ScholarGate
Асистент
Machine learningGame-theoretic

Модел на случайна полезност

Моделът на случайна полезност обяснява дискретното поведение при избор, като предполага, че агентите извличат несигурни полезности от алтернативите и избират опцията, която носи най-висока полезност. Въведен от Даниел Макфадън през 1974 г., моделът разлага полезността на систематични (наблюдаеми) и случайни (идиосинкратични) компоненти, което позволява вероятностни прогнози за избора. Логит моделът, като параметрична спецификация, дава затворени форми на вероятностите за избор, които се използват широко в маркетинга, транспорта и оценката на околната среда.

Отворете в MethodMindСкороВидеоСкороИзтегляне на слайдове

Прочетете целия метод

Само за членове

Влезте с безплатен профил, за да прочетете този раздел.

Вход

Карта на методите

Обкръжението на сродните методи — изберете възел, за да го разгледате.

Източници

  1. McFadden, D. (1974). Conditional logit analysis of qualitative choice behavior. In P. Zarembka (Ed.), Frontiers in Econometrics (pp. 105-142). Academic Press. link
  2. Train, K. E. (2009). Discrete Choice Methods with Simulation (Second Edition). Cambridge University Press. link

Как да цитирате тази страница

ScholarGate. (2026, June 3). Random Utility Model with Probabilistic Choice. ScholarGate. https://scholargate.app/bg/game-theory/random-utility-model

Кой метод?

Поставете този метод до най-близките му сродни методи и ги четете едно до друго — библиотеката полага книгите на масата; изборът е ваш.

Сравняване едно до друго
ScholarGateRandom Utility Model (Random Utility Model with Probabilistic Choice). Извлечено на 2026-06-15 от https://scholargate.app/bg/game-theory/random-utility-model · Набор от данни: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026