Mixed Logit Model
Het Mixed Logit model, formeel geïntroduceerd door McFadden en Train (2000) en uitgewerkt in Train (2009), is een flexibel raamwerk voor discrete keuzes dat toelaat dat voorkeursparameters willekeurig variëren tussen beslissingsnemers. Door standaard logit-waarschijnlijkheden te integreren over een mengverdeling van coëfficiënten, omzeilt het de restrictieve onafhankelijkheid van irrelevante alternatieven (IIA) eigenschap en accommodeert het niet-waargenomen smaakheterogeniteit, correlatie in paneldata, en complexe substitutiepatronen tussen alternatieven.
Lees de volledige methode
Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Bronnen
- 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 ↗
Deze pagina citeren
ScholarGate. (2026, June 2). Mixed (Random-Parameters) Logit Model. ScholarGate. https://scholargate.app/nl/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.
- Bayesian RegressieBayesiaanse statistiek↔ compare
- Multinominale logistische regressieEconometrie↔ compare
- Genest Logit Discrete Choice ModelEconometrie↔ compare
Geciteerd door
Een fout op deze pagina gezien? Meld het of stel een correctie voor →