Praca domowa

1
Praca domowa Puszcza Bialowieska

• Stale specyficzne dla alternatyw
• crea if (cost0) sq1
• Raport
• Nalezy pisac jasno i zwiezle
• Hipoteza, test, wynik testu
• Tabele z wynikami (np. WTP)

2
Co warto uwzglednic w raporcie

• Model bez zmiennych socjoekonomicznych
• Liniowosc
• Interpretacja oszacowan IUF, WTP
• Model z interakcjami (atrybuty zmienne
  socjoekonomiczne)
• Interpretacja parametrów IUF
• WTP (jak policzyc WTP, kiedy IUF zawiera
  interakcje atrybutów ze zmiennymi
  socjoekonomicznymi?)

3
Literatura

• http//www.choice-metrics.com/documentation.html
• Manual programu NGENE
• Strony 54-104

4
Design

• Cel
• Jak najefektywniej rozmiescic poziomy atrybutów w
  alternatywach?
• Design eksperymentu ma wplyw na precyzje
  oszacowan parametrów funkcji uzytecznosci.
• Kroki
• Zdefiniowanie modelu
• Wygenerowanie designu
• Przygotowanie kwestionariusza

5
Model

• Jakie alternatywy?
• Jakie atrybuty?
• Ile poziomów (nieliniowosc)?
• Atrybuty wspólne dla alternatyw (generic) czy
  specyficzne dla alternatyw (alternative
  specific), interakcje
• Ile choice-setów (stopnie swobody)?
• Jaki mechanizm (najlepszy wybór, ranking, best
  worst etc.)
• Jaki model ekonometryczny (MNL, NL, ML)?

6
Tworzenie designu

• Przyklad
• 3 Alternatywy
• 4 atrybuty ( 1 4 poziomy, 2 3 poziomach, 1
  2 poziomy)
• Mozliwych kombinacji 1 alternatywy 432272
• Caly design 723373 248,
• które wybrac?

Alternatywa 1 Alternatywa 2 Alternatywa 3
Atrybut 1 Poziom 1,2,3 Poziom 1,2,3 Poziom 1,2,3
Atrybut 2 Poziom1,2,3 Poziom1,2,3 Poziom1,2,3
Atrybut 3 Poziom 1,2 Poziom 1,2 Poziom 1,2
Atrybut 4 Poziom1,2,3,4 Poziom1,2,3,4 Poziom1,2,3,4
Wybór ? ? ?
7
Które kombinacje wybrac

• Ograniczenia
• Kazdy poziom powinien wystepowac z jednakowa
  czestoscia
• Stopnie swobody
• Ortogonalnosc (?)
• Utility balance (?)
• Pewne kombinacje alternatyw dostarczaja wiecej
  informacji niz inne (alternatywy dominujace,
  zdominowane, utility balance).
• Cel jak najwiecej informacji dotyczacych
  preferencji przy jak najmniejszej liczbie
  choice-setów.

8
Kryterium wyboru dobrego designu

• Macierz wariancji kowariancji
• Liniowy model regresji
• VCM
• Model wyboru dyskretnego
• LL
• Macierz Fishera
• AVC

9
MNL model

• LL
• Formula logitowa
• Macierz Fisfera
• AVC

10
Asymptotyczna macierz wariancji-kowariancji

• AVC zalezy od
• X (design)
• ß (parametrów)
• N (liczby respondentów)
• AVC nie zalezy od y!
• Wektor parametrów nie jest znany w momencie
  tworzenia designu. Konieczna informacja dotyczaca
  ß (wczesniejsze badania, badanie pilotazowe
  etc.).

11
Macierz wariancji-kowariancji
12
Który design lepszy?
13
Miary efektywnosci

• D-error, A-error, Bayesowski D-error, S-estimate

S-estimate - minimalna liczba obserwacji
niezbedna do uzyskania parametrów na
zadanym poziomie istotnosci.
14
Porównanie designów
15
Porównanie designów c.d.