Segatud logit-mudel
Segatud logit-mudel (Mixed Logit model), mille tutvustasid ametlikult McFadden ja Train (2000) ning täpsustas Train (2009), on paindlik diskreetse valiku raamistik, mis võimaldab eelistusparameetritel juhuslikult varieeruda otsustajate vahel. Integreerides standardseid logit-tõenäosusi üle koefitsientide segunemisjaotuse, ületab see piirava irrelevantsete alternatiivide sõltumatuse (IIA) omaduse ning arvestab vaadeldamatu maitse heterogeensuse, paneelandmete korrelatsiooni ja keeruliste asendusmustritega alternatiivide vahel.
Loe meetodi täielikku kirjeldust
Selle osa lugemiseks logi sisse tasuta kontoga.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Allikad
- 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 ↗
Kuidas sellele lehele viidata
ScholarGate. (2026, June 2). Mixed (Random-Parameters) Logit Model. ScholarGate. https://scholargate.app/et/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.
- Bayes' regressioonBayesi meetodid↔ compare
- Multinomiaalne logistiline regressioonÖkonomeetria↔ compare
- Pesastatud logiti diskreetse valiku mudelÖkonomeetria↔ compare
Sellele viitavad
Märkasid sellel lehel viga? Teata sellest või paku parandust →