This paper discusses model building for repeated binary response data with different time-dependent covariates each occasion. Since repeated measurements data are having correlated structure, weighed least squares(WLS) methodology is applied. Repeated measures designs are usually having different sizes of experimental units like split-plot designs. However repeated measures designs differ from split-plot designs in that the levels of one or more factors cannot be randomly assigned to one or more of the sizes of experimental units in the experiment. In this case, the levels of time cannot be assigned at random to the time intervals. Because of this nonrandom assignment, the errors corresponding to the respective experimental units may have a covariance matrix. So, the estimates of effects included in a suggested logit model are obtained by using covariance structures.
The purpose of this study is estimating the value of recreation of the eighteen national parks in Korea. A conditional logit model and a nested logit model have been estimated for the purpose. The data used for the study have been collected via a national level off-site survey. In addition, the annual aggregate data on the number of visitors to each park have been combined with the survey data to derive more reliable estimates. The paper finds that there are substantial differences in preferences for mountain and marine national parks. Not only the value of each park but also the values of the main characteristics of the parks are estimated.
The study examines households' auto ownership and car type choice with a nested legit model. In summary. ${\rho}^2$ and the inclusive values, which represent the goodness of fit of the model, are statistically significant. Therefore. the nested logit model is superior to the standard legit model in this case. Also. the elasticity of operating costs is larger than 1, which means households' car ownership and car type choice is very sensitive to the operating costs. Finally, the elasticity of the operating costs in the lower income group is higher than that or the operating costs in the higher income group.
Kim, Kyung-Whan;Ha, Man-Bok;Jeon, Yeon-Hoo;Lee, Ik-Su
International Journal of Highway Engineering
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v.9
no.1
s.31
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pp.17-27
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2007
Since early 1990s, several developed countries have applied the Electronic Toll Collection System (ETCS) to toll roads in order to solve traffic congestion and delay problems at toll plazas. For the successful operation of the ETCS, it is important to correctly forecast the ETCS using rate. In this study, it was conceived to develop a sophisticated demand forecasting model of the ETCS for toll roads in Changwon City The Binary Logit and neural network models were tested for the model considering 11 explaining variables. The best results in prediction accuracy and goodness-of-fit were obtained on the neural network model. However, because of the difficulty in predicting the 11 variables and its fitness in wide range, the Binary Logit model which considers three policy variables only is recommended as the model to forecast the ETCS using rate.
It is common to encounter correlated multiple outcomes measured on the same subject in various research fields. In developmental toxicity studies, presence of malformed pups and fetal weight are measured on the pregnant dams exposed to different levels of a toxic substance. Joint analysis of such two outcomes can result in more efficient inferences than separate models for each outcome. Most methods for joint modeling assume a normal distribution as random effects. However, in developmental toxicity studies, the response distributions may change irregularly in location and shape as the level of toxic substance changes, which may not be captured by a normal random effects model. Motivated by applications in developmental toxicity studies, we propose a Bayesian joint model for binary and continuous outcomes. In our model, we incorporate a skewed logit model for the binary outcome to allow the response distributions to have flexibly in both symmetric and asymmetric shapes on the toxic levels. We apply our proposed method to data from a developmental toxicity study of diethylhexyl phthalate.
An easy Monte Carlo Gibbs sampling approach is suggested for Bayesian analysis of cumulative logit models for ordinal polytomous data. Because in the cumulative logit model the posterior conditional distributions of parameters are not given in convenient forms for random sample generation, appropriate latent variables are introduced into the model so that in the new model all the conditional distributions are given in very convenient forms for implementation of the Gibbs sampler.
This paper discusses how to construct a generalized marginal logit model for analyzing repeated polytomous response data when some factors are applied to larger experimental units as treatments and time to a smaller experimental unit as a repeated measures factor. So, two different experimental sizes are considered. Weighted least squares(WLS) methods are used for estimating fixed effects in the suggested model.
The main objective of this paper is to analyze change of travel patterns according to public transportation reform. The paper uses data collected from Gyeongsan City. So far few researches, especially using before-and-after individual travel survey, have been conducted on analyzing effects of public transportation reform. For this research, some descriptive statistical analyses and statistical hypotheses tests were conducted. Furthermore, some empirical logit models were estimated for analyzing the individual effects of the public transportation reform. Finally, some important foundings, policy implications, and limitations of this research are discussed.
This study assumes a vehicle choice model based on the multinomial model and analyzes the vehicle choice behaviors of consumer. An SP survey targeting drivers was implemented and data was collected for model estimates, with the possible choice options of the survey takers limited to gasoline, HEV, PHEV, and EV vehicles. The explanatory variable mostly displayed a significance level of under 5%, and excluding variables for price and fuel the remaining variables were all consistent with the logical direction with the plus (+) sign and the results were determined to be rational. Consumers selecting mid-size & full-size vehicles are able to afford more than consumers that selected other vehicle types, so there was relatively little consideration given to low fuel costs when compared to vehicle price. For this reason, it was determined that for the full-size vehicle model the fuel variable could be disregarded. Socio-economic variables that were statistically significant were the age and infor variables for the sub-compact & compact, the age, infor and inc3 variables for the mid-sized & full-size vehicles.
Park, Bum-Hwan;Rho, Hag-Lae;Cheon, Seung-Hoon;Lee, Jin-Sun
Journal of the Korean Society for Railway
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v.14
no.3
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pp.276-284
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2011
In our study, we present a new LOGIT-based traffic assignment model applicable to intercity railway network. Most traffic assignment models have been developed for public transit assignment in urban area, so that they are known to produce unrealistic results in intercity railway demand analysis. Especially, since the introduction of KTX, more passengers are using a route including KTX service and the schedule becomes more compatible with transfer. Our study presents a new LOGIT-based traffic assignment model considering passenger transfer. To do so, we suggest a new route search algorithm to find K paths with non increasing order in the utility value.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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