Maximum Likelihood Estimation with Stata, Fifth Edition

Introduksjon til Maximum Likelihood Estimation with Stata, Fifth Edition

Maximum Likelihood Estimation with Stata, Fifth Edition er en uunnværlig ressurs for forskere i alle fagfelt som ønsker å mestre kunsten å skrive maximum likelihood (ML) estimatoren i Stata. Denne boken gir en omfattende dekning av Statas kommandoer, samtidig som den forklarer de teoretiske rammene bak maximum likelihood og hvordan man tenker om ML-estimering.

Nyheter i den femte utgaven

• Inkluderer et nytt kapittel som viser hvordan man bruker den brukervennlige mlexp-kommandoen.
• Presenterer ml-kommandoen med fokus på:
• Lineære begrensninger
• Fire optimaliseringsalgoritmer: Newton–Raphson, DFP, BFGS og BHHH
• Estimater for variansen til observert informasjonsmatrise (OIM)
• Robuste variansestimatere (Huber/White/sandwich og cluster-robust)

Utnyttelse av avanserte verktøy

Med Maximum Likelihood Estimation with Stata, Fifth Edition, lærer du hvordan du kan dra nytte av Mata, Statas matriseprogrammeringsspråk, for å skrive din egen likelihood-evalueringsprogrammering. Boken omfatter også en nyttig demonstrasjon av moptimize()-funksjonen, som lar deg implementere ML-estimatorer helt innenfor Mata.

Praktiske eksempler og veiledning

For de som ønsker å utvikle egne estimeringskommandoer, inneholder den siste delen av boken viktige fremgangsmåter for å gå fra log-likelihood funksjon til fullt operativ estimasjonskommando. Flere modeller blir brukt som illustrasjoner, inkludert logit, probit og Weibull-regresjon.

Hvorfor velge Maximum Likelihood Estimation with Stata?

Enten du er en erfaren forsker eller nybegynner på feltet, gir Maximum Likelihood Estimation with Stata, Fifth Edition deg alle verktøyene du trenger for å skrive ML-estimatorer som yter tilsvarende Statas offisielle estimasjonskommandoer. Dette er ikke bare en bok, men din beste venn i problemløsning og innovasjon i analyser!