Bayesian inference and model comparison for random choice structures
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. We consider an environment in which agents face various choice sets, assembled from a finite universe of objects, and choose a single object each time a choice set is presented to them. Models for probabilistic discrete choice give, for each choice set, a discrete probability distribution over that choice set. We use methods of Bayesian model comparison to measure the empirical plausibility of various axioms of probabilistic discrete choice. Our testing ground is a model with very little structure — a priori, there are no restrictions on choice distributions across choice sets. We reanalyze several existing data sets, including ones obtained using experimental designs intended to elicit intransitive revealed preferences. We find empirical evidence in favour of random utility, the hypothesis that all choice probabilities are governed by a random utility function over the universe of objects. We also find evidence against the multiplicative inequality of Sattath and Tversky (1976). Since the multiplicative inequality is a necessary condition for independent random utility, a refinement of random utility stipulating that the utilities of objects are mutually independent, this constitutes evidence against independent random utility. 1.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,103 | 0,310 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,007 |
| Communication savante | 0,005 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».