多項プロビットモデルの最尤推定をRで行う方法と数理、気を付けるべき点 - バナナでもわかる話
今回は多項プロビットモデルです。少々高度な内容になります。 目次 多項プロビットモデル 具体例 数式 与えられているデータ 購買情報を踏まえた尤度 GHKアルゴリズム Rによる多項プロビット回帰 使用するデータ mlogit.data関数 mlogit関数 実行＆結果 多項ロジットとの違いは？(IIA特性) IIA仮定が妥当か否かの検定(ハウスマン・マクファーデン検定) 離散選択におけるその他の選択肢 スポンサーリンク 多項プロビットモデル 具体例 皆さんは離散選択モデルというモデルをご存知でしょうか。 主に人間の意思決定をモデル化する際に利用されるモデルです。 例えば、コンビニに行って、何を購入するか決めるとします。 あくまで例ですが仮に「何か甘いものが食べたい」という漠然とした目的をもってコンビニに入った人だと考えましょう。 ここでこの人は普通「甘いものが売られている売り場」へ向かうは
人間の選択をモデル化するプロビット・ロジットモデルの違いと経済学的解釈法 - バナナでもわかる話
今日は人間の選択をモデル化する方法について書いてみようと思います。 一応事前にプロビット・ロジットについてネット記事が無いか漁ってみたのですが、 ・機械学習の文脈で説明されていることが多い ・プロビット・ロジットの選択基準が説明変数の観点から説明されていることが多い(実はもう一個ある) ということで 「じゃあ私は経済学的な観点から定式化を行って、統計学的な観点からこのモデルの説明をして、モデルにおける2種類の選択基準に関して説明をすることで差別化して書いてみよう～」 なんて考えてみました。 それでは記事を書いていきます。 ちなみに、プロビット・ロジットや経済学の話はとりあえず良いから、この二つのモデルの違いだけ知りたい！という方は ↓下の方にあるこの見出しから読むと良い感じに理解できるかと。 プロビット・ロジットの特徴 ↑ スポンサーリンク 人間の選択とは まず人間の選択について少し経済学
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