ScholarGate
Ассистент
Machine learningGame-theoretic

Модель случайной полезности

Модель случайной полезности объясняет дискретное поведение выбора, предполагая, что агенты получают неопределенные полезности от альтернатив и выбирают вариант, приносящий максимальную полезность. Представленная Дэниелом Макфадденом в 1974 году, модель разлагает полезность на систематическую (наблюдаемую) и случайную (индивидуальную) компоненты, что позволяет прогнозировать вероятностный выбор. Логит-модель, являющаяся параметрической спецификацией, дает замкнутые формы вероятностей выбора, которые широко используются в маркетинге, транспорте и оценке окружающей среды.

Открыть в MethodMindСкороВидеоСкороDownload slides

Читать метод полностью

Только для участников

Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.

Войти

Method map

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

Источники

  1. McFadden, D. (1974). Conditional logit analysis of qualitative choice behavior. In P. Zarembka (Ed.), Frontiers in Econometrics (pp. 105-142). Academic Press. link
  2. Train, K. E. (2009). Discrete Choice Methods with Simulation (Second Edition). Cambridge University Press. link

Как цитировать эту страницу

ScholarGate. (2026, June 3). Random Utility Model with Probabilistic Choice. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/game-theory/random-utility-model

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
ScholarGateRandom Utility Model (Random Utility Model with Probabilistic Choice). Получено 2026-06-15 из https://scholargate.app/ru/game-theory/random-utility-model · Набор данных: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026