ロジットモデル - 版の履歴

2008年11月14日 (金) 00:51にAlbeit-Kunによる

2008-11-14T00:51:29Z

Orsjwiki: "ロジットモデル" を保護しました。 [edit=sysop:move=sysop]

2007-07-20T00:53:50Z

"ロジットモデル" を保護しました。 [edit=sysop:move=sysop]

2007年7月11日 (水) 09:55に122.17.2.240による

2007-07-11T09:55:09Z

2007年7月11日 (水) 08:20に211.9.146.139による

2007-07-11T08:20:16Z

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2007-07-09T06:54:11Z

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'''【ろじっともでる (logit model)】'''

非集計行動モデルの中でもっとも広く利用されているモデル. 式の意味が理解しやすく, パラメータの推定も比較的に容易であり, 操作性に優れている. 効用関数の誤差項の確率分布としてガンベル分布を想定しており, 次の一般式が求められる. $P_{in}={\mbox{\rm exp}}(V_{in}) / \sum_{j=1}^{J_n}{\mbox{\rm exp}}(V_{jn})$. ここで, $P_{in}$: 個人 $n$ の選択肢 $i$ の選択確率, $V_{in}$: 個人 $n$ の選択肢 $i$ の効用確定項, $J_n$: 個人 $n$ の選択肢数.

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	非集計行動モデルの中でもっとも広く利用されているモデル. 式の意味が理解しやすく, パラメータの推定も比較的に容易であり, 操作性に優れている. 効用関数の誤差項の確率分布としてガンベル分布を想定しており, 次の一般式が求められる. <math>\textstyle P_{in}={\mbox{exp}}(V_{in}) / \sum_{j=1}^{J_n}{\mbox{exp}}(V_{jn})\,</math>. ここで, <math>P_{in}\,</math>: 個人 <math>n\,</math> の選択肢 <math>i\,</math> の選択確率, <math>V_{in}\,</math>: 個人 <math>n\,</math> の選択肢 <math>i\,</math> の効用確定項, <math>J_n\,</math>: 個人 <math>n\,</math> の選択肢数.		非集計行動モデルの中でもっとも広く利用されているモデル. 式の意味が理解しやすく, パラメータの推定も比較的に容易であり, 操作性に優れている. 効用関数の誤差項の確率分布としてガンベル分布を想定しており, 次の一般式が求められる. <math>\textstyle P_{in}={\mbox{exp}}(V_{in}) / \sum_{j=1}^{J_n}{\mbox{exp}}(V_{jn})\,</math>. ここで, <math>P_{in}\,</math>: 個人 <math>n\,</math> の選択肢 <math>i\,</math> の選択確率, <math>V_{in}\,</math>: 個人 <math>n\,</math> の選択肢 <math>i\,</math> の効用確定項, <math>J_n\,</math>: 個人 <math>n\,</math> の選択肢数.
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		+	[[category:予測\|ろじっともでる]]

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	'''【ろじっともでる (logit model)】'''		'''【ろじっともでる (logit model)】'''

−	非集計行動モデルの中でもっとも広く利用されているモデル. 式の意味が理解しやすく, パラメータの推定も比較的に容易であり, 操作性に優れている. 効用関数の誤差項の確率分布としてガンベル分布を想定しており, 次の一般式が求められる. <math>P_{in}={\mbox{~~\rm~~ exp}}(V_{in}) / \sum_{j=1}^{J_n}{\mbox{~~\rm~~ exp}}(V_{jn})\,</math>. ここで, <math>P_{in}\,</math>: 個人 <math>n\,</math> の選択肢 <math>i\,</math> の選択確率, <math>V_{in}\,</math>: 個人 <math>n\,</math> の選択肢 <math>i\,</math> の効用確定項, <math>J_n\,</math>: 個人 <math>n\,</math> の選択肢数.	+	非集計行動モデルの中でもっとも広く利用されているモデル. 式の意味が理解しやすく, パラメータの推定も比較的に容易であり, 操作性に優れている. 効用関数の誤差項の確率分布としてガンベル分布を想定しており, 次の一般式が求められる. <math>\textstyle P_{in}={\mbox{exp}}(V_{in}) / \sum_{j=1}^{J_n}{\mbox{exp}}(V_{jn})\,</math>. ここで, <math>P_{in}\,</math>: 個人 <math>n\,</math> の選択肢 <math>i\,</math> の選択確率, <math>V_{in}\,</math>: 個人 <math>n\,</math> の選択肢 <math>i\,</math> の効用確定項, <math>J_n\,</math>: 個人 <math>n\,</math> の選択肢数.

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	'''【ろじっともでる (logit model)】'''		'''【ろじっともでる (logit model)】'''

−	非集計行動モデルの中でもっとも広く利用されているモデル. 式の意味が理解しやすく, パラメータの推定も比較的に容易であり, 操作性に優れている. 効用関数の誤差項の確率分布としてガンベル分布を想定しており, 次の一般式が求められる. $P_{in}={\mbox{\rm exp}}(V_{in}) / \sum_{j=1}^{J_n}{\mbox{\rm exp}}(V_{jn})$. ここで, $P_{in}$: 個人 $n$ の選択肢 $i$ の選択確率, $V_{in}$: 個人 $n$ の選択肢 $i$ の効用確定項, $J_n$: 個人 $n$ の選択肢数.	+	非集計行動モデルの中でもっとも広く利用されているモデル. 式の意味が理解しやすく, パラメータの推定も比較的に容易であり, 操作性に優れている. 効用関数の誤差項の確率分布としてガンベル分布を想定しており, 次の一般式が求められる. <math>P_{in}={\mbox{\rm exp}}(V_{in}) / \sum_{j=1}^{J_n}{\mbox{\rm exp}}(V_{jn})\,</math>. ここで, <math>P_{in}\,</math>: 個人 <math>n\,</math> の選択肢 <math>i\,</math> の選択確率, <math>V_{in}\,</math>: 個人 <math>n\,</math> の選択肢 <math>i\,</math> の効用確定項, <math>J_n\,</math>: 個人 <math>n\,</math> の選択肢数.

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