Linear Regression MT
Linear Regression MT 应用模块是一组用于估计单个方程或联立方程组的程序。它允许对系数进行约束，计算het-con标准误差，并包含两阶段最小二乘法，...
Linear Regression MT
Linear Regression MT应用模块是一组用于估计单个方程或联立方程组的程序。它允许对系数进行约束，计算标准误差，并包括两阶段最小二乘、三阶段最小二乘和看似无关的回归。它是线程安全的，并利用了GAUSS后续版本中的结构。
平台: Windows, Mac, 和 Linux.
需求: GAUSS/GAUSS Engine/GAUSS Light v8.0 或更高
特征
- 计算异方差一致性标准误差，并在普通最小二乘法程序(OLS)中执行影响和共线性诊断
- 所有回归程序都可以在指定的数据范围内运行
- 执行任何形式的多重线性假设检验
- 线性约束下的回归估计
- 适应具有多个变量的大型数据集
- 以有效的方式存储所有重要的测试统计数据和估计系数
- 三阶段最小二乘法和看似无关的回归都可以迭代估计
- 完整的文档
- 全面的用户指南包括一个精心编写的教程和一个信息丰富的参考部分。还包括其他主题，以丰富程序的使用。其中包括:
- 贝塔估计的联合置信区域
- 异方差检验
- 结构变化测试
- 使用普通最小二乘法估计超越对数成本函数
- 用看似不相关的回归估计成本分摊方程组
- 用三阶段最小二乘法估计克莱因模型I
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