Publication

Exploratory Analysis of Endogeneity in Discrete Choice Models

Michel Bierlaire
2014
Conference Papers

Résumé

A model is said to be affected by endogeneity when its deterministic part is correlated with the error term. This is an issue that affects both linear models such as regression and non-linear models like discrete choice models. It is a classical and well studied problem in regression models, in particular in econometric literature. However, how to deal with endogeneity in discrete choice models is not as developed, and in particular still less has been done regarding endogeneity and transportation. The aim of this paper is to review what has already been developed in literature in order to identify potential contributions in this field. The paper contains a literature review and a description of three of the most common developed methods to deal with endogeneity.

Source officielle

https://infoscience.epfl.ch/entities/publication/8b13aaf5-ace9-48c7-add7-d0d94da17956

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Michel Bierlaire
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Concepts associés (32)

Régression linéaire

En statistiques, en économétrie et en apprentissage automatique, un modèle de régression linéaire est un modèle de régression qui cherche à établir une relation linéaire entre une variable, dite expliquée, et une ou plusieurs variables, dites explicatives. On parle aussi de modèle linéaire ou de modèle de régression linéaire. Parmi les modèles de régression linéaire, le plus simple est l'ajustement affine. Celui-ci consiste à rechercher la droite permettant d'expliquer le comportement d'une variable statistique y comme étant une fonction affine d'une autre variable statistique x.

Régression (statistiques)

En mathématiques, la régression recouvre plusieurs méthodes d’analyse statistique permettant d’approcher une variable à partir d’autres qui lui sont corrélées. Par extension, le terme est aussi utilisé pour certaines méthodes d’ajustement de courbe. En apprentissage automatique, on distingue les problèmes de régression des problèmes de classification. Ainsi, on considère que les problèmes de prédiction d'une variable quantitative sont des problèmes de régression tandis que les problèmes de prédiction d'une variable qualitative sont des problèmes de classification.

Modèle linéaire généralisé

En statistiques, le modèle linéaire généralisé (MLG) souvent connu sous les initiales anglaises GLM est une généralisation souple de la régression linéaire. Le GLM généralise la régression linéaire en permettant au modèle linéaire d'être relié à la variable réponse via une fonction lien et en autorisant l'amplitude de la variance de chaque mesure d'être une fonction de sa valeur prévue, en fonction de la loi choisie.

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