Sparsame Modellierung mit logistischen Zufallsnutzenmodellen

Abstract

'Ein Anwendungsproblem multinominaler Logitmodelle besteht in der die inhaltliche Interpretation erschwerenden hohen Anzahl von Modellparametern bei einer abhängigen Variable mit mehr als zwei Kategorien. Es ist jedoch oft möglich, restriktivere Modelle zu spezifizieren, die weniger Parameter benötigen. In dem Beitrag wird an theoretischen und empirischen Beispielen gezeigt, wie sich solche Restriktionen spezifizieren lassen. Anstelle eines multinominalen Logitmodells wird dazu die Verwendung logistischer Zufallsnutzenmodelle vorgeschlagen.' (Autorenreferat)

'A difficulty in applying multinominal logistic regression is the high number of parameters in the statistical model. Using additional restrictions, however, it is often possible to specify more parsimonious models. The paper demonstrates how this can be done by estimating logistic random utility models.' (author's abstract)|