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基于随机系数mixed logit模型,针对车身产品层次结构,建立面向客户偏好异质性的离散选择模型.根据SP(stated preference)调查所获样本数据和参数先验分布设定,运用马尔可夫链蒙特卡洛模拟方法,对参数进行贝叶斯估计.最后,通过McFadden的似然比指标检验,证明随机系数mixed logit模型具有更好的拟合优度,更能阐明客户偏好异质性的所在.该建模方法不仅有助于捕获个性化客户需求,还有助于厂商预测潜在客户的多种偏好,从而辅助车身产品的设计开发. 相似文献
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