Multinomial Logit模型及其在研究生专业选择行为的应用

发布时间：2020-03-29 18:23

【摘要】：Logit回归模型的建立可以用来分析多元数据并且预测离散型因变量,而它的自变量可以是连续型,也可以是离散型,亦或是两者都包含。对于实际观测到的数据,如果因变量是离散的,它的取值往往是三种或三种以上的,这时,被应用到的Logit回归模型就演变为Multinomial Logit回归模型。Multinomial Logit回归模型的提出给拥有多分类离散型因变量的数据的分析提供了一种很好的方法。本文主要介绍了多分类情况下,应用离散选择模型中的Multinomial Logit模型和Mixed Multinomial Logit模型的建立方法和模型参数的估计方法,其中对Multinomial Logit模型用了极大似然估计的方法,并介绍了Mixed Multinomial Logit模型参数的Guass Quadrature估计和Monte Carlo估计方法。模型评价方面应用Wald检验和似然比检验对模型显著性进行评价。同时介绍了Pearsonc~2、偏差、信息量指标和拟合优度,并且用它们来评价模型的拟合程度。最后应用上述理论对某大学研究生专业选择行为和其初试成绩进行实例分析,同时进行预测。综合各种评价方法和预测正确率选择出最优的应用于此实例的模型。
【学位授予单位】：大连理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：G643

【参考文献】

相关期刊论文 前5条

1 刘勇;赵保国;;基于Mixed Logit模型的顾客品牌选择研究[J];财经问题研究;2014年06期

2 刘彦文;戴红军;;基于三元Logistic的财务困境预警模型实证研究[J];大连理工大学学报(社会科学版);2007年02期

3 王全众;;两类分析相关数据的Logistic回归模型[J];统计研究;2007年02期

4 王树盛;黄卫;陆振波;;Mixed Logit模型及其在交通方式分担中的应用研究[J];公路交通科技;2006年05期

5 李江晖,曹素华;多分类属性反应变量分析方法初探[J];中国卫生统计;2000年05期

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本文编号：2606343