MOOC
Selected Topics on Discrete Choice
Description
The logit model is the workhorse of choice modelers. But it has some limitations. In particular, some assumptions used to derive it may not be consistent with the behavioral reality. It may lead to erroneous forecast. We illustrated using the so-called "red bud-blue bus" paradox, and Multivariate Extre Value models, addressing some of these issues, are introduced.
The sampling procedure used to collect choice data has a critical impact on the model estimation procedure. We introduce classical sampling procedures, and analyze in details the implications for model estimation.
In our quest to address the limitations of the logit model, we introduce a new family of models, based on "mixtures". We define what mixtures are, how they can be calculated. We investigate several important modeling assumptions that they can cover.
Random utility relies on the rationality assumption for the decision-makers. We show that human beings are not always consistent with this assumption, and may exhibit
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Proximité ontologique
Enseignant
Séances de ce MOOC (29)
Au-delà de la rationalité : l'économie comportementaleMOOC: Selected Topics on Discrete Choice
Déplacez-vous dans la prise de décision humaine au-delà de la rationalité, explorant des concepts comme l'effet de leurre.
Modèles de choix avec variables latentes : modélisation de concepts latentsMOOC: Selected Topics on Discrete Choice
Explore des modèles de choix avec des variables latentes, y compris des mesures indirectes et des indicateurs psychométriques.
Modèles de choix avec variables latentes : modélisation de concepts latentsMOOC: Selected Topics on Discrete Choice
Explore les modèles de choix avec des variables latentes et leur processus d'estimation basé sur l'intégration de la probabilité.
Variables latentes dans les modèles de choix: Étude de cas OptimaMOOC: Selected Topics on Discrete Choice
Explore l'étude de cas Optima, en analysant les attitudes et le choix du mode.
Choix discret et apprentissage automatique: deux méthodologiesMOOC: Selected Topics on Discrete Choice
S'insère dans les méthodologies complémentaires de choix discret et d'apprentissage automatique, couvrant les notations, les variables, les modèles, les processus de données, l'extrapolation, l'analyse de ce qu'il faut faire, et plus encore.
Concepts associés (158)
Algorithme
thumb|Algorithme de découpe d'un polygone quelconque en triangles (triangulation). Un algorithme est une suite finie et non ambiguë d'instructions et d’opérations permettant de résoudre une classe de problèmes. Le domaine qui étudie les algorithmes est appelé l'algorithmique. On retrouve aujourd'hui des algorithmes dans de nombreuses applications telles que le fonctionnement des ordinateurs, la cryptographie, le routage d'informations, la planification et l'utilisation optimale des ressources, le , le traitement de textes, la bio-informatique L' algorithme peut être mis en forme de façon graphique dans un algorigramme ou organigramme de programmation.
Passage piéton
droite|upright=1.5|vignette|Passage piéton à Burnaby en Colombie-Britannique (Canada). Un passage piéton (parfois appelé passage clouté, malgré la disparition des clous) est une partie de la route, aménagée afin de permettre aux piétons de circuler en sécurité sur la chaussée, généralement pour la traverser. Il est conçu pour maintenir les usagers groupés dans un espace visible par les automobilistes et où ils peuvent circuler ou traverser en toute sécurité vis-à-vis du trafic routier.
Gare ferroviaire
vignette|droite|Bâtiment voyageurs de la gare de Saint-Germain-en-Laye-Grande-Ceinture en Île-de-France, rénové en 2004. vignette|droite|Gare de Taormina-Giardini, Sicile (Italie), inaugurée en 1866. vignette|droite|Gare centrale d'Helsinki, Helsinki (Finlande), inaugurée en 1919. Une gare ferroviaire est le lieu d'arrêt des trains. Une gare comprend diverses installations qui ont une double fonction : permettre la montée et la descente des voyageurs, ou le chargement et le déchargement des marchandises ainsi que pour certaines d'entre elles, assurer des fonctions de sécurité dans la circulation des trains.
Cours associés (161)
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This course aims to introduce the basic principles of machine learning in the context of the digital humanities. We will cover both supervised and unsupervised learning techniques, and study and imple
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Machine learning and data analysis are becoming increasingly central in sciences including physics. In this course, fundamental principles and methods of machine learning will be introduced and practi
CS-411: Digital education
This course addresses the relationship between specific technological features and the learners' cognitive processes. It also covers the methods and results of empirical studies: do student actually l
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Quantifying the Unknown: Data-Driven Approaches and Applications in Energy Systems
In light of the challenges posed by climate change and the goals of the Paris Agreement, electricity generation is shifting to a more renewable and decentralized pattern, while the operation of systems like buildings is increasingly electrified. This calls ...
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This paper offers a new algorithm to efficiently optimize scheduling decisions for dial-a-ride problems (DARPs), including problem variants considering electric and autonomous vehicles (e-ADARPs). The scheduling heuristic, based on linear programming theor ...
Pergamon-Elsevier Science Ltd202450 years of behavioral models for transportation and logistics
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Fifty years ago, transportation and logistics problems were primarily analyzed either from a supply-side or a demand-side perspective, with the fields of operations research and demand modeling evolving separately. Since then, there has been a growing inte ...
2024