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應(yīng)用選擇分析 版權(quán)信息
- ISBN：9787300279909
- 條形碼：9787300279909 ; 978-7-300-27990-9
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊(cè)數(shù)：暫無(wú)
- 重量：暫無(wú)
- 所屬分類：>
應(yīng)用選擇分析 本書特色
這本流行教科書的第二版介紹了選擇分析領(lǐng)域中的*方法和技術(shù)。本書全面且易懂，任何讀者都可以通過(guò)本書學(xué)習(xí)如何模擬和預(yù)測(cè)個(gè)人選擇和團(tuán)體選擇。與*版相比，第二版完全改寫了其中一些章節(jié)，并目新増了一些主題，包括有序選擇、尺度MNL模型、廣義混合logit模型、潛類別模型、團(tuán)體決策、直覺(jué)、屬性處理策路、期望效用理論和前景理論的應(yīng)用等。第二版還新增了大量案例研究，用來(lái)說(shuō)明如何應(yīng)用選擇分析;提供了所有有關(guān) logit命令，相關(guān)數(shù)據(jù)可以在線獲得。
本書融合了理論、估計(jì)和應(yīng)用，任何對(duì)選擇行為建模方法感興趣的讀者，包括學(xué)生、研究者和咨詢師等，都可以從中受益。
應(yīng)用選擇分析 內(nèi)容簡(jiǎn)介
本書主要內(nèi)容包括: 引言、選擇、選擇與效用、各種離散選擇模型、估計(jì)離散選擇模型、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與選擇實(shí)驗(yàn)、統(tǒng)計(jì)推斷、研究者經(jīng)常咨詢問(wèn)的其他問(wèn)題、應(yīng)用選擇分析的Nlogit軟件、為Nlogit設(shè)置數(shù)據(jù)、基本模型: 工作母機(jī) —— 多項(xiàng)logit模型等。
應(yīng)用選擇分析 目錄
目錄
第１ 部分 入 門
１ 引 言 ３
１.１選擇是一件常見(jiàn)的事 ３
１.２選擇行為建模簡(jiǎn)史 ４
１.３選擇分析的基本規(guī)則與本書結(jié)構(gòu) ７
２選擇 １０
２.１ 引言 １０
２.２ 個(gè)體有偏好， 偏好很重要 １０
２.３ 在選擇分析中使用偏好和約束條件的知識(shí) １６
３選擇與效用 １７
３.１ 引言 １７
３.２ 一些基礎(chǔ)背景 １８
３.３ 效用簡(jiǎn)介 ２６
３.４ 效用的已觀測(cè)成分 ２７
３.５結(jié)語(yǔ) ４２
４ 各種離散選擇模型 ４６
４.１ 引言 ４６
４.２ 效用建模 ４６
４.３ 效用的未觀測(cè)成分 ４７
４.４ 隨機(jī)效用模型 ４９
４.５ 基本ｌｏｇｉｔ 模型的擴(kuò)展 ５５
４.６ 嵌套ｌｏｇｉｔ 模型 ５７
４.７ 混合 （隨機(jī)參數(shù)） ｌｏｇｉｔ 模型 ５９
４.８ 廣義混合ｌｏｇｉｔ ６１
４.９ 潛類別模型 ６２２
４.１０結(jié)語(yǔ) ６３
５ 估計(jì)離散選擇模型 ６５
５.１ 引言 ６５
５.２ *大似然估計(jì) ６５
５.３ 模擬*大似然 ７０
５.４ 從密度中抽取 ７３
５.５ 相關(guān)與從密度中抽取 ８８
５.６對(duì)于不存在封閉分析形式的模型， 如何計(jì)算選擇概率 ９４
５.７ 用于估計(jì)的算法 ９９
５.８結(jié)語(yǔ) １０４
６實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與選擇實(shí)驗(yàn) １０５
６.１ 引言 １０５
６.２ 什么是實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì) １０６
６.３ 關(guān)于選擇實(shí)驗(yàn)的更多細(xì)節(jié) １４３
６.４ *優(yōu)?D*差設(shè)計(jì) １４５
６.５ 關(guān)于樣本規(guī)模和陳述性選擇設(shè)計(jì)的更多細(xì)節(jié) １４９
６.６實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)用到的 Ｎｇｅｎｅ 語(yǔ)法 １５６
６.７結(jié)語(yǔ) １６３
７統(tǒng)計(jì)推斷 １８４
７.１ 引言 １８４
７.２ 假設(shè)檢驗(yàn) １８４
７.３ 方差估計(jì) １９３
７.４ 函數(shù)的方差和支付意愿 ２０１
８ 研究者經(jīng)常詢問(wèn)的其他問(wèn)題 ２１２
８.１ 條件分布均值等于非條件分布 ２１２
８.２ 以隨機(jī)后悔取代隨機(jī)效用*大化 ２１４
８.３ 內(nèi)生性 ２１７
８.４ 有用的行為輸出 ２１８
第２ 部分 軟件和數(shù)據(jù)
９應(yīng)用選擇分析的 ??????軟件 ２２９
９.１ 引言 ２２９
９.２ 關(guān)于軟件 ２２９
９.３ 啟動(dòng)與退出 Ｎｌｏｇｉｔ ２３０
９.４ 使用 Ｎｌｏｇｉｔ ２３１
９.５ 如何讓 Ｎｌｏｇｉｔ 執(zhí)行任務(wù) ２３２
９.６ 一些有用的提醒 ２３５
９.７ Ｎｌｏｇｉｔ 軟件 ２３６
１０為 ??????設(shè)置數(shù)據(jù) ２３７
１０.１ 數(shù)據(jù)的讀入和設(shè)置 ２３７
１０.２ 合并數(shù)據(jù)源 ２４２
１０.３對(duì)外生變量加權(quán) ２４４
１０.４處理拒絕選擇情形 ２４５３
１０.５ 向 Ｎｌｏｇｉｔ 輸入數(shù)據(jù) ２４７
１０.６ 從文件導(dǎo)入數(shù)據(jù) ２４７
１０.７ 在數(shù)據(jù)編輯器中輸入數(shù)據(jù) ２５１
１０.８ 保存和重新加載數(shù)據(jù) ２５２
１０.９導(dǎo)出數(shù)據(jù)文件 ２５３
１０.１０ 將數(shù)據(jù)集輸入為一行 ２５３
１０.１１ 數(shù)據(jù)清洗 ２５５
第３ 部分 各種選擇模型
１１ 基本模型： 工作母機(jī)?D?D?D多項(xiàng)?????模型 ２６３
１１.１ 引言 ２６３
１１.２ Ｎｌｏｇｉｔ 中對(duì)選擇建模： ＭＮＬ 命令 ２６３
１１.３ 解釋 ＭＮＬ 模型的結(jié)果 ２６８
１１.４選擇模型中相互作用的處理 ２７７
１１.５ 支付意愿的衡量 ２７８
１１.６ 從樣本獲得效用和選擇概率 ２７９
１２ 未加標(biāo)簽的離散選擇數(shù)據(jù)的處理 ２８４
１２.１ 引言 ２８４
１２.２ 未加標(biāo)簽數(shù)據(jù)簡(jiǎn)介 ２８４
１２.３ 未加標(biāo)簽的選擇數(shù)據(jù)的建模基礎(chǔ) ２８５
１２.４ 未加標(biāo)簽的選擇數(shù)據(jù)建模中的協(xié)變量問(wèn)題 ２８８
１３ 從模型中獲得更多信息 ２９９
１３.１ 引言 ２９９
１３.２進(jìn)一步理解數(shù)據(jù) ３０１
１３.３進(jìn)一步理解模型參數(shù) ３０６
１３.４ 模擬與 “ｗｈａｔｉｆ” 情景 ３１６
１３.５ 加權(quán) ３２２
１３.６ 支付意愿 ３３５
１３.７經(jīng)驗(yàn)分布： 一次移除一個(gè)觀察值 ３３７
１３.８ 隨機(jī)后悔模型與隨機(jī)效用模型的應(yīng)用 ３３８
第１ 部分 入 門
１ 引 言 ３
１.１選擇是一件常見(jiàn)的事 ３
１.２選擇行為建模簡(jiǎn)史 ４
１.３選擇分析的基本規(guī)則與本書結(jié)構(gòu) ７
２選擇 １０
２.１ 引言 １０
２.２ 個(gè)體有偏好， 偏好很重要 １０
２.３ 在選擇分析中使用偏好和約束條件的知識(shí) １６
３選擇與效用 １７
３.１ 引言 １７
３.２ 一些基礎(chǔ)背景 １８
３.３ 效用簡(jiǎn)介 ２６
３.４ 效用的已觀測(cè)成分 ２７
３.５結(jié)語(yǔ) ４２
４ 各種離散選擇模型 ４６
４.１ 引言 ４６
４.２ 效用建模 ４６
４.３ 效用的未觀測(cè)成分 ４７
４.４ 隨機(jī)效用模型 ４９
４.５ 基本ｌｏｇｉｔ 模型的擴(kuò)展 ５５
４.６ 嵌套ｌｏｇｉｔ 模型 ５７
４.７ 混合 （隨機(jī)參數(shù)） ｌｏｇｉｔ 模型 ５９
４.８ 廣義混合ｌｏｇｉｔ ６１
４.９ 潛類別模型 ６２２
４.１０結(jié)語(yǔ) ６３
５ 估計(jì)離散選擇模型 ６５
５.１ 引言 ６５
５.２ *大似然估計(jì) ６５
５.３ 模擬*大似然 ７０
５.４ 從密度中抽取 ７３
５.５ 相關(guān)與從密度中抽取 ８８
５.６對(duì)于不存在封閉分析形式的模型， 如何計(jì)算選擇概率 ９４
５.７ 用于估計(jì)的算法 ９９
５.８結(jié)語(yǔ) １０４
６實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與選擇實(shí)驗(yàn) １０５
６.１ 引言 １０５
６.２ 什么是實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì) １０６
６.３ 關(guān)于選擇實(shí)驗(yàn)的更多細(xì)節(jié) １４３
６.４ *優(yōu)?D*差設(shè)計(jì) １４５
６.５ 關(guān)于樣本規(guī)模和陳述性選擇設(shè)計(jì)的更多細(xì)節(jié) １４９
６.６實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)用到的 Ｎｇｅｎｅ 語(yǔ)法 １５６
６.７結(jié)語(yǔ) １６３
７統(tǒng)計(jì)推斷 １８４
７.１ 引言 １８４
７.２ 假設(shè)檢驗(yàn) １８４
７.３ 方差估計(jì) １９３
７.４ 函數(shù)的方差和支付意愿 ２０１
８ 研究者經(jīng)常詢問(wèn)的其他問(wèn)題 ２１２
８.１ 條件分布均值等于非條件分布 ２１２
８.２ 以隨機(jī)后悔取代隨機(jī)效用*大化 ２１４
８.３ 內(nèi)生性 ２１７
８.４ 有用的行為輸出 ２１８
第２ 部分 軟件和數(shù)據(jù)
９應(yīng)用選擇分析的 ??????軟件 ２２９
９.１ 引言 ２２９
９.２ 關(guān)于軟件 ２２９
９.３ 啟動(dòng)與退出 Ｎｌｏｇｉｔ ２３０
９.４ 使用 Ｎｌｏｇｉｔ ２３１
９.５ 如何讓 Ｎｌｏｇｉｔ 執(zhí)行任務(wù) ２３２
９.６ 一些有用的提醒 ２３５
９.７ Ｎｌｏｇｉｔ 軟件 ２３６
１０為 ??????設(shè)置數(shù)據(jù) ２３７
１０.１ 數(shù)據(jù)的讀入和設(shè)置 ２３７
１０.２ 合并數(shù)據(jù)源 ２４２
１０.３對(duì)外生變量加權(quán) ２４４
１０.４處理拒絕選擇情形 ２４５３
１０.５ 向 Ｎｌｏｇｉｔ 輸入數(shù)據(jù) ２４７
１０.６ 從文件導(dǎo)入數(shù)據(jù) ２４７
１０.７ 在數(shù)據(jù)編輯器中輸入數(shù)據(jù) ２５１
１０.８ 保存和重新加載數(shù)據(jù) ２５２
１０.９導(dǎo)出數(shù)據(jù)文件 ２５３
１０.１０ 將數(shù)據(jù)集輸入為一行 ２５３
１０.１１ 數(shù)據(jù)清洗 ２５５
第３ 部分 各種選擇模型
１１ 基本模型： 工作母機(jī)?D?D?D多項(xiàng)?????模型 ２６３
１１.１ 引言 ２６３
１１.２ Ｎｌｏｇｉｔ 中對(duì)選擇建模： ＭＮＬ 命令 ２６３
１１.３ 解釋 ＭＮＬ 模型的結(jié)果 ２６８
１１.４選擇模型中相互作用的處理 ２７７
１１.５ 支付意愿的衡量 ２７８
１１.６ 從樣本獲得效用和選擇概率 ２７９
１２ 未加標(biāo)簽的離散選擇數(shù)據(jù)的處理 ２８４
１２.１ 引言 ２８４
１２.２ 未加標(biāo)簽數(shù)據(jù)簡(jiǎn)介 ２８４
１２.３ 未加標(biāo)簽的選擇數(shù)據(jù)的建模基礎(chǔ) ２８５
１２.４ 未加標(biāo)簽的選擇數(shù)據(jù)建模中的協(xié)變量問(wèn)題 ２８８
１３ 從模型中獲得更多信息 ２９９
１３.１ 引言 ２９９
１３.２進(jìn)一步理解數(shù)據(jù) ３０１
１３.３進(jìn)一步理解模型參數(shù) ３０６
１３.４ 模擬與 “ｗｈａｔｉｆ” 情景 ３１６
１３.５ 加權(quán) ３２２
１３.６ 支付意愿 ３３５
１３.７經(jīng)驗(yàn)分布： 一次移除一個(gè)觀察值 ３３７
１３.８ 隨機(jī)后悔模型與隨機(jī)效用模型的應(yīng)用 ３３８
展開(kāi)全部
應(yīng)用選擇分析 作者簡(jiǎn)介
戴維?A.亨舍( David A. Hensher)
悉尼大學(xué)商學(xué)院管理學(xué)教授，悉尼大學(xué)商學(xué)院交通與物流研究所創(chuàng)建人。
約翰?M.羅斯( John M.Rose)
原為悉尼大學(xué)商學(xué)院交通與物流研究所教授，2014年3月加入南澳大學(xué)，并擔(dān)任選擇研究所所長(zhǎng)
威廉?H.格林( William H. Greene)戴維?A.亨舍( David A. Hensher)
悉尼大學(xué)商學(xué)院管理學(xué)教授，悉尼大學(xué)商學(xué)院交通與物流研究所創(chuàng)建人。
約翰?M.羅斯( John M.Rose)
原為悉尼大學(xué)商學(xué)院交通與物流研究所教授，2014年3月加入南澳大學(xué)，并擔(dān)任選擇研究所所長(zhǎng)
威廉?H.格林( William H. Greene)
紐約大學(xué)斯特恩商學(xué)院經(jīng)濟(jì)學(xué)講座教授。
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