Hierarchical Bayesian Method in the Study of Individual Level Behavior- In the Context of Discrete Choice Modeling with Revealed and Stated Preference
Az 1970-es évek elején az utazási kereslet modellezésében jelentős áttörést jelentett az egyedi (egyéni) szintű adatokon alapuló modellezés (McFadden 2001). Bár a dezaggregált modell az egyéni szintű viselkedésre összpontosít, a becsült modellparaméterek az egyénekre vonatkozóan rögzítettek.
Az egyének közötti megfigyeletlen ízlésváltozások beépítése érdekében a legújabb fejlesztések lehetővé teszik, hogy a paraméterek az egyének között változzanak, mint például a vegyes logit modell, ahol a paraméterek feltételezhetően egy eloszlást követnek. A vegyes logit modell elismeri az egyének közötti különbségeket, de nem tesz különbséget az utazási szolgáltatások változásaira eltérő módon reagáló egyének között. Ez a tanulmány a hierarchikus Bayes-módszer alkalmazására összpontosít, hogy egyéni szintű következtetéseket kapjunk.
A módszer előnyét azzal mutatjuk be, hogy a vegyes logitmodellből kapott eloszláshoz képest az utazási idő értékének egy sokkal elfogadhatóbb eloszlását kapjuk. Ezenkívül a HB-módszer segítségével kombinálhatjuk a feltárt és a kinyilvánított preferenciaadatokból származó információkat, ahol a feltárt preferenciaadatok csak a választott alternatívák tulajdonságaira korlátozódnak.