Nền tảng lý thuyết lựa chọn và vấn đề IIA Theoretical foundations of choice and the iia problem Nhìn vào “hộp đen” của các mô hình lựa chọn Trong hai bài học vừa qua, chúng ta đã học cách sử dụng các lệnh mlogit và clogit để ước lượng các mô hình lựa chọn rời rạc. Chúng ta đã thấy rằng các lệnh này hoạt động hiệu quả, cho ra các hệ số và tỷ lệ chênh có thể diễn giải được. Tuy nhiên, cho đến nay, chúng ta vẫn xem các công thức xác suất của chúng như một “hộp đen”—chúng ta biết chúng hoạt động, nhưng chưa thực sự hiểu tại sao chúng lại có dạng toán học như vậy. Tại sao lại là hàm `exp()`? Và tại sao mẫu số lại là tổng của các hàm `exp()`? Bài học này sẽ mở “hộp đen” đó ra. Chúng ta sẽ khám phá nền tảng lý thuyết thanh lịch đằng sau cả hai mô hình logit đa thức và logit điều kiện: khuôn khổ Tối đa hóa Hữu dụng …