Publication

A practical test for the choice of mixing distribution in discrete choice models

Michel Bierlaire
2005
Reports

Résumé

The choice of a specific distribution for random parameters of discrete choice models is a critical issue in transportation analysis. Indeed, various pieces of research have demonstrated that an inappropriate choice of the distribution may lead to serious biases in model forecast and in the estimated means of random parameters. In this paper, we propose a practical test, based on seminonparametric techniques. The test is analyzed both on synthetic and real data, and is shown to be simple and powerful.

Source officielle

https://infoscience.epfl.ch/entities/publication/d99c1754-dc70-49bc-8fe1-0ec1db58276a

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Concepts associés (32)

Loi stable

La loi stable ou loi de Lévy tronquée, nommée d'après le mathématicien Paul Lévy, est une loi de probabilité utilisée en mathématiques, physique et analyse quantitative (finance de marché). On dit qu'une variable aléatoire réelle est de loi stable si elle vérifie l'une des 3 propriétés équivalentes suivantes : Pour tous réels strictement positifs et , il existe un réel strictement positif et un réel tels que les variables aléatoires et aient la même loi, où et sont des copies indépendantes de .

Loi normale

En théorie des probabilités et en statistique, les lois normales sont parmi les lois de probabilité les plus utilisées pour modéliser des phénomènes naturels issus de plusieurs événements aléatoires. Elles sont en lien avec de nombreux objets mathématiques dont le mouvement brownien, le bruit blanc gaussien ou d'autres lois de probabilité. Elles sont également appelées lois gaussiennes, lois de Gauss ou lois de Laplace-Gauss des noms de Laplace (1749-1827) et Gauss (1777-1855), deux mathématiciens, astronomes et physiciens qui l'ont étudiée.

Discrete choice

In economics, discrete choice models, or qualitative choice models, describe, explain, and predict choices between two or more discrete alternatives, such as entering or not entering the labor market, or choosing between modes of transport. Such choices contrast with standard consumption models in which the quantity of each good consumed is assumed to be a continuous variable. In the continuous case, calculus methods (e.g. first-order conditions) can be used to determine the optimum amount chosen, and demand can be modeled empirically using regression analysis.

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Operator learning for solving Fokker-Planck equations with various initial conditions

Integrating the expected future in load forecasts with contextually enhanced transformer models