Explique la dérivation du modèle logit dans les modèles de choix, couvrant les termes d'erreur, les ensembles de choix et les conditions de disponibilité.
Couvre la maximisation des revenus dans les modèles de choix, les stratégies de tarification, la concurrence sur le marché, et un exemple de modèle binaire logit.
Explore l'interprétation des réponses binaires, les fonctions de liaison, la régression logistique et la sélection des modèles à l'aide de déviances et de critères d'information.
Explore la régression logistique pour les variables de réponse binaire, couvrant des sujets tels que l'interprétation du rapport de cotes et l'ajustement du modèle.
Se penche sur la dérivation du modèle logit, soulignant limportance de lhypothèse dindépendance et de la normalisation des paramètres pendant lestimation.
Explore l'optimisation convexe, les fonctions convexes et leurs propriétés, y compris la convexité stricte et la convexité forte, ainsi que différents types de fonctions convexes comme les fonctions et les normes affines linéaires.
