MATH-463 / 5 crédits

Enseignant: Bierlaire Michel

Langue: Anglais


Summary

Discrete choice models allow for the analysis and prediction of individuals' choice behavior. The objective of the course is to introduce both methodological and applied aspects, in the field of marketing, transportation, and finance.

Content

1. Introduction and examples

2. Choice theory

3. Binary choice

4. Multinomial choice

5. Specification testing

6. Prediction

7. Nested Logit model

8. Multivariate extreme Value models

9. Sampling

10. Mixed models.

11. Choice models with latent variables.

12. Discrete choice and machine learning

Teaching methods

The course is a combination of ex-cathedra lectures and practical sessions.

The practical sessions consist in exercices and laboratories. They are organized every week during the semester. The students will estimate the parameters of behavioral models based on real data.

Assessment methods

Graded projects must be delivered during the semester.

A written exam is organized during the exam session.

 

Resources

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Dans les plans d'études

  • Semestre: Automne
  • Forme de l'examen: Ecrit (session d'hiver)
  • Matière examinée: Mathematical modelling of behavior
  • Cours: 2 Heure(s) hebdo x 14 semaines
  • Exercices: 2 Heure(s) hebdo x 14 semaines
  • Type: optionnel
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