Séance de cours

Comprendre l'élimination des préférences

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Description

Cette séance de cours explore les subtilités de l'élicitation des préférences, explorant la façon dont les individus font des choix en fonction de divers attributs tels que le coût, le temps, le confort et la sécurité. La discussion couvre les défis de la mesure et de l'interprétation des préférences, y compris l'utilisation de variables latentes et l'impact des événements externes sur la prise de décision. Linstructeur fournit des idées sur les préférences de modélisation au fil du temps, la manipulation des variables catégorielles comme continues, et limportance de lanalyse exploratoire dans la compréhension des variables latentes. De plus, la séance de cours aborde l'application des méthodes d'apprentissage automatique pour générer des variables latentes et leur intégration dans la modélisation des choix.

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Concepts associés (13)

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.

Variable latente

In statistics, latent variables (from Latin: present participle of lateo, “lie hidden”) are variables that can only be inferred indirectly through a mathematical model from other observable variables that can be directly observed or measured. Such latent variable models are used in many disciplines, including political science, demography, engineering, medicine, ecology, physics, machine learning/artificial intelligence, bioinformatics, chemometrics, natural language processing, management, psychology and the social sciences.

Latent variable model

A latent variable model is a statistical model that relates a set of observable variables (also called manifest variables or indicators) to a set of latent variables. It is assumed that the responses on the indicators or manifest variables are the result of an individual's position on the latent variable(s), and that the manifest variables have nothing in common after controlling for the latent variable (local independence).

Exploratory data analysis

In statistics, exploratory data analysis (EDA) is an approach of analyzing data sets to summarize their main characteristics, often using statistical graphics and other data visualization methods. A statistical model can be used or not, but primarily EDA is for seeing what the data can tell us beyond the formal modeling and thereby contrasts traditional hypothesis testing. Exploratory data analysis has been promoted by John Tukey since 1970 to encourage statisticians to explore the data, and possibly formulate hypotheses that could lead to new data collection and experiments.

Confirmatory factor analysis

In statistics, confirmatory factor analysis (CFA) is a special form of factor analysis, most commonly used in social science research. It is used to test whether measures of a construct are consistent with a researcher's understanding of the nature of that construct (or factor). As such, the objective of confirmatory factor analysis is to test whether the data fit a hypothesized measurement model. This hypothesized model is based on theory and/or previous analytic research.

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