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Modélisation du comportement : exemple simple

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Description

Cette séance de cours, présentée par l'instructeur, fournit une introduction à la modélisation du comportement à travers un exemple simple. Il couvre la définition du problème, l'analyse des données, la spécification du modèle, l'estimation des paramètres et l'application du modèle dans le contexte de l'analyse du marché des voitures électriques. La séance de cours examine également les questions de recherche liées à la pénétration sur le marché des voitures électriques par rapport aux voitures à moteur à combustion, à l'aide d'un tableau de contingence pour illustrer le processus d'analyse des données.

Dans MOOC

Introduction aux modèles de choix discrets

Le comportement humain est complexe et imprévisible. Ou l'est-il ? Prédire le comportement à l'aide de modèles mathématiques est le sujet de ce cours. Plus précisément, nous nous concentrons sur la modélisation des choix, afin d'obtenir des modèles de demande désagrégés. En se concentrant sur le modèle logit, le cours couvre en détail la spécification du modèle, l'estimation de ses paramètres, la validation et l'application. Des exercices utilisant le logiciel Biogeme sont également proposés. Des études d

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Concepts associés (22)

Théorie de l'estimation

En statistique, la théorie de l'estimation s'intéresse à l'estimation de paramètres à partir de données empiriques mesurées ayant une composante aléatoire. Les paramètres décrivent un phénomène physique sous-jacent tel que sa valeur affecte la distribution des données mesurées. Un estimateur essaie d'approcher les paramètres inconnus à partir des mesures.

Maximum de vraisemblance

En statistique, l'estimateur du maximum de vraisemblance est un estimateur statistique utilisé pour inférer les paramètres de la loi de probabilité d'un échantillon donné en recherchant les valeurs des paramètres maximisant la fonction de vraisemblance. Cette méthode a été développée par le statisticien Ronald Aylmer Fisher en 1922. Soient neuf tirages aléatoires x1, ..., x9 suivant une même loi ; les valeurs tirées sont représentées sur les diagrammes ci-dessous par des traits verticaux pointillés.

Statistical parameter

In statistics, as opposed to its general use in mathematics, a parameter is any measured quantity of a statistical population that summarises or describes an aspect of the population, such as a mean or a standard deviation. If a population exactly follows a known and defined distribution, for example the normal distribution, then a small set of parameters can be measured which completely describes the population, and can be considered to define a probability distribution for the purposes of extracting samples from this population.

Parameter

A parameter (), generally, is any characteristic that can help in defining or classifying a particular system (meaning an event, project, object, situation, etc.). That is, a parameter is an element of a system that is useful, or critical, when identifying the system, or when evaluating its performance, status, condition, etc. Parameter has more specific meanings within various disciplines, including mathematics, computer programming, engineering, statistics, logic, linguistics, and electronic musical composition.

Théorie du choix rationnel

La théorie du choix rationnel (en anglais « rational choice theory », prononcé 'ræʃənl tʃɔɪs thēərē), ou « décision rationnelle », en microéconomie contemporaine, regroupe plusieurs théories de l'action qui, de manière générale, attribuent aux agents un comportement rationnel, lequel, en raison de préférences, dénote une recherche du plus grand profit pour le moindre mal. Elles ont été développées en économie (où elles constituent un paradigme dominant), en sociologie (où elles sont en concurrence avec d'autres paradigmes) et en psychologie, notamment en criminologie.

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Séances de cours associées (64)

Introduction à la modélisation du comportement : exemple simple

Introduit la modélisation de comportement à travers un exemple simple, se concentrant sur les composants de modélisation de choix et l'analyse du marché de la voiture électrique.

Optimisation du menu personnalisé

Explore les méthodes bayésiennes dans la modélisation de choix pour l'optimisation de menu personnalisée et la prédiction de choix individuel.

Intervalles de confiance : définition et estimation

Explique les intervalles de confiance, les méthodes d'estimation des paramètres et le théorème de la limite centrale dans l'inférence statistique.

Modèles de mélange : Estimation basée sur la simulation

Explore les modèles de mélange, y compris les mélanges discrets et continus, et leur application dans la capture de l'hétérogénéité du goût dans les populations.

Modèles d'espace latent pour réseaux multiplex

Explorer les modèles spatiaux latents pour les réseaux multiplex, discuter de la représentation des données du réseau, des modèles probabilistes et des hypothèses de structure partagée.

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Théorie de l'estimation

Maximum de vraisemblance

Statistical parameter

Parameter

Théorie du choix rationnel

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