10 Questions
Le modèle logistique multinomial emboîté peut être facilement étendu à deux niveaux seulement.
False
Ben-Akiva a été le premier à présenter le modèle logistique multinomial emboîté.
False
Le paramètre lambda dans le modèle LM sert à tester l'hypothèse de l'IIA.
True
Il existe une procédure de test bien définie pour choisir une structure donnée dans un arbre de décision.
False
La probabilité de choisir un segment du marché du travail se calcule selon Pr ob(Yi = j ) = Pr ob(Yi = j p ) ⋅ (1 − Pr ob(Yi = 0)).
True
Le modèle LME est rigide et peu flexible dans son utilisation.
False
Le maximum de vraisemblance est utilisé pour estimer les paramètres du modèle LME.
True
Le test de l'hypothèse nulle lambda = 0 est efficace pour tester la pertinence de l'IIA dans le modèle LM.
False
McFadden, Amemiya et Greene ont signalé des difficultés d'interprétation des coefficients dans le modèle logistique multinomial emboîté.
True
Le choix de la structure de l'arbre de décision ne pose jamais de problème dans un contexte moins évident.
False
Explorez le modèle logistique multinomial utilisé pour estimer l'équation réduite de participation à la force de travail. Découvrez comment la probabilité de choix de chaque option est calculée dans ce modèle. Apprenez comment l'indétermination est résolue par la normalisation.
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