Machine learningGame-theoretic

แบบจำลองอรรถประโยชน์สุ่ม (Random Utility Model)

แบบจำลองอรรถประโยชน์สุ่มอธิบายพฤติกรรมการเลือกแบบไม่ต่อเนื่อง (discrete choice behavior) โดยตั้งสมมติฐานว่าผู้มีอำนาจตัดสินใจได้รับอรรถประโยชน์ที่ไม่แน่นอนจากทางเลือกต่างๆ และเลือกทางเลือกที่ให้ผลตอบแทนสูงสุด แบบจำลองนี้ซึ่ง Daniel McFadden นำเสนอในปี 1974 ได้แบ่งอรรถประโยชน์ออกเป็นองค์ประกอบที่สังเกตได้ (systematic component) และองค์ประกอบสุ่ม (random component) ทำให้สามารถคาดการณ์ความน่าจะเป็นของการเลือกได้ แบบจำลอง logit ซึ่งเป็นการระบุพารามิเตอร์แบบปิด (parametric specification) ให้ความน่าจะเป็นของการเลือกในรูปแบบปิด (closed-form) ซึ่งมีการนำไปใช้อย่างกว้างขวางในการตลาด การขนส่ง และการประเมินมูลค่าสิ่งแวดล้อม

เปิดใน MethodMindเร็ว ๆ นี้วิดีโอเร็ว ๆ นี้Download slides

อ่านวิธีฉบับเต็ม

สำหรับสมาชิกเท่านั้น

เข้าสู่ระบบด้วยบัญชีฟรีเพื่ออ่านส่วนนี้

เข้าสู่ระบบ

Method map

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

แหล่งอ้างอิง

  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

วิธีอ้างอิงหน้านี้

ScholarGate. (2026, June 3). Random Utility Model with Probabilistic Choice. ScholarGate. https://scholargate.app/th/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). สืบค้นเมื่อ 2026-06-15 จาก https://scholargate.app/th/game-theory/random-utility-model · ชุดข้อมูล: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026