[離散選択] ロジットモデルの決定係数 - ill-identified diary
線形回帰モデルのときは, 決定係数 という指標で, そのモデルの当てはまりの良さ, 言い換えるなら実際に観察された現実のできごとをどれくらい説明できるかを表すことができた. 決定係数の長所は, 必ずゼロから1の範囲になるため, 直感的に当てはまりの良し悪しがわかりやすい, ということにある. ゼロなら一切あてはまっておらず, 1なら完全にあてはまっていることを意味する. ロジットモデルは, 線形なモデルではないため, 決定係数を用いることはできない. 一般には, 非線形モデルの当てはまりの良さは, 尤度の大きさや情報量基準*1を使用する. これらの指標は複数のモデルのうち, どれがより優れているか, という相対的な良さを知りたいときには便利だが, 決定係数のようにゼロから1の範囲に収まらないため, 「どの程度の当てはまりなのか」ということが直感的にはわかりづらい. というわけで, 今回はロ
[離散選択] 非集計データの購買行動 - ill-identified diary
2014/06/12: データの加工方法を加筆 2014/06/14: 多項ロジット, 条件付き・混合ロジットを混同しないよう修正 離散選択が消費者の購買行動を分析するのにどう利用されているか, ということについて調べていたので, その要約を書いておく. 自分はマーケティングの方は専門的な勉強をしていないのであまり詳しくない. 経済学の用語が出てくるが, ある程度噛み砕いて*1説明する. ただし, 数学的な厳密さについては切りがないので省略するところもある. 言及するトピックは以下のような話. 確率効用モデルの概念 多項ロジット*2の適用 IIAの仮定 多項ロジット以外の手法 多項ロジットに言及するブログは結構あるが, IIAの仮定までカバーしてるのは意外と少ない (教科書ならば多項ロジットが出れば必ず言及しなければなならいほど重要なトピックなのだが.) ので, これが今回の目玉商品だろう
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