Choice Designプラットフォームはオッズ比を生み出しますか？やあ、
私はJMPと統計に不慣れであり、Choice Designプラットフォームを使用して離散選択実験を設計し、このケーススタディの指示に従って、プラットフォームを使用して調査データを分析します（ https://community.jmp.com/t5/Discovery-Summit-Europe-2016/Case-Studies-on-Designing-and-Analysing-Discrete-Choice/ta-p/23722#U23722 ）。
このケーススタディによると、選択設計プラットフォームで推定される選択モデルは多項ロジットモデルです。 私が読んだことから、MNLの場合、各属性レベルの係数（またはJMPで呼び出されるパラメーター推定値）の代わりにオッズ比を知り、それらの効果を比較したいと思います。 JMPはあなたのためにこれをしますか？ もしそうなら、どこでそれを見つけることができますか？
DOERe：Choice Designプラットフォームはオッズ比を生み出しますか？JMPの選択分析では、オッズ比は提供されません。 ユーティリティプロファイラーと確率プロファイラーを提供して、機能値の任意の組み合わせのユーティリティまたは確率を予測します。 ユーティリティモデルを新しい列式として保存することもできます。
オッズ比はオッズに基づいており、オッズは確率に基づいています。 それらは、ロジスティック回帰モデルを使用する他のドメインで解釈的な価値があります。 プロファイラーがモデルに必要な情報を提供しているかどうかがわかる場合があります。
Re：Choice Designプラットフォームはオッズ比を生み出しますか？お返事をありがとうございます！
また、JMPで推定されている選択モデルについても混乱しています。 モデルのパラメーター推定レポートを生成しますが、選択モデルの従属変数は何ですか？ それは、1つの選択肢が選択される確率ですか、それともその有用性ですか？
JMPのConsumerResearch Guideを読んだところ、次のように書かれています。効用「用語」列にリストされている効果に関連付けられています。」
ただし、ケーススタディのビデオでは、プレゼンターは、推定されている多項ロジットモデルを示しています。その場合、従属変数は確率である必要があります（MNLを正しく理解している場合）。
