离散选择法 发表评论(0) 编辑词条

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、市场营销等统计实证分析的常用方法。
　　假设
　　目标
　　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
　　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
　　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：
　　随即效用模型的假设
　　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，