¿La plataforma Choice Design produce una proporción de probabilidades?Hola,
Soy nuevo en JMP y estadísticas, y diseño un experimento de elección discreta utilizando la plataforma Choice Design y uso la plataforma para analizar los datos de la encuesta, siguiendo las instrucciones de este estudio de caso ( https://community.jmp.com/t5/Discovery-Summit-Europe-2016/Case-Studies-on-Designing-and-Analysing-Discrete-Choice/ta-p/23722#U23722 ).
Según este estudio de caso, el modelo de elección que se estima en la plataforma de diseño de elección es un modelo logit multinomial. Por lo que he leído, para MNL querríamos saber las razones de probabilidades en lugar de los coeficientes (o estimaciones de parámetros como se llama en JMP) de cada nivel de atributo para comparar sus efectos. ¿JMP hace esto por usted? Si es así, ¿dónde puedo encontrarlo?
GAMARe: ¿La plataforma Choice Design produce odds ratio?El análisis de elección en JMP no proporciona las razones de probabilidades. Proporciona un generador de perfiles de utilidad y un generador de perfiles de probabilidad para predecir la utilidad o la probabilidad de cualquier combinación de valores de características. También puede guardar el modelo de utilidad como una nueva fórmula de columna.
La razón de probabilidades se basa en las probabilidades y las probabilidades se basan en las probabilidades. Tienen valor interpretativo en otros dominios que utilizan modelos de regresión logística. Es posible que vea si los perfiladores proporcionan la información que desea de su modelo.
Re: ¿La plataforma Choice Design produce odds ratio?¡Gracias por su respuesta!
También estoy confundido acerca del modelo de elección que se estima en JMP. Produce un informe de estimación de parámetros del modelo, pero ¿cuál es la variable dependiente del modelo de elección? ¿Es la probabilidad de que se seleccione una alternativa o su utilidad?
Leí la Guía de investigación del consumidor de JMP y dice: "El informe Estimaciones de parámetros proporciona estimaciones y errores estándar de los coeficientes de utilidad asociado con los efectos enumerados en la columna Término ".
Sin embargo, en el video del estudio de caso, el presentador dice que se está estimando un modelo logit multinomial, y si es así, la variable dependiente debería ser la probabilidad (si entiendo bien MNL).
