Hallo, ich bin Neuling für dieses Programm. Ich bin eine Weile verwirrt über die Funktion zum Analysieren der Discrete-Choice-Modellierung (Choice-Experiment)
1. Verwenden Sie Analyse>Consumer Research>Choice
2. Analysieren > Modell anpassen (nominal logistisch)
Beide geben mir Nutzenfunktion und Wahrscheinlichkeit, aber das Ergebnis ist nicht dasselbe, selbst wenn ich denselben Datensatz verwende
Ergebnis von Verbraucherforschung> Auswahl
2. Anpassungsmodell (nominal logistisch)
Wie Sie sehen können, ist die Nutzengleichung nicht dieselbe, und der "Feature-Faktor" ist im ersten Modell signifikant, aber nicht signifikant im Leitermodell.
Was ist in diesem Fall der Unterschied und welche Funktion sollte ich verwenden?
Entschuldigung für einen langen Beitrag.
Danke im Voraus.
Hi,
in der JMP12-Hilfe unter Choice Models - Fit Models for Choice Experiments gibt es einen Satz: " Die Choice Modeling-Plattform verwendet eine Form der bedingten logistischen Regression. Im Gegensatz zur einfachen logistischen Regression verwendet die Wahlmodellierung ein lineares Modell, um Entscheidungen auf der Grundlage von Antwortattributen und nicht nur von Subjektmerkmalen zu modellieren ." Vielleicht ist das eine Antwort auf deine Frage.
