)以及有序响应模型,如有序probit和ordered Logit。此外,该软件包允许灵活地将参数指定为固定(不随个体变化)或随机连续分布。支持的参数分布包括正态分布、正/负对数正态分布、正/负截尾正态分布和Johnson-SB分布。Kenneth Train的Matlab和Gauss代码用于进行分层贝叶斯估计,它是本软件包中包含的一些函数的基础。这些Matlab/Gauss函数已经被重写以在R中进行优化。添加了大量代码来增加代码库的灵活性和可用性。列车的原始高斯和Matlab代码可以在这里找到:http://elsa.berkeley.edu/Software/abstracts/train1006mxlhb.html在离散选择和模拟中,参见火车关于HB的章节:http://elsa.berkeley.edu/books/choice2.html; 以及他关于使用非正态分布的HB的论文:http://eml.berkeley.edu//火车/火车司机。pdf格式。