2項ロジットの多変数化 独立変数を複数含むモデル 1 ロジットモデルの多変数化 確定的効用の独立変数を1対増やす U1 1 x11 2 x12 U 2 1 x21 2 x22 exp 1 x11 2 x12 p1 exp 1 x11 2 x12 exp 1 x21 2 x22 2 式の整理 exp 1 x11 2 x12 p1 exp 1 x11 2 x12 exp 1 x21 2 x22 1 1 exp 1 x11 2 x12 1 x21 2 x22 1 1 exp 1 x11 x21 2 x12 x22 3 2変数2項ロジットモデル 1 p1 1 exp 1 x11 x21 2 x12 x22 ○ x1iとx2iの差(x1i-x2i)を独立変数とする ○ 定数項を含まない ○ ロジスティック回帰分析 4 p1の分布 p1 1 0.8 0.6 0.4 10 5 0.2 0 0 -10 -5 -5 0 x11 x21 5 -10 x12 x22 10 5 独立変数にダミー変数を採用したモデル 選択肢固有の魅力度 6 選択肢固有の魅力度 2変数2項ロジットモデルにおいて x12 = 0 , x22 = 1 とする。 1 p1 1 exp 1 x11 x21 2 この 2 を選択肢固有の魅力度と呼ぶ ※ 選択肢固有の魅力度とよぶが、選択肢1と選択肢2の魅力度の差を表す 7 選択肢固有の魅力度の意味 1 p1 1 exp 1 x11 x21 2 2 > 0 のとき、分母が大きくなり p1 は小さくなる 2 < 0 のとき、分母が小さくなり p1 は大きくなる 選択肢2固有の魅力度が正だと選択肢1の選択確 率は下がる。 選択肢2固有の魅力度が負だと選択肢1の選択確 率は上がる。 8 2 = 0.0 1.0 0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0.0 -10.0 -5.0 0.0 5.0 10.0 9 2 = 1.0 1.0 0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0.0 -10.0 -5.0 0.0 5.0 10.0 10 2 = -1.0 1.0 0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0.0 -10.0 -5.0 0.0 5.0 10.0 11
© Copyright 2025 ExpyDoc