Mixed Logit Modell
A McFadden és Train (2000) által formálisan bevezetett és Train (2009) által kidolgozott Mixed Logit modell egy rugalmas diszkrét választási keretrendszer, amely lehetővé teszi a preferenciaparaméterek véletlenszerű változását a döntéshozók között. A standard logit valószínűségek keverési eloszlás szerinti integrálásával leküzdi a független alternatívák (IIA) tulajdonságának korlátozását, és figyelembe veszi a megfigyelhetetlen ízheterogenitást, a paneladatok korrelációját és az alternatívák közötti komplex helyettesítési mintázatokat.
A teljes módszer elolvasása
Jelentkezzen be ingyenes fiókkal a szakasz elolvasásához.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Források
- 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 ↗
Hogyan hivatkozzon erre az oldalra
ScholarGate. (2026, June 2). Mixed (Random-Parameters) Logit Model. ScholarGate. https://scholargate.app/hu/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-féle RegresszióBayes-statisztika↔ compare
- Multinomiális logisztikus regresszióÖkonometria↔ compare
- Neltes Logit Diszkrét Választási ModellÖkonometria↔ compare
Hivatkozik rá
Hibát talált ezen az oldalon? Jelentse, vagy javasoljon javítást →