应用选择分析(第2版)
作 者: 戴维·A.亨舍(David A.Hensher),约翰·M.罗斯(John M.Rose),(美)威廉·H.格林(William H.Greene) 著 曹乾 译
定 价: 99
出 版 社: 中国人民大学出版社
出版日期: 2020年03月01日
页 数: 704
装 帧: 平装
ISBN: 9787300279909
●部分 入门
1引 言
1.1 选择是一件常见的事
1.2 选择行为建模简史
1.3 选择分析的基本规则与本书结构
2选择
2.1 引言
2.2 个体有偏好，偏好很重要
2.3 在选择分析中使用偏好和约束条件的知识
3选择与效用
3.1 引言
3.2 一些基础背景
3.3 效用简介
3.4 效用的已观测成分
3.5 结语
4各种离散选择模型
4.1 引言
4.2 效用建模
4.3 效用的未观测成分
4.4 随机效用模型
4.5 基本logit模型的扩展
4.6 嵌套logit模型
4.7 混合(随机参数)logit模型
4.8 广义混合logit
4.9 潜类别模型
4.10 结语
5估计离散选择模型
5.1 引言
5.2 优选似然估计
5.3 模拟优选似然
5.4 从密度中抽取
5.5 相关与从密度中抽取
5.6 对于不存在封闭分析形式的模型，如何计算选择概率
5.7 用于估计的算法
5.8 结语
6实验设计与选择实验
6.1 引言
6.2 什么是实验设计
6.3 关于选择实验的更多细节
6.4 最优-最差设计
6.5 关于样本规模和陈述性选择设计的更多细节
6.6 实验设计用到的Ngene语法
6.7 结语
7统计推断
7.1 引言
7.2 假设检验
7.3 方差估计
7.4 函数的方差和支付意愿
8研究者经常询问的其他问题
8.1 条件分布均值等于非条件分布
……
内容简介
这本流行教科书的第二版介绍了选择分析领域中的近期新方法和技术。本书全面且易懂，任何读者都可以通过本书学习如何模拟和预测个人选择和团体选择。与版相比，第二版接近改写了其中一些章节，并目新増了一些主题，包括有序选择、尺度MNL模型、广义混合logit模型、潜类别模型、团体决策、直觉、属性处理策路、期望效用理论和前景理论的应用等。第二版还新增了大量案例研究，用来说明如何应用选择分析；提供了所有有关logit命令，相关数据可以在线获得。
本书融合了理论、估计和应用，任何对选择行为建模方法感兴趣的读者，包括学生、研究者和咨询师等，都可以从中受益。
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