Regression modelDiscrete choice
混合ロジットモデル
混合ロジットモデルは、McFaddenとTrain（2000）によって正式に導入され、Train（2009）で詳細に説明された、選好パラメータが意思決定者間で確率的に変動することを許容する柔軟な離散選択フレームワークです。係数の混合分布に対する標準ロジット確率を統合することにより、独立性（IIA）の制約を克服し、観測されない嗜好の異質性、パネルデータの相関、および代替案間の複雑な代替パターンを収容します。
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出典
- 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 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 2). Mixed (Random-Parameters) Logit Model. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/econometrics/mixed-logit
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