Método Bayesiano Jerárquico en el Estudio del Comportamiento a Nivel Individual - En el Contexto del Modelo de Elección Discreta con Preferencia Revelada y Declarada

Título original:

Hierarchical Bayesian Method in the Study of Individual Level Behavior- In the Context of Discrete Choice Modeling with Revealed and Stated Preference

Contenido del libro:

Un gran avance en la modelización de la demanda de viajes a principios de los años 70 fue la modelización basada en datos desagregados (individuales) (McFadden 2001). Aunque el modelo desagregado se centra en el comportamiento a nivel individual, los parámetros estimados del modelo son fijos para todos los individuos.

Para incorporar las variaciones no observadas en los gustos de los individuos, los últimos avances permiten que los parámetros varíen de un individuo a otro, como el modelo logit mixto, en el que se supone que los parámetros siguen una distribución. El modelo logit mixto reconoce las diferencias entre individuos, pero no distingue a los individuos que responden de forma diferente a los cambios en el servicio de viajes. Este estudio se centra en la aplicación del método Bayesiano Jerárquico para obtener inferencias a nivel individual.

Demostramos la ventaja de este método al obtener una distribución más razonable del valor del tiempo de viaje en relación con la distribución obtenida a partir del modelo logit mixto. Además, el método HB nos ayuda a combinar información procedente tanto de datos de preferencias reveladas como de preferencias declaradas, mientras que los datos de preferencias reveladas se limitan a las propiedades de sólo las alternativas elegidas.