Regression modelDiscrete choice
Mixed Logit Model
McFadden과 Train (2000)에 의해 공식적으로 소개되고 Train (2009)에서 상세히 설명된 Mixed Logit 모델은 의사결정자 간에 선호도 모수가 무작위로 변동할 수 있도록 허용하는 유연한 이산 선택 프레임워크입니다. 계수의 혼합 분포에 대한 표준 로짓 확률을 통합함으로써, 제약적인 대안 비종속성(IIA) 속성을 극복하고 관찰되지 않은 취향 이질성, 패널 데이터 상관관계, 그리고 대안 간의 복잡한 대체 패턴을 수용합니다.
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출처
- 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 ↗
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ScholarGate. (2026, June 2). Mixed (Random-Parameters) Logit Model. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/econometrics/mixed-logit
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