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Random covariance heterogeneity in discrete choice models

机译：离散选择模型中的随机协方差异质性

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In this paper, we extend the standard discrete choice modelling framework by allowing for random variations in the substitution patterns between alternatives across respondents, leading to increased model flexibility. The paper shows how such a Mixed Covariance model can be specified either with purely random variation or with a mixture of random and deterministic variation. Additionally, the model can be based on an underlying GEV or ECL structure. Finally, the model can be specified as a continuous mixture or as a discrete mixture. An application on Stated Preference data for the choice of departure time and travel mode shows that important gains in model performance can be obtained by allowing for random covariance heterogeneity. Furthermore, the approach leads to significant differences in the implied willingness to pay measures, and the substitution patterns between alternatives.
机译：在本文中，我们通过允许受访者之间的替代品之间的替代模式随机变化，从而扩展了标准的离散选择建模框架，从而提高了模型的灵活性。本文展示了如何通过纯随机变量或混合随机变量和确定性变量来指定这种混合协方差模型。此外，该模型可以基于基础GEV或ECL结构。最后，可以将模型指定为连续混合物或离散混合物。在状态偏好数据上选择出发时间和出行方式的应用表明，通过允许随机协方差异质性，可以在模型性能上获得重要的收益。此外，该方法导致隐含的支付措施意愿以及替代方案之间的替代模式之间存在重大差异。

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