Modelo Logit Misto
O modelo Logit Misto, introduzido formalmente por McFadden e Train (2000) e elaborado em Train (2009), é um arcabouço flexível de escolha discreta que permite que os parâmetros de preferência variem aleatoriamente entre os tomadores de decisão. Ao integrar as probabilidades logit padrão sobre uma distribuição de mistura de coeficientes, ele supera a propriedade restritiva de independência de alternativas irrelevantes (IIA) e acomoda heterogeneidade de gosto não observada, correlação de dados de painel e padrões complexos de substituição entre alternativas.
Leia o método completo
Entre com uma conta gratuita para ler esta seção.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Fontes
- 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 ↗
Como citar esta página
ScholarGate. (2026, June 2). Mixed (Random-Parameters) Logit Model. ScholarGate. https://scholargate.app/pt/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.
- Regressão BayesianaBayesiano↔ compare
- Regressão Logística MultinomialEconometria↔ compare
- Modelo de Escolha Discreta Logit AninhadoEconometria↔ compare
Referenciado por
Encontrou um problema nesta página? Relate ou sugira uma correção →