数据集概述
本数据集包含用于估计离散选择模型中随机偏好异质性的代码与数据，基于Vij和Krueger（2017）的研究，提供等间隔与不等间隔网格的潜类别选择模型（LCCM）实现文件，支持相关模型的复现与应用。
文件详解
- 代码文件（.ipynb格式）：
- LCCM with equal Interval grids.ipynb：等间隔网格LCCM模型的Python代码实现
- LCCM with unequal Interval grids.ipynb：不等间隔网格LCCM模型的Python代码实现
- 输出文件（.html格式）：
- LCCM with equal Interval grids.html：等间隔网格模型代码的HTML导出文件
- LCCM with unequal Interval grids.html：不等间隔网格模型代码的HTML导出文件
- 数据文件（.csv格式）：
- study11_data.csv：包含观测ID、个人ID、选择结果、各类交通方式的时间/成本等字段（如obsID, personID, choice, ivttWalk, costCar）
- 说明文件（.txt格式）：
- instructions.txt：提供模型估计的操作说明，介绍代码文件的功能与使用方式
适用场景
- 离散选择模型研究：复现随机偏好异质性的非参数有限混合分布模型
- 交通行为分析：基于示例数据（含交通方式选择变量）验证LCCM模型效果
- 计量经济学方法应用：学习潜类别选择模型的代码实现与网格间隔设置逻辑
- 学术研究复现：辅助验证Vij和Krueger（2017）提出的模型方法
