Model smíšeného logitu
Model smíšeného logitu (Mixed Logit model), formálně představený McFaddenem a Trainem (2000) a podrobněji rozpracovaný v Train (2009), je flexibilní rámec pro diskrétní volbu, který umožňuje, aby se parametry preferencí náhodně měnily napříč subjekty rozhodování. Integrací standardních logitových pravděpodobností přes směšovací distribuci koeficientů překonává omezující vlastnost nezávislosti na irelevantních alternativách (IIA) a zohledňuje nepozorovanou heterogenitu vkusu, korelaci panelových dat a komplexní substituční vzorce napříč alternativami.
Přečíst celou metodu
Pro přečtení této sekce se přihlaste s bezplatným účtem.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Zdroje
- Train, K. E. (2009). Discrete Choice Methods with Simulation (2nd ed.). Cambridge University Press. ISBN: 978-0-521-74738-7
- McFadden, D., & Train, K. (2000). Mixed MNL models for discrete response. Journal of Applied Econometrics, 15(5), 447–470. DOI: 10.1002/1099-1255(200009/10)15:5<447::AID-JAE570>3.0.CO;2-1 ↗
Jak citovat tuto stránku
ScholarGate. (2026, June 2). Mixed (Random-Parameters) Logit Model. ScholarGate. https://scholargate.app/cs/econometrics/mixed-logit
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Bayesovská regreseBayesovská statistika↔ compare
- Multinomická logistická regreseEkonometrie↔ compare
- Vnořený logitový model diskrétní volbyEkonometrie↔ compare
Odkazuje sem
Našli jste na této stránce chybu? Nahlaste ji nebo navrhněte opravu →