選択モデル
例えばバス、電車、自動車での移動手段のような、離散型選択データを、条件付きロジット、多項ロジット、プロビット、混合ロジットモデルでモデリングします。
データが移動手段の選好によるランキングであれば、順位順序プロビットやロジットモデルにフィットします。
フィットするモデルに関わらず、marginsコマンドで結果を簡単に確認できます。
例えば、空港での待ち時間が飛行機と電車の選択に与える影響を推定したりできます。
具体的な使用例
選択モデルに用いられるcm推定コマンドは次の通りです。
cmclogit: 条件付きロジット(McFadden’ choice)モデルcmmixlogit: マルチレベル混合ロジットモデルcmxtmixlogit: パネルデータを用いたマルチレベル混合ロジットモデルcmmprobit: 多項プロビットモデルcmrologit: 順序ロジットモデル
そして、cmsummarize, cmchoiceset, cmtabおよびcmsampleのそれぞれのコマンドで、データの確認、要約、さらに潜在的な問題を検討します
選択モデルでは、フィット結果を解釈するのにmarginsコマンドがとても有効です。
選択モデルで推定された係数はほとんどの場合、解釈が難しいものですが、marginsコマンドならば、推定された結果に基づいた特定の問いを立て、それに対する答えを得ることができます。例えば次のようなものです。
- どの程度の旅行者が空路を選択するか？
- 収入が10,000ドル増えるごとに車で移動する機会がどのように変化するか
- 空港での待ち時間が現在より30分増えると、他の交通手段にどのような影響を与えるか？
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