Regression modelDiscrete choice

ネスト化ロジット離散選択モデル

ネスト化ロジットモデルは、相互に排他的な選択肢を階層的なネスト(入れ子)にグループ化する離散選択の枠組みであり、各ネスト内での効用の相関を許容する一方で、ネスト間の独立性を維持する。Ben-AkivaとLerman (1985) によって正式に導入され、McFaddenの一般化極値 (GEV) 理論に根差しており、類似した選択肢の所定のグループ内での独立性仮定 (IIA) を緩和することで、標準的な多項ロジットモデルを拡張するものである。

EconMindで適用する近日公開動画近日公開Download slides

手法の全文を読む

会員限定

無料アカウントでログインすると、このセクションを読めます。

ログイン

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

出典

  1. Ben-Akiva, M., & Lerman, S. R. (1985). Discrete Choice Analysis: Theory and Application to Travel Demand. MIT Press. ISBN: 978-0-262-02217-0

このページの引用方法

ScholarGate. (2026, June 2). Nested Logit Discrete Choice Model. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/econometrics/nested-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.

Compare side by side

この手法を参照する項目

ScholarGateNested Logit (Nested Logit Discrete Choice Model). 2026-06-15に以下より取得 https://scholargate.app/ja/econometrics/nested-logit · データセット: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026