离散选择法

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离散选择法Discrete choice approach,缩写DCA,也作Discrete choice model,即“离散选择模型”)属于多重变量分析的方法之一,是社会学生物统计学数量心理学市场营销统计实证分析的常用方法。

假设[编辑]

目标[编辑]

离散选择法的目标是通过(特定个体的或者特定类别的)协变量解释所观察到的在离散对象中进行的抉择。

应用领域举例[编辑]

  • 与一组实行安慰剂治疗的对照组(Control group)进行比较,看治疗方法是否成功
  • 解释妇女的工作行为
  • 选择某一专业学习
  • 在一揽子商品中对某一商品的购买决策
  • 情景条件下的市场份额建模
  • 根据“回忆者”(表现出来)的特征衡量广告活动的成功
  • 解释顾客价值概念(分类模型)
  • 顾客满意度研究(分类模型)

临界值模型的假设[编辑]

  • 个体行为能够通过一个不可观察的(隐藏)变量yn*来调控
  • yn*线性依赖于协变量
  • 二元变量假定依赖于yn*的水平
  • 不可观察的临界值c在识别基础o.B.d.A上设为0
  • 分布函数F(·)是逻辑正态分布或者正态分布
  • Logit模型
  • Probit模型

随机效用模型的假设[编辑]

  • 存在r≥2个未排序的对象,在其中个体中于该时点选出一个
  • 每个对象有自己的效用
  • 效用不能完整的观察,

参见[编辑]

外部链接[编辑]