Since there are aspects of utility

Since there are aspects of utility that the researcher does not or cannot = U = V + ε observe, V . Utility is decomposed as U , where nj nj nj nj nj ε captures the factors that affect utility but are not included in V . This nj nj decomposition is fully general, since ε is defined as simply the differ- nj ence between true utility U and the part of utility that the researcher nj captures in V . Given its definition, the characteristics of ε , such as its nj nj distribution, depend critically on the researcher’s specification of V . nj is not defined for a choice situation per se. Rather, it is In particular, ε nj defined relative to a researcher’s representation of that choice situation. This distinction becomes relevant when evaluating the appropriateness of various specific discrete choice models. ∀ j and therefore treats these terms The researcher does not know ε nj as random. The joint density of the random vector ε = ε ,...,ε n1 nJ n is denoted f (ε ). With this density, the researcher can make probabilis- n tic statements about the decision maker’s choice. The probability that decision maker n chooses alternative i is

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เนื่องจากมีแง่มุมของอรรถประโยชน์ที่นักวิจัยไม่ได้ หรือไม่ = U = V + εสังเกต V สลายตัวเป็น U ยูทิลิตี้ที่ nj nj nj nj nj εจับปัจจัยที่มีผลประโยชน์ แต่จะไม่รวมอยู่ใน V Nj นี้เต็มทั่วไปสลายตัว nj εเป็นตกลง เป็นเพียง ence differ nj ระหว่าง ทรูยูทิลิตี้คุณและเป็นส่วนหนึ่งของยูทิลิตี้ที่จับ nj นักวิจัยใน V รับของภาษา ลักษณะของε เช่นของ nj nj กระจาย วิกฤตขึ้นอยู่กับ specification ของนักวิจัยของ V nj ไม่ตกลงสำหรับสถานการณ์ทางเลือกต่อ se. ค่อนข้าง มันเป็นโดยเฉพาะอย่างยิ่ง ตกลง nj εสัมพันธ์เป็นตัวแทนของนักวิจัยของสถานการณ์ที่เลือก ความแตกต่างนี้จะเกี่ยวข้องเมื่อประเมินความเหมาะสม specific เลือกแยกรูปแบบต่าง ๆ ∀ j และถือว่าข้อกำหนดเหล่านี้นักวิจัยไม่ทราบε nj เป็นแบบสุ่ม ความหนาแน่นร่วมของεเวกเตอร์สุ่ม =ε,..., ε n1 nJ n คือ แทน f (ε) มีความหนาแน่นนี้ นักวิจัยสามารถทำให้ probabilis n tic งบเกี่ยวกับทางเลือกการตัดสินใจของ ความน่าเป็นที่เครื่อง n การตัดสินใจเลือกทางเลือกที่เป็น

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เนื่องจากมีลักษณะของโปรแกรมที่นักวิจัยไม่ได้หรือไม่สามารถ = U = V + εสังเกต V ยูทิลิตี้จะถูกย่อยสลายเป็น U ที่นิวเจอร์ซีย์นิวเจอร์ซีย์นิวเจอร์ซีย์นิวเจอร์ซีย์นิวเจอร์ซีย์εจับปัจจัยที่ส่งผลกระทบต่อยูทิลิตี้ แต่ไม่รวมอยู่ใน V การสลายตัว nj NJ นี้เป็นทั่วไปอย่างเต็มที่ตั้งแต่εคือนิยามเป็นเพียงความแตกต่างระหว่าง NJ ence ยูทิลิตี้จริง U และเป็นส่วนหนึ่งของยูทิลิตี้ที่นักวิจัยนิวเจอร์ซีย์จับใน V ได้รับ de Fi ของ nition ลักษณะของεเช่นนิวเจอร์ซีย์นิวเจอร์ซีย์กระจายสินค้าขึ้นอยู่กับวิกฤตในนักวิจัยของไอออนบวกระบุไว้ของ V นิวเจอร์ซีย์ไม่ได้นิยามสำหรับสถานการณ์ทางเลือกต่อ se แต่มันเป็นโดยเฉพาะอย่างยิ่งεนิวเจอร์ซีย์เด Fi ญาติเน็ดกับการเป็นตัวแทนของนักวิจัยของสถานการณ์ทางเลือกที่ ความแตกต่างนี้กลายเป็นที่เกี่ยวข้องเมื่อมีการประเมินความเหมาะสมของต่างๆ speci Fi C ต่อเนื่องแบบจำลองทางเลือก ∀ J และดังนั้นจึงถือว่าคำเหล่านี้ผู้วิจัยไม่ทราบεนิวเจอร์ซีย์เป็นแบบสุ่ม ความหนาแน่นร่วมกันของเวกเตอร์สุ่มε = ε, ... , ε N1 NJ n เขียนแทน f (ε) ที่มีความหนาแน่นนี้ผู้วิจัยสามารถทำให้ probabilis- งบ Tic n เกี่ยวกับทางเลือกในการตัดสินใจของ น่าจะเป็นที่การตัดสินใจ n เลือกผมเลือกคือ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เนื่องจากมีลักษณะของโปรแกรมที่ผู้วิจัยไม่ได้ หรือ ไม่ได้ = u = v + εสังเกตของ V ยูทิลิตี้นี้เป็น u ที่ NJ NJ NJ NJ NJ εครอบคลุมปัจจัยที่มีผลต่อสาธารณูปโภค แต่ไม่รวมอยู่ใน 5 . นี้ NJ NJ การสลายตัวอย่างทั่วไป เนื่องจาก เดอ จึงเป็นεเน็ดเป็นเพียงแตกต่างระหว่างจริง - NJ ENCE ยูทิลิตี้ u และเป็นส่วนหนึ่งของโปรแกรมที่ผู้วิจัย NJ จับใน V . ได้รับของ เดอ จึง nition ลักษณะของεเช่นของ NJ NJ กระจายขึ้นอยู่กับวิกฤตของนักวิจัย การถ่ายทอดในประเภท V . NJ ไม่ใช่ เดอ จึงเป็นทางเลือกที่เน็ดสถานการณ์ต่อเซ แต่มันเป็นโดยเฉพาะอย่างยิ่ง ε NJ de จึงเน็ดเทียบกับผลการวิจัยที่เลือกเป็นตัวแทนของสถานการณ์ ความแตกต่างนี้จะกลายเป็นที่เกี่ยวข้องเมื่อประเมินความเหมาะสมของประเภทต่าง ๆจึงเลือก C ต่อเนื่องรุ่น ∀ J และดังนั้นจึงถือว่าเงื่อนไขเหล่านี้ผู้วิจัยไม่ทราบว่าε NJ เป็นแบบสุ่ม ร่วมความหนาแน่นของการสุ่มเวกเตอร์ε = ε , . . . , ε N1 NJ N เขียน f ( ε ) ที่มีความหนาแน่นนี้ ผู้วิจัยสามารถสร้าง probabilis - TIC แถลงการณ์เกี่ยวกับการตัดสินใจเลือก ความน่าจะเป็นที่ตัดสินใจเลือกทางเลือกผมคือ คำว่า