「ロジットモデル」の版間の差分

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

2007年7月11日 (水) 18:55時点における版

【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. . ここで, : 個人 の選択肢 の選択確率, : 個人 の選択肢 の効用確定項, : 個人 の選択肢数.

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