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MATEMÁTICA APLICADA
Disciplina: Técnicas de Preferência Declarada
![](https://static.wixstatic.com/media/26a617_e377724f92d4452d8da35a9d529cfd47.gif)
Modelo Lgogit Multinomial
13 - Modelo Logit Multinomial
Admitindo-se que a parcela aleatória é regida por uma Distribuição de Gumbel (Arquivo no Formato ".PDF"), chega-se ao modelo Logit Multinomial dado pela expressão:
![](https://static.wixstatic.com/media/26a617_57444dd8769a4cdaab41a9a14666f727.png/v1/fill/w_59,h_20,al_c,q_85,usm_0.66_1.00_0.01,blur_2,enc_auto/26a617_57444dd8769a4cdaab41a9a14666f727.png)
O Modelo Logit Multinomial é aplicado aos casos com número de alternativas maior que dois. Quando o número de alternativas é igual a dois, tem-se o Modelo Logit Binomial, que é um caso particular do primeiro.
Uma propriedade chave dos Modelos Estocásticos (Arquivo no Formato ".PDF") que é o caso do Logit multinomial, é a Independência das Alternativas Irrelevantes (IIA). (Em Inglês, Independence of Irrelevant Alternatives) Na prática, em uma amostra de 100 consumidores, onde 80 escolhem a marca A e 20 escolhem a marca B, espera-se a mesma desigualdade de escolha (isto é, 80/20 = 1/4 = 25%) se os mesmos escolhessem entre as marcas A, B, C (por exemplo: 60%, 15% e 25%).
As Técnicas para Calibração dos Parâmetros do modelo podem ser:
b) Linearização Aproximada; e
A técnica frequentemente utilizada nos estudos de Preferência Declarada tem sido a Máxima Verossimilhança.
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