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离散选择法, discrete, choice, approach, 缩写dca, 也作discrete, choice, model, 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, 目录, 假设, 目标, 应用领域举例, 临界值模型的假设, 随机效用模型的假设, 参见, 外部链接假设, 编辑目标, 编辑的目标是通过, 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. 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 目录 1 假设 2 目标 3 应用领域举例 4 临界值模型的假设 5 随机效用模型的假设 6 参见 7 外部链接假设 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 P y n 1 x n exp b 0 b 1 X 1 b k X k 1 exp b 0 b 1 X 1 b k X k displaystyle mathrm P y n 1 x n frac exp b 0 b 1 X 1 dots b k X k 1 exp b 0 b 1 X 1 dots b k X k 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 编辑多重变量分析外部链接 编辑 这是一篇與市場营销相關的小作品 你可以通过编辑或修订扩充其内容 查论编 取自 https zh wikipedia org w index php title 离散选择法 amp oldid 24635404, 维基百科，wiki，书籍，书籍，图书馆，