मिश्रित लॉगिट मॉडल
मिश्रित लॉगिट मॉडल, जिसे औपचारिक रूप से मैकफेडन और ट्रेन (2000) द्वारा प्रस्तुत किया गया और ट्रेन (2009) में विस्तृत किया गया, एक लचीला असतत विकल्प ढाँचा है जो वरीयता मापदंडों को निर्णयकर्ताओं के बीच यादृच्छिक रूप से भिन्न होने की अनुमति देता है। गुणांकों के मिश्रण वितरण पर मानक लॉगिट संभावनाओं को एकीकृत करके, यह अप्रासंगिक विकल्पों (IIA) की प्रतिबंधात्मक स्वतंत्रता की संपत्ति को दूर करता है और अनपेक्षित स्वाद विषमता, पैनल डेटा सहसंबंध और विकल्पों के बीच जटिल प्रतिस्थापन पैटर्न को समायोजित करता है।
पूरी विधि पढ़ें
यह खंड पढ़ने के लिए निःशुल्क खाते से साइन इन करें।
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
स्रोत
- 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 ↗
इस पृष्ठ का उद्धरण कैसे दें
ScholarGate. (2026, June 2). Mixed (Random-Parameters) Logit Model. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/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.
- बेयसियन रिग्रेशनबायेसियन↔ compare
- बहुपदीय लॉजिस्टिक प्रतिगमनअर्थमिति↔ compare
- नेस्टेड लॉजिट असतत विकल्प मॉडलअर्थमिति↔ compare