커뮤니티 여러분,
선택 실험 분석에서 데이터를 분석하는 데 사용되는 확률 프로파일러에 대해 궁금합니다. 확률 프로파일러 데이터를 비교하기 위해 기준 시나리오를 최적으로 설정하는 방법 .
예를 들어 von Wedel & Hagist(2022)에 따라 확률 프로파일러를 활용하여 가장 낮은 한계 효용을 가진 속성 조합의 기준선을 비교합니다. 이러한 분석이 서로 다른 조합 간의 확률 값을 비교하는 데 있어 잘못된 것은 아니지만 이러한 해석에 대한 초기 비판은 추정된 확률 값이 성공 확률을 나타내는 것이 아니라는 것입니다. 모집단의 개인이 속성(시나리오)의 특정 조합을 선택할 확률을 추정하기 위해 가상의 미래 시나리오를 모든 효용 계수의 합이 0인 기본 시나리오와 비교하도록 선택해서는 안 됩니다.
연구를 위해 이러한 결과를 제시하기 위해 기본 유틸리티의 합계가 ≈ 다른 속성에서 파생된 한계 효용의 균형을 맞추기 위해 지불의 정확한 가치를 계산하여 0.
명확히 하려면 첨부 파일을 참조하십시오. 기본 유틸리티는 0에 가깝습니다. 기준선이 0에 가까운 확률; 베이스라인 최저 효용의 확률. 구체적으로 내 질문은 다음과 같습니다.
1) 확률 프로파일을 추정하기 위한 이러한 해석이 올바른가?
2) 첫 번째 질문에 대한 대답이 예인 경우 기본 유틸리티 값을 0으로 설정하는 내장 함수가 있습니까?
모든 것이 명확하기를 바랍니다. 친절한 안부
데클란
