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LIMDEP是一套集成的用于估计和分析带有横截面(crosssection)，时间序列和面板数据(paneldata)的线性和非线性模型的软件包。LIMDEP一直是计量经济领域的，提供大量新技术，包括在面板数据分析中的技术，前沿和效率估计(frontierandefficiencyestimation)和离散选择建模(discretechoicemodeling)。对于分析面板数据方面的技术和过程的集合一直都是独特的，多年来一直被作为估计和操作离散和有限独立变量模型(limiteddependentvariablemodels)的标准软件，LIMDEP在估计工具的宽度和多样性方面一直未被超越。
LIMDEP是一个完整的计量经济学和统计软件包。您不需要用于统计分析的附加组件或模块。功能包括：
易于使用的界面，全面，直观的桌面菜单和自我记录的命令语言
使用我们专门的菜单驱动的命令构建器快速入门，这些构建器允许您在学习命令语言时从菜单和对话框构建模型
使用LIMDEP强大的命令语言来自定义分析并极大限度地提高灵活性。
增强的估计后工具允许您操纵估算结果。
数以百计的内置统计程序
有超过200个内置估算器，您可以分析：
■ 线性回归
■ 非线性回归
■ Logit和Probit
■ 对数线性模型
■ 面板数据
■ 有序选择
■ 随机前沿和DEA
■ 离散选择和多项logit
■ 样品选择
■ 治疗效果
■ 计数数据包括泊松和负二项式
以及更多
广泛的数据管理和图形工具
增强的图形功能包括：
■ 散点图和多个散点图
■ 线性回归的残差图
■ 危害和生存功能
■ 直方图
■ 核密度图
■ 盒子和胡须图
■ 正态分位数图
软件包的主要特征是有一套超过100个内置的估计量(estimator),可用于各种线性回归模型(linearregressionmode),随机前沿(stochasticfrontier),离散选择(discretechoice)和有限独立变量模型(limiteddependentvariablemodels)，包括二元(binary),删失(censored),截断(truncated),幸存(survival),计数,离散和连续变量以及各种样本选择模型(sampleselectionmodels).没有其他程序包提供更广泛的单和多方程线性和非线性模型。
LIMDEP是一套完整的计量经济学软件包，也是一套真正的先进的程序包，已在全世界的数千所高校，政府机关，研究机构，商业和工业中用于教学和研究。
LIMDEP采用计量经济学工作室的形式。一个数据集的分析是以交互式的方式在一系列的窗口中执行。程序控制可以从“脚本”或在一个非结构化的包含指令和操作的会话中进行。程序被设计允许方便的设置数据，用于估计，不同模型形式的规格，带有不同规格的实验，假设检验，数据和模型结果的分析和特定过程和估计器的构建。
LIMDEP提供用于计量经济学分析的完整工具集。除了估计程序，LIMDEP提供：
数据管理，包括从所有标准来源(比如Excel)的输入，所有的转换和样本控制的方式
内置的估计程序加上可编程语言，矩阵代数包和科学计算器，允许您编写自己的估计器，检验统计量和仿真和分析程序包。
随机数，用于bootstrapping,Gibbs抽样(Gibbssampling)和蒙特卡洛模拟(MonteCarlosimulation)的矢量和矩阵能力
各种图形和数值描述性统计量能力
优化工具，允许您构建您自己的似然，GMM或极大模拟似然估计器
分析工具包括用于规格和假设检验的图形，数值分析和postestimationtools。
详尽的文档集的硬拷贝，超过2500页，包括程序，背景计量经济学和示例应用的所有参考指导。
LIMDEP11
LIMDEP版本11继续扩展我们用于横截面，面板数据和时间序列分析的首要软件。版本11包含计划的主要新扩展，用于计量经济模型的估算和统计分析以及一长串新模型和特征。新功能包括：
随机前沿模型
■ 新的参数规格
■ Normal-Rayleigh
■ 用于样本选择校正的新FIML估算器
■ 使用面板数据选择样品
■ 部分低效的潜类随机前沿模型
面板数据随机前沿模型
■ Raleigh模型
■ Belotti和Ilardi有部分差异
■ 真正的固定和随机效果
■ Wikstrom的时刻方法
■ 广义真随机效应
新的部分效果和模拟工具
■ 新的图形设备
■ 分类变量的转移矩阵
■ Krinsky和Robb方法用于标准误差
■ 更多模型的扩展
扩展图形
直方图
■ 使用箱形图或核密度估算器叠加直方图
■ 多达4个直方图的分组
方块图
■ 核密度估计
■ 用于生成核密度估计量的几个新的设定
■ 同时绘制
TreatmentEffects模型
■ 内生变量Treatmenteffects
■ 对概率，有序概率，泊松和负二项式的FIML估计
用于估计和推理的新工具
新的分析工具
■ 超过30个用于面板数据转换的新DREATE函数
■ CALCULATE和MATRIX的许多功能
■ 新的随机数发生器
更多型号和功能
■所有模型的聚类协方差矩阵
■反双曲正弦模型
■横截面和面板数据的分类回归
■MAXIMIZE的新面板数据功能
数据描述策略
■获得分层数据的单独分层方法
■相关矩阵的新命令
■用于按层的描述性统计的新TABLE命令
■分位数和频率的新命令
■新的Cronbach的alpha相关策略
字符数据
■Observationlabels
■Labellists
■Observationtags
Loglinear模型
■第二类的广义beta
■广义伽马模型
增强的执行和程序
■bootstrap和jackknife迭代的新规范
■阻止面板数据的引导程序
单个模型的二选一设定的比较
LIMDEP中的离散选择
LIMDEP为离散选择建模提供了广泛的估计器，包括许多规格的二元选择模型，多项式选择，有序选择和任何包装中计数数据的超大模型选择。
二元选择：
概率模型和logit模型
双变量概率模型
多元概率模型
部分可观察性
样品选择
多项式（logit）选择模型：
随机效应和随机多重性模型
潜在类模型
有序选择模型：
二元有序选择模型
样本选择模型
广义有序Probit和Logit模型
层次模型规范
零膨胀的有序选择
计数数据模型：
审查，阶段和漏报的规范
零膨胀和负二项式（NB1 , NB2 ， NBP，NBX）
广义泊松
伽马模型
分位数泊松回归
面板数据模型：
所有型号的固定效果
所有模型，正交和仿真估计器的随机效应
随机参数模型
工具类：
规格分析
异方差性
强大的推理工具
拉格朗日成熟，似然和Wald检验
用于二元选择模型的模型模拟器
匹配和倾向得分分析
平均局部效果
互动的局部影响
模型仿真与预测
统计：
测试统计数据以获取规格
所有模型的局部效果
模型规范中的交互项
系统要求
LIMDEP与Windows10，Windows8，Windows7，WindowsVista和WindowsXP兼容。
