o MaxDiff 與 Sawtooth 的差異（目前已提交支援）- MaxDiff 與 Sawtooth 的差異（目前已提交支援）
統計與分析回覆：o MaxDiff 與 Sawtooth 的差異（目前已提交支援）- 狀態更改為：需要訊息@hengehold_da1你能進一步調查這個嗎？我們找到了技術支援軌道，這是與您分享的內容：
JMP 根據以下參考文獻中討論的條件邏輯迴歸方法計算效用。 我建議聯絡 Sawtooth 詢問他們的方法，以便您可以比較兩者。
McFadden, D. (1974)，“定性選擇行為的條件 Logit 分析”，P. 札倫布卡編輯，計量經濟學前沿，第 105–142 頁。 看http://eml.berkeley.edu/reprints/mcfadden/zarembka.pdf 。 檢索日期：2016 年 4 月 25 日。
請注意，邊際效用與分析的參數估計值相同。 一般來說，邊際效用可以被視為衡量受訪者所選擇的價值的標準。正如您所說，效用可以取冪並表示為比率來計算機率：
邊際機率 = exp(效用) / sum(exp(效用) 所有其他選擇)
回覆：o MaxDiff 與 Sawtooth 的差異（目前已提交支援）詳細資訊：在我第一次嘗試在 JMP 中使用 MaxDiff Firth-Bias 效用估計時，我發現原始效用分數恰好是 Sawtooth 軟體的一半。鑑於下一步是透過求冪來重新調整它們以實現可解釋性，差異（一半與整體）會影響結果的範圍。當我有機會時，我打算嘗試另一個項目，看看觀察結果是否可以重現。
