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LatentGOLD 4.5.0 含注册机/破解补丁

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LatentGOLD?选择下一级需要的诺贝尔文学奖得主的方法
在1970年提出了一个强大的方法分析答辩的选择和使用造成部分价值的实用参数,计算出不同的竞争情况下的份额估计。建议的随机效用模式,现在被称为条件罗吉特,多项罗吉特或聚合模式的选择,获得诺贝尔奖的作者。 (见http://elsa.berkeley.edu/?mcfadden/iatbr00.html)

最近,这种聚合模式已改善的事实,让不同的消费群体,利用不同的喜好作出选择。其结果是产生了一个模型,同时确定每个细分市场的重要环节和估计份额,更好地分享估计。潜黄金选择代表的黄金标准,开发先进的选择模型。选择的数据是从调查或实际行为,受访率/排名/选择产品/服务/替代/选项。选择模型不同于传统的回归模型,选择作为选择替代品的特点的功能预测。每个替代/产品/服务/选项属性。估计是这些属性的重要性/公用事业。潜类代表段的各种属性,让差的重要性。
听听专家

看看专家们说,关于未来的联合分析和选择模型。 “希望联合分析名单”由Eric布莱特劳和约旦Louviere,布莱恩奥姆,若夫尔Swait,吉荣Vermunt和周杰伦Magidson的意见。下载一个zip文件(42K),或所有的文章(65K)PDF文件,或在公司章程部分逐一读。

潜类模型提供了选择的数据进行分析的最佳途径。

考虑到答辩喜好的差异,两种最流行的方式是分层贝叶斯(HB)模型和潜类(LC)模型,也称为有限混合模型。最近比较广泛的两个是由安德鲁斯,安斯利和Currim,(2002年),擜n的罗吉特选择模型的实证比较与异质性的离散与连续交涉?市场营销研究杂志,卷。三十九(11月),479-487。在安德鲁斯和Currim,“(2003年5月,JMR)的后续出版,作者是指搮显示,有限的混合物[立法]模型至少一样有效的早期工作更近的方法[HB]恢复异质性厂。事实上,潜在的黄金选择方案可以估算模型的时候,它需要估计乙肝模型,再加上提供了许多额外的功能的一小部分,我们认为,潜在的黄金选择是先进的选择模型的黄金标准。

具体来说,LatentGOLD实施的LC车型?选择提供对乙肝模型具有以下优点:
快得多估计 – 典型的模型估计在几秒钟或几分钟,而不是估计乙肝模型所需的时间。
同时分割 – 除了个人层面价值的实用估计,段确定的同时估计其公用事业。
列入协变量来描述/预测段。除了喜好不同,协变量可以包括在模型中看到,如何细分人口统计和其他方面的不同。
合理的统计学的最大似然(ML)框架的一部分。 ML框架允许无数的假设进行测试。

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