基于潜在类别条件Logit模型的机舱座位选择行为

为向旅客推送精细化座位推荐服务,通过潜在类别条件Logit模型探究了旅客座位偏好及座位效用差异。首先,运用解释结构模型筛选出影响旅客选座的关键因素;其次,对旅客及其选择偏好进行行为-意向调查(revealed preference-stated preference,RP-SP),运用潜在类别条件Logit模型划分旅客类别,进一步探究不同因素对旅客类别的影响程度;最后构建不同类别旅客机舱座位效用函数,根据效用最大化原则判断旅客选择行为。结果表明,旅客在机舱座位选择行为上存在异质性,旅客被划分为3个类别:类别1占比38.8%,倾向于选择第一排或紧急通道排的过道位置;类别2占比39.8%,倾向于选择靠窗座位;类别3占比21.4%,倾向于过道位置。研究将为航空公司进行座位管理及制订座位附加服务费提供理论及决策支持。

基于潜类别Logit模型的两轮车骑行者头部损伤影响因素研究

为研究汽车-两轮车碰撞事故中骑行者头部伤害的影响机理,探究头部损伤致因关系中存在的模式差异与异质性,基于中国交通事故深入研究(CIDAS)数据库中的2 806起两轮车事故,建立潜类别Logit模型。以骑行者头部伤害严重程度为因变量,将驾驶人、车辆、道路、环境和事故碰撞特征的相关因素作为自变量,取显著水平为0.05,建立多项式Logit模型,在此基础上根据拟合优度指标确定最优分组数并构建出潜类别Logit模型。研究结果表明:模型将事故样本划分为2个类别群体,2个群体在参数、变量分布特征和预测概率上存在显著差异,当事故样本具有“两轮车初始速度>30 km/h”、“骑行者碰撞后抛出距离>10 m”等特征时易被归类到类别1,且类别1对应于更严重的头部伤害;骑行者年龄>50岁、汽车类型为商用货车、两轮车类型为摩托车、事故发生在市区外、两轮车初始速度>30 km/h、头部碰撞玻璃和抛出距离>5 m都会增加头部损伤的严重程度;汽车驾驶人行驶意图为停车或变道时,存在造成严重两轮车事故的风险;佩戴头盔会减弱骑行者头部受到的伤害。

离散选择实验潜类别logit模型在卫生服务领域的应用与Stata软件的实现

目的简要介绍离散选择实验的设计步骤和潜类别分析模型的基本原理,通过实例演示介绍潜类别logit模型在Stata中的实现过程,为该模型在离散选择实验中的实际应用提供方法学的参考。方法基于广州市艾滋病高危人群选择HIV自检试剂偏好的离散选择实验数据,通过实例演示潜类别logit分析模型的构建过程,并提供相应的Stata命令。结果最终确立了4个类别模型为最优分类,模型估计结果显示4个类别模型中类别1(偏好尿液试剂),类别2(偏好更便宜的血液试剂配套说明书讲解和自行判读结果),类别3(偏好更便宜的尿液试剂),类别4(偏好血液试剂配套视频讲解和专业人员判读结果)的差异具有统计学意义。结论潜类别logit模型用于离散选择实验数据的分析具有简便性与灵活性,但也有其应用的局限性,因此需要进一步结合其他模型来优化分析。

潮汐车道使用意愿影响因素潜类别分析

为研究驾驶员对潮汐车道使用意愿的影响因素,使用潜类别Logit模型探寻潮汐车道使用意愿中未观测到的异质性。通过问卷调查量表获得驾驶员对设置潮汐车道的心理潜变量因素,运用结构方程模型量化心理潜变量。对比分析只考虑个人属性和加入潜变量的潜类别Logit模型的拟合效果及异质性效应,进行平均边际效应分析。结果表明:加入潜变量的潜类别Logit模型拟合效果和异质性效应表现更优。潜类别Logit模型可将数据分为3类,分别占比11.2%、11.5%和77.3%。拥有1辆小汽车、驾龄5年以上和感知风险表现出显著的异质性。心理潜变量中,感知风险对选择愿意使用潮汐车道有显著负向影响,行为态度和社会影响对选择愿意使用潮汐车道有显著正向影响。

潜在类别模型的原理、步骤及程序

潜在类别分析和潜在剖面分析相应的模型统称为潜在类别模型,它是根据个体在观测指标上的不同反应模式将其进行分类,从而达到识别群体异质性的一类统计方法,在教育学、心理学等社科领域日益受到应用研究者的关注。然而现有的中文文献对此类模型的统计原理和分析步骤的介绍不易为教育研究工作者所接受。本文系统讲述潜在类别模型的基础知识、统计原理、分析步骤和Mplus程序,厘清潜在类别模型的后续分析所涉及的多种方法和选用策略,有助于增进应用研究者对潜在类别模型的原理理解和方法掌握,推动潜在类别模型在教育研究中的应用。

考虑潜在类别的市内机动化出行行为模型

为了研究出行者出行选择偏好的异质性和心理因素对出行选择行为的影响,通过验证性因子分析得到影响出行方式选择的心理潜变量;将求得的潜变量纳入潜在类别条件Logit模型,采用期望最大算法求解,得到样本潜在类别的数量和效用函数;最后,以广州市为例进行实证分析.结果表明:潜在类别条件Logit模型对数据的拟合度高于传统的条件Logit模型;出行者可以划分为地铁偏好群体、小汽车偏好群体、常规公交偏好群体3个潜在类别,占比分别为42.5%、25.0%、32.5%;地铁偏好群体、公交偏好群体步行时间价值分别为1.2、1.3元/min,而小汽车偏好群体对步行持正面评价;地铁偏好群体、公交偏好群体的时间价值均为0.7元/min,小于小汽车偏好群体的车内时间价值(1.1元/min);月收入是否大于10000元、是否开车上班对出行者潜在类别划分具有显著影响;心理潜变量中,灵活性和可靠性对出行者潜在类别划分的影响显著,舒适性对潜在类别划分没有显著影响.

潜在类别分析技术在心理学研究中的应用

潜在类别分析是通过对类别型的外显变量和潜在变量之间的关系建立统计模型,根据模型参数得到各种潜在类别的具体外在表现的潜在特征分类技术。该分析方法主要应用于心理行为特征的分类、控制认知心理实验中被试个体差异引起的系统误差、评价临床心理诊断的精确性,以及心理测验中的项目分析、信度分析、结构分析等。对此方法的优劣进行分析比较,表明:该方法可以与其他测量理论相结合进一步拓展其在心理测量中的应用,也可在纵向数据和多水平数据中应用。在应用中亦有提升方法技术的空间。

基于潜在类别模型的航空旅客分类

潜在类别模型是用潜在的类别变量来解释外显的类别变量之间的关联,使外显变量之间的关系通过潜在类别变量来估计,进而维持其局部独立性。为研究民航旅客的选择行为偏好、改进航空公司收益管理策略,文中引进潜在类别模型,然后从PNR数据中选择合适的观察变量,概率参数化后带入模型进行建模,利用Mplus软件对模型进行求解评价,最终得到了最合理的民航旅客分类。由于是基于订票数据的,所以与以往研究相比,此方法从根本上避免了因可靠性带来的偏差风险。

基于潜在类别模型的高铁旅客市场细分

对高速铁路旅客市场进行细分是应用收益管理理论的重要环节.基于京沪高铁的客票数据,选取年龄、性别、出行日期、出行距离、购票方式和提前购票时间6类外显变量作为分类指标,采用潜在类别模型进行高速铁路旅客市场的细分.首先将外显变量概率参数化后代入模型进行建模并利用Mplus软件进行模型求解,模型拟合的AIC和BIC等指标表明,当潜在类别为3类时模型具有较好的效果.然后根据模型参数估计结果对所有数据进行潜在聚类分析,分类正确率达到93%左右,表明分类结果合理,3种类别的旅客在提前购票时间、出行距离等方面具有明显的差异.潜在类别模型的引入可以为我国高速铁路收益管理理论研究和实践应用提供参考借鉴.

考虑潜在类别的老年行人交通事故严重程度致因分析

人口老龄化问题日益突出,老年行人的出行安全同样引起各界重视。本文基于潜在类别聚类分析和随机参数Logit模型相结合的两步法深入探究影响老年行人交通事故严重程度的诱因。对北卡罗来纳州2007—2019年65岁及以上老年行人与机动车的碰撞数据进行清洗。为消除碰撞数据中固有的未观察到的异质性,首先进行潜在类别聚类分析,依据拟合优度指标确定最佳聚类数,将数据分成3个集群,分别对每个集群进行特征描述。然后,分别对每个集群建立随机参数Logit模型,以进一步探索集群内部未观察到的异质性,同时计算各显著变量的边际效应,量化其对事故严重程度概率的影响。结果显示,随机参数Logit模型具有更好的拟合优度;不同集群参数估计结果有所差异,一些变量只在特定集群内是显著的;集群1中,“救护车援助”为随机变量,集群2中“事故发生在城市”为随机变量,集群3中未发现随机变量,退化为多项Logit模型。本文研究结果可为交通工程师和政策制定者提供更可靠准确的老年行人交通事故严重程度诱因信息,为老年行人出行安全改善方案的制定提供理论支撑和技术支持。

潜在类别模型及数据模拟分析

目的:介绍潜在类别模型的原理、方法及其分析过程,为医学模式转变所带来的病因关系的复杂性及其对统计分析方法的改进所提出的要求提供理论依据。方法:利用Mplus软件Monte Carlo simulation study模块,按照预先设定的模型产生模拟数据并赋予一定的含义,然后导入Mplus软件直接进行潜在类别分析及多样本分析比较,用图示直观地表现模型参数变化。结果:单样本潜在类别分析显示模型M1中潜在类别2作用大于潜在类别1的作用;模型M2中潜在类别1的作用明显大于潜在类别2的作用。多样本潜在类别分析结果显示所有观察值区分为两类,模型M1与模型M2之间潜在类别具有差异性。讨论:潜在类别分析是描述一组分类变量间相互关系所形成的数学模型,综合了结构方程模型与对数线性模型的思想,可以做探索性研究,也可用于验证性研究,拓展了潜变量模型的应用范围。

基于潜在类别的地铁拥挤度研究

文中在考虑出行者偏好差异的基础上,研究地铁拥挤对不同群体出行者的影响.根据出行者对舒适性的要求,利用潜在类别分析模型对出行者进行类别划分.利用条件logit模型,研究地铁车厢内拥挤对地铁效用的影响.结果表明:可将出行者划分为在意出行舒适性、不太在意出行舒适性两个群体.对于这两个群体,地铁车厢内乘客密度每增加1人/m^(2),相当于分别增加了车内时间4.51,2.92 min,出行者选择这一出行途径的比例分别下降30.3%、18.7%.

考虑铁路旅客偏好差异的离站方式选择行为分析

为探究铁路旅客对离站方式的行程费用、在车时间、候车时间和车厢拥挤度等服务水平因素的偏好差异及其原因,运用混合Logit模型和潜在类别条件Logit模型从个体和群体层面展开分析。首先,基于铁路旅客出行特点和离站交通方式服务水平,以同行人数、行李负载、行程费用、在车时间、候车时间和车厢拥挤度作为情景变量,通过正交设计法生成意愿调查问卷;然后,在线上和线下开展调查;最后,采用极大似然估计标定模型参数。结果表明:行程费用、在车时间、候车时间和车厢拥挤度是影响离站方式选择的关键因素。混合Logit模型标定结果显示,旅客对行程费用和在车时间具有不同于样本均值的个体偏好差异。潜在类别条件Logit模型将旅客划分为3类:类别1的旅客对在车时间、候车时间和车厢拥挤度最为敏感,而类别3的旅客对这3项服务水平因素的敏感性最低。两模型从不同角度证实了旅客对离站交通方式服务水平的偏好差异及其对离站方式选择的影响,为铁路客运枢纽接驳交通方式配置和服务水平优化提供了参考。

乡村振兴背景下采摘型休闲农业消费者选择偏好研究——基于选择实验法的实证分析

基于江苏省568个消费者样本,以草莓采摘为例,通过选择实验法采用Mixed Logit模型和潜类别模型,实证分析消费者对草莓园不同属性的偏好、各属性的相对重要性及支付意愿和偏好异质性来源等问题。结果表明:消费者对口碑好、有品牌的草莓园偏好较强,且更倾向于选择高架栽培和提供农家乐的草莓园;消费者对各属性偏好的支付意愿从大到小依次为口碑、品牌、高架栽培和农家乐;根据异质性来源可以将消费者划分为价格敏感型、农家乐偏好型、口碑导向型、舒适偏好型等4种类型。据此,建议草莓园经营者增加对草莓园口碑和品牌建设的关注,改进草莓园设施建设和采摘定价,明确草莓园市场定位,针对不同类型的消费者采取相应的市场经营策略。

考虑出行者异质性的到达机场方式选择行为研究

为分析航空出行者到达机场出行方式选择偏好及影响因素,考虑出行者心理疲劳度异质性建立潜类别Logit模型。通过交通调查获取航空出行者个体特征及出行选择;根据心理疲劳评分将出行者分类,建立潜类别Logit模型,与混合Logit模型对比分析;对影响航空出行者到达机场方式选择的因素进行分析。结果表明:潜类别Logit模型具有更高的拟合优度,根据出行者心理疲劳度分类,可分为3个潜类别,分别占比36%、48%、16%。出行者的性别、年龄、收入、身体质量指数、是否携带大件行李、是否拥有私家车、是否独自出行对到达方式选择具有显著影响。心理疲劳度的提高使出行者对于出行花费的敏感度降低,低度心理疲劳型出行者更在意出行花费。在低心理疲劳出行者群体中,感知风险、情绪反映显著且系数为负,每增加1个单位,出行者属于地铁偏好群体的几率比分别降低48%、42%;态度反映、感知便捷显著且系数为正,每增加1个单位,出行者属于地铁偏好群体的几率比分别增加89%、67%。在出行方式选择中考虑心理特征对更深入了解可持续交通具有重要意义。

基于Rasch模型的机场到港旅客换乘行为分析

为提升机场的换乘效率和到港旅客换乘满意度,分析到港旅客换乘方式选择偏好的异质性,基于Rasch模型基本理论,构建包含心理潜变量的潜在类别条件logit模型进行实证研究。结果表明:加入心理潜变量的潜在类别条件logit模型相较于其他模型有着更高的拟合度和精度。受访换乘者可分为机场巴士偏好者、有轨电车偏好者及机场出租偏好者,分别占总样本的37.2%、53.5%、9.3%。对服务质量的要求等心理潜变量对换乘者潜在类别分类影响显著。

基层卫生技术人员中医药适宜技术使用偏好研究:基于离散选择实验

背景 基层医疗卫生机构推广中医药适宜技术是“中西医并重”的一项重要工作,也是推动中医药传承与发展的重要行动。目的 分析基层卫生技术人员使用中医药适宜技术的偏好,为中医药适宜技术在基层医疗卫生机构的推广与使用提供政策建议。方法 于2021年7—8月,采用多阶段随机整群抽样的方法,在我国东、西部抽取共23家基层医疗卫生机构,纳入当天在岗的卫生技术人员319例进行问卷调查。319份问卷中295份通过一致性检验,问卷有效率为92.5%。本研究离散选择模型问卷共纳入7个属性,采用高效正交设计,获得18个选择集,并均匀地分为3个问卷版本,每个版本的问卷包括6个选择集(含退出选项)及1个一致性检验题。此外,还调查了基层卫生技术人员基本信息,包括性别、年龄、受教育水平、专业技术职称等。采用条件Logit模型和潜在类别模型对基层卫生技术人员中医药适宜技术使用进行偏好分析。采用支付意愿将属性水平变动后基层卫生技术人员效用的变化进行货币化展示。结果 条件Logit模型中,是否在医疗保险范围内、单次操作时长、对收入的影响、对工作负担的影响、对职称(岗位)晋升的帮助、技术疗效、对患者支出的影响均对卫生技术人员中医药适宜技术使用偏好存在影响(P<0.05)。潜在类别模型显示,中医药适宜技术观望类(16.2%)退出选项系数为-3.660(P<0.001),中医药适宜技术支持类(83.8%)退出选项的系数为2.189(P<0.001)。中医药适宜技术观望类更愿意使用可提升疗效的中医药适宜技术(β=1.275),中医药适宜技术支持类对使用疗效不变的技术无明显偏好(β=0.054)。结论 基层卫生技术人员更偏好使用能够增加收入、保持工作负担不变、减少或保持患者费用、有助于晋升、在医疗保险范围内且疗效更优的中医药适宜技术,推动中医药适宜技术进入医保报销目录、将中医药适宜技术使用与技术人员晋升制度挂钩能够有效提高基层卫生技术人员使用中医药适宜技术的积极性,对不同类的卫生技术人员应采取差异化激励手段。

考虑个体异质性的汽车分时租赁选择行为

传统交通行为模型缺乏对个体异质性的考虑,导致其对真实选择行为的解释可能存在差距.为了研究个体异质性对出行选择行为的影响,首先,分别构建了基于混合logit的选择模型以及基于潜在类别条件logit的选择模型;其次,使用正交设计法生成意愿调查问卷,在成都市开展新能源汽车分时租赁的出行选择实证调查;最后,利用极大似然模拟,采用Halton序列抽样对混合logit模型进行标定;采用回归分析对潜在类别条件logit模型进行求解.结果表明:步行时间、候车时间、车内时间以及出行费用是影响出行方式选择的关键因素,两种模型均反映出个体异质性对出行者选择行为有着显著影响;潜在类别条件logit模型的拟合优度为0.143,优于混合logit模型的0.139,前者命中率为77.85%,也高于后者的61.28%;潜在类别条件logit模型将出行者划分为3个类别,区分度为0.9084;类别1群体对出行费用最为敏感,对候车时间不敏感;类别2群体对步行时间和候车时间更加敏感,对费用敏感程度较低;类别3群体对时间和费用的敏感程度介于类别1和类别2之间.

考虑偏好差异的后疫情时代居民出行方式选择行为研究

为探究后疫情时代居民出行方式选择行为,运用选择实验的方法,基于问卷调查获得选择行为数据,构建出行方式选择的混合Logit模型和潜在类别条件Logit模型。采用Stata软件标定模型参数,得到后疫情时代影响居民出行方式选择的主要因素。结果表明,两种模型均体现了个体出行方式选择的异质性,潜在类别条件Logit模型与混合Logit模型相比拟合优度提高了13%,预测精度提高了3.03%,为突发公共卫生事件下分析出行行为的个体异质性提供了一种有效工具。潜在类别条件Logit模型根据居民所处低、中风险区两种情景,分别将居民划分为4类、5类人群。从出行方式属性上看,等待时间和在途时间成为居民选择出行方式最重要的影响因素。从个人社会经济属性上看,在后疫情时代收入更高的女性更倾向选择私家车出行,年龄越大对行程费用越敏感,男性更愿意选择公交、地铁出行。

考虑数据异质性的海上通道事故严重程度研究

海上通道事故的发生及演化受到多种因素的影响,常常导致不同严重程度的后果。考虑到海上事故数据固有的未观测到的异质性,以往研究的海上事故严重程度的方法总是会掩盖其中的一些潜在关系。本文提出了一种结合潜在类别聚类和混合logit模型的两步方法来探究海上事故严重程度影响因素。首先,采用潜在类别聚类将海上事故划分为不同的同质聚类;然后,采用混合logit模型分别对每一个聚类及全数据进行建模,分析影响因素对事故严重程度的影响。以从中国海事局发布的事故调查报告中提取的数据进行实证研究。计算结果表明,将海上事故事先分割成相对同质的聚类有助于揭示隐藏在全数据模型中的一些重要因素;另外也证明了所提出的方法能够在解释异质性来源方面具有很大的潜力;具体估计得出的影响海上事故严重程度因素的结果可以为海上应急响应决策提供支持。