Regression modelDiscrete choice
嵌套 Logit 离散选择模型
嵌套 Logit 模型是一个离散选择框架，它将互斥的备选方案分组为分层嵌套，允许每个嵌套内存在相关的未观测效用，同时保持嵌套之间的独立性。该模型由 Ben-Akiva 和 Lerman (1985) 正式提出，并以 McFadden 的广义极值 (GEV) 理论为基础，通过放宽预定义相似备选方案组内严格的“无关备选方案独立性”假设，扩展了标准的多项 Logit 模型。
阅读完整方法
仅限会员
登录使用免费账户登录即可阅读本节。
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
来源
- Ben-Akiva, M., & Lerman, S. R. (1985). Discrete Choice Analysis: Theory and Application to Travel Demand. MIT Press. ISBN: 978-0-262-02217-0
如何引用本页
ScholarGate. (2026, June 2). Nested Logit Discrete Choice Model. ScholarGate. https://scholargate.app/zh/econometrics/nested-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.
Compare side by side →