我想建立这样的
NL模型:
研究
drive alone, shared ride, bus, metro, bike, walk六种出行方式的选择,用如图所示结构的
NL模型完成。进入下层模型效用函数的变量有:选择方案固有常数
constant;选择方案固有变量
tvtt和社会经济属性变量
hhinc。而进入上层模型的只有
logsum,无其它变量。
我的问题如下:
1. 模型在结构上分两层,但是
bike 和
walk选择肢应当归入哪一层呢?和其它四种方式一样,这两种选择方式的效用的函数也只收到
constant,
tvtt和
hhinc的影响,而不涉及到
logsum,似乎应当归到下层模型。
2. 在考虑选择方案固有常数时,是从下层选项中选出一个
base alternative 将其常数设为
0呢,还是应当对
car和
transit对应的下层模型分开考虑而需要设定两个
base alternative了。
3. 如何用
stata的
nlogit命令来实现上述的模型呢?
我的想法如下:
1)
以
drive alone为
base alternative,考虑选择方案固有常数
shared_ride, bus, metro, bike, walk;
2)认为
tvtt参数对不同方式影响不同,考虑变量
drive_aloneXtvtt, sharedXtvtt, busXtvtt, metroXtvtt, bikeXtvtt, walkXtvtt;
3)以
dive alone为
base alternative考虑社会经济属性变量
sharedXhhinc, busXhhinc, metroXhhinc, bikeXhhinc, walkXhhinc。
Stata命令如下:
Nlogitgen motorized=altnum(car: drive_alone| shared_ride, transit: bus| metro)
不知道怎么处理
walk和
bike选项
Nlogit chosen (altnum=shared_ride, bus, metro, share_rideXtvtt, busXtvtt, metroXtvtt, shared_rideXhhinc, busXhhinc, metroXhhinc), group(case_id)
这条命令肯定是错的,但是我不知道应该怎么处理上层模型,因为上层模型除了
logsum没有别的变量。这里同样涉及到对
walk和
bike的处理。
上面就是我的问题,非常希望明白人能够指点两句,谢谢!