亲爱的社区，
对于在选择实验分析中用来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来比较概率分析器数据。
例如，按照 von Wedel & Hagist (2022) 的说法，利用概率分析器比较边际效用最低的属性组合的基线。虽然这种比较不同组合之间概率值的分析本身并没有错，但我对这种解释的初步批评是，估计的概率值并不代表成功的概率。为了估计人群中某个人选择某种属性组合（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吗？
为了在我的研究中呈现这样的结果，我通过计算支付的确切价值来平衡从其他属性获得的边际效用，手动创建了一个一切照旧的场景，其中基线效用的总和≈0 。
为了澄清起见，请参阅附件：基线效用接近于零；基线效用接近于零的概率；以及基线效用最低的概率。具体来说，我的问题如下：
1）这种估计概率分布的解释正确吗？
2）如果第一个问题的答案是肯定的，那么是否有内置函数可以将基线效用值设置为 0？
希望一切都清楚，
迪克兰
