RprobitB:贝叶斯概率选择模型
概率选择模型的Bayes估计,包括横截面和面板设置。该包可以分析二进制、多元、有序和排序选择,以及决策者之间选择行为的异质性。主要功能包括通过马尔可夫链蒙特卡罗模型拟合方法、收敛诊断工具、选择数据模拟、样本内和样本外选择预测,以及利用信息进行模型选择标准和贝叶斯因素。潜在类模型扩展有助于基于偏好的决策者分类,其中潜在类的数量可以通过Dirichlet过程或基于权重的更新进行推断启发式。这允许灵活地建模选择行为,而无需需要施加结构约束。有关该方法的参考,请参见Oelschlaeger和Bauer(2021)<https://trid.trb.org/view/1759753>.
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