優れておるか、という論文。モデルをさらに大げさにしたような奴。選択肢のすべてのペアがそれぞれひとつのネストをつくっていると考える。選択肢が3つあったら、選択肢1はネスト{1,2}とネスト{1,3}に属しているわけだ。先日どさっと買い込んだ本のなかの一冊、たぶん有名な教科書であるTrain(2009)を調べたら、ちゃあんと載ってました。この論文の著者の研究も引用されてました。離散選択モデルの世界では有名なモデルなのであった。知らない分野の話を毎度付け焼刃で勉強しているから、こういうナサケナイ目にあうのである。いうわけで,意気消沈して後半から流し読み。早いPC買ってきてシミュレーションでガンガン解けばいいんじゃないですか?という気がするのだが、その道の方々にはなにかしらの事情があるのだろう。ディスプレイを眺めて待ってんのが嫌だとか。閉形式のほうがクールだとか。121-133.ネットで拾った論文。私がお名前を知っているくらいだから、著者はマーケティング研究の分野で有名な研究者だと思う。前半は経済学的な観点からの、予算制約下での効用最大化モデルの紹介。複数商品の選択もカバーできる(バラエティ・シーキングの分析に使われている由)。後半は選択の文脈効果を統一的に説明する数理モデルの紹介。theoryの拡張とか(ムズカシイ...)。form)に区別しているところ、勉強になった。前者は「理論を用いてデータ間の関係を記述し、その後はその理論にたちもどらずに誘導されたモデルだけからデータを解析する方法」。「理論モデルを利用することなく統計モデルとデータだけを利用して知見を得ようとするデータ主導の方法」を含めることもある。後者は「企業や消費者の意思決定過程をモデル化し、統計モデルとデータからモデルの同定を行う」方法。便利な用語だなあ、と腑に落ちたのだが、具体例に当てはめて考えると、これは案外ややこしい話だと思った。いい例ではないかもしれないが、ある事柄についての態度項目についての探索的因子分析を行う人のなかには「各項目への回答はその回答者が持っている少数個の潜在的態度を反映しているのだ」と心的な反応生成メカニズムに踏み込んで解釈する真剣な人と、「なんでもいいから似た項目がまとまればいいや」とか「回答の傾向が少数の因子得点に縮約できればハッピー」としか考えていない呑気な人がいると思う。因子分析モデルは前者の人にとっては構造型、後者の人にとっては誘導型ということになろうか。このように、同じ数理モデルが異なる思惑で用いられている例を、ほかにもたくさん挙げることができるだろう。露ほども信じていないけど、コンジョイント分析で売上シミュレーションしちゃう、なんていうのがそれだと思う。modelという話なのですね。モデルが2つのタイプにパキッと分かれるというより、theory-drivenとdata-drivenの連続体上に位置するという感じの話なのだろうと思った。同時に、ある人が道具として使うモデルの成り立ちと、その人のアプローチとは分けて考えたほうがいいなあ、などと思った。理由2:なんか頭良さそうにみえるから)、要するにちょっと動揺しただけである。