ScholarGate
Assistent
Machine learningGame-theoretic

Modell der Zufallsnutzung (Random Utility Model)

Das Modell der Zufallsnutzung erklärt diskretes Wahlverhalten, indem es davon ausgeht, dass Akteure unsichere Nutzen aus Alternativen ziehen und die Option mit dem höchsten Nutzen wählen. Das 1974 von Daniel McFadden eingeführte Modell zerlegt den Nutzen in systematische (beobachtbare) und zufällige (idiosynkratische) Komponenten, was probabilistische Vorhersagen von Wahlen ermöglicht. Das Logit-Modell, eine parametrische Spezifikation, liefert geschlossene Formeln für die Wahlwahrscheinlichkeiten, die in Marketing, Transportwesen und Umweltbewertung weit verbreitet sind.

In MethodMind öffnenDemnächstVideoDemnächstFolien herunterladen

Die vollständige Methode lesen

Nur für Mitglieder

Melden Sie sich mit einem kostenlosen Konto an, um diesen Abschnitt zu lesen.

Anmelden

Methodenkarte

Die Nachbarschaft verwandter Methoden — wählen Sie einen Knoten, um sie zu erkunden.

Quellen

  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

So zitieren Sie diese Seite

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

Welche Methode?

Stellen Sie diese Methode neben ihre nächsten Verwandten und lesen Sie sie nebeneinander — die Bibliothek legt die Bücher auf den Tisch; die Wahl liegt bei Ihnen.

Nebeneinander vergleichen
ScholarGateRandom Utility Model (Random Utility Model with Probabilistic Choice). Abgerufen am 2026-06-15 von https://scholargate.app/de/game-theory/random-utility-model · Datensatz: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026