亲爱的社区，
对于在选择实验分析中用于分析数据的概率分析器，我想知道如何最佳地设置基线场景以比较概率刻画器数据.
以 von Wedel & Hagist (2022) 为例，利用概率刻画器将属性组合的基线与最低边际效用进行比较。 虽然这种分析在比较不同组合之间的概率值方面并没有错，但我对这种解释的最初批评是，估计的概率值并不代表成功的概率。 为了估计人口中的个体选择特定属性组合（情景）的概率，我们不应该选择将假设的未来情景与所有效用系数之和为 0 的基线情景进行比较。
在我的研究中，为了展示这样的结果，我手动创建了一个一切照旧的场景，其中基线效用的总和≈ 0 通过计算付款的确切价值来平衡从其他属性得出的边际效用。
为了澄清，请参阅附件：基线效用接近于零；基线接近于零的概率；和基线最低效用的概率。 具体来说，我的问题如下：
1）这种估计概率分布的解释是否正确？
2）如果第一个问题的答案是肯定的，是否有一个内置函数可以将基线效用值设置为0？
希望一切都清楚亲切的问候，
德克兰
