Tourism Logistics - โลจิสติกส์สำหรับการท่องเที่ยว

Welcome


Tourism
Logistics



CMSE
Conference



Journal EEQEL




คลังหนังสือ
Komsan
Suriya



















Nested Logit ตอนที่ 2 Print E-mail
ปิยะลักษณ์  พุทธวงศ์
5  กรกฎาคม 2553


การประมาณแบบจำลอง Nested logit จะใช้วิธีการ Maximum Likelihood โดยแบบจำลองจะกำหนดให้กระบวนการคิดมีลักษณะเป็นลำดับขั้น (multi-stage or level) ดังนั้นจากตัวอย่างที่ 2 จึงถือว่าเป็นการตัดสินใจแบบสองระดับขั้น โดยการตัดสินใจในระดับแรกคือการเลือกประเภทของร้านอาหาร แล้วจึงตัดสินใจเลือกร้านอาหารในระดับที่สอง เรียกการตัดสินใจในระดับแรกเรียกว่า First level decision และระดับการตัดสินใจครั้งสุดท้ายเรียกว่า Bottom level (สำหรับตัวอย่างนี้คือการตัดสินใจขั้นที่สอง)

 
หากให้ดัชนีแสดงประเภทร้านอาหารคือ i ซึ่งมีทั้งหมด m ประเภท (i=1, 2, ..m) โดยในแต่ละประเภทจะมีจำนวนร้านอาหารทั้งหมดภายในประเภทนั้นเท่ากับ n ร้าน ความน่าจะเป็นที่ประเภทร้านอาหาร i จากทั้งหมด m ประเภท จะถูกเลือก เท่ากับ







โดย  Inclusive variable






 
และความน่าจะเป็นที่ร้านอาหารที่ j (โดย j=1,2,…,n) จะถูกเลือกภายหลังจากประเภทที่ i ได้ถูกเลือกแล้ว (Conditional probability) จะเท่ากับ







จากตัวอย่างร้านอาหาร ถ้ากลุ่มตัวแปรอิสระที่มีผลต่อการเลือกร้านอาหารของแต่ละครัวเรือนคือ

(1) ลักษณะเฉพาะของครัวเรือน เช่น จำนวนสมาชิกในครัวเรือนที่เป็นเด็ก (kids) รายได้ของครัวเรือน (income)

(2) ลักษณะเฉพาะของแต่ละร้าน เช่น ชื่อเสียงของร้าน (rating)

(3) ตัวแปรที่ขึ้นอยู่กับทั้งครัวเรือนและร้านอาหาร เช่น ค่าอาหาร (cost) และระยะทางในการเดินทาง (distance)


โดยปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อการเลือกประเภทร้านอาหารน่าจะเป็นลักษณะของครัวเรือน เช่น ครัวเรือนที่มีเด็กน่าจะต้องการเลือกประเภทร้านอาหารสำหรับครอบครัว และลักษณะเฉพาะของร้านจะมีผลต่อการเลือกร้านอาหาร เช่น ครัวเรือนจะเลือกร้านอาหารที่มีชื่อเสียงดี


ดังนั้นตัวแปรอิสระในสมการที่ (1) จึงหมายถึงตัวแปรที่มีอิทธิพลในการเลือกประเภท
และตัวแปรอิสระในสมการที่ (2) หมายถึงตัวแปรที่มีอิทธิพลในการเลือกร้านอาหาร


ในทางปฏิบัติ การประมาณแบบจำลอง Nested logit นั้นจะต้องมีการปรับข้อมูลที่ใช้ให้เหมาะสมกับการประมวลผล และต้องสร้างตัวแปรให้มีความแตกต่างกันสำหรับทางเลือกในแต่ละระดับ โปรแกรมสำเร็จรูปหนึ่งที่สามารถใช้ในการวิเคราะห์แบบจำลอง Nested logit คือ โปรแกรม STATA คุณสมบัติที่ดีอีกประการหนึ่งของโปรแกรม STATA คือสามารถทำการทดสอบว่าการกำหนดแบบจำลอง Nested logit (หรือการกำหนดการตัดสินใจเป็นลำดับขั้น) นั้นจำเป็นหรือไม่ (เมื่อเทียบกับ Conditional logit หรือ multinomial logit) โดยใช้ Hausman test เพื่อทดสอบสมมติฐานเกี่ยวกับ Independence of Irrelevant Alternatives (IIA)





Link
  • Nested Logit ตอนที่ 1  (Link)
  • บทความวิชาการของผู้ช่วยศาสตราจารย์ ดร.ปิยะลักษณ์  พุทธวงศ์  (Link)





กลับสู่สารบัญ







 

เกี่ยวกับลิขสิทธิ์เนื้อหาในเว็บไซต์ิ์

ผู้เขียนไม่หวงห้ามที่ท่านจะคัดลอกบทความ บนเว็บไซต์นี้ไปใช้ในรายงานของท่าน  

แต่ขอความกรุณาเพื่อนนักวิชาการ เพื่อนผู้ทำเว็ปไซต์ 
น้อง ๆ นักเรียน นักศึกษา ทุกท่าน 
ได้โปรดเขียนอ้างอิงในรายงานของท่านตามหลักสากล

การไม่เขียนอ้างอิงดังกล่าวถือว่าละเมิดลิขสิทธิ์
และมีความผิดตามกฎหมาย  
 
 ขอขอบคุณทุกท่านมากครับ