친애하는 커뮤니티 여러분,
선택 실험 분석에서 데이터를 분석하는 데 사용되는 확률 프로파일러의 경우, 확률 프로파일러 데이터를 비교하기 위해 기준 시나리오를 최적으로 설정하는 방법이 궁금합니다.
예를 들어 von Wedel & Hagist(2022)는 확률 프로파일러를 사용하여 가장 낮은 한계 유용성을 가진 속성 조합의 기준선을 비교합니다. 이러한 분석이 서로 다른 조합 간의 확률 값을 비교하는 데 그 자체로 잘못된 것은 아니지만 이러한 해석에 대한 저의 초기 비판은 추정된 확률 값이 성공 확률을 나타내지 않는다는 것입니다. 인구의 개인이 특정 속성 조합(시나리오)을 선택할 확률을 추정하기 위해 가상의 미래 시나리오를 모든 유용성 계수의 합이 0인 기준 시나리오와 비교해야 하지 않을까요?
제 연구에서는 이러한 결과를 제시하기 위해 다른 속성에서 파생된 한계 유용성을 균형 잡기 위해 지불금의 정확한 가치를 계산하여 기준 유용성의 합이 ≈ 0이 되는 평소와 같은 시나리오를 수동으로 만들었습니다.
명확히 하기 위해 첨부 파일을 참조하세요: 기준 유틸리티가 0에 가까움; 기준 유틸리티가 0에 가까울 때의 확률; 기준 유틸리티가 가장 낮을 때의 확률. 구체적으로 제 질문은 다음과 같습니다.
1) 확률 프로필을 추정하는 이런 해석이 맞습니까?
2) 첫 번째 질문의 답이 '예'라면, 기준 유틸리티 값을 0으로 설정하는 내장 함수가 있습니까?
모든 것이 명확해지기를 바랍니다. 감사합니다.
데클런
