# Fiches de cours

## Mathematical modelling of behavior

Bierlaire Michel

English

#### 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

MOOC

1. Introduction and examples

2. Choice theory

3. Binary choice

4. Multinomial choice

5. Specification testing

6. Prediction

Ex cathedra lectures

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

#### Learning Outcomes

By the end of the course, the student must be able to:
• Model discrete choice

#### Transversal skills

• Use a work methodology appropriate to the task.
• Assess one's own level of skill acquisition, and plan their on-going learning goals.
• Use both general and domain specific IT resources and tools

#### Teaching methods

Lectures:

The first half of the semester is based on the online MOOC "Introduction to discrete choice models". There is no lecture in class.

The second half of the semester is based on ex-cathedra lectures in class.

Exercices and laboratories:

They are organized every week during the semester. The students will estimate the parameters of behavioral models based on real data.

#### Expected student activities

Every week, the students are supposed to

1. read the appropriate material, according to the schedule (the material for a given week is supposed to be read before the lecture of that week);
2. work on the assignments for the laboratories.

#### Assessment methods

Written

Dans le cas de l'art. 3 al. 5 du Règlement de section, l'enseignant décide de la forme de l'examen qu'il communique aux étudiants concernés.

#### Resources

##### Bibliography

Ben-Akiva and Lerman (1985) Discrete Choice Analysis, MIT Press.Train (2003) Discrete Choice Methods with Simulation, Cambridge University Press.

### Dans les plans d'études

• Semestre
Automne
• Forme de l'examen
Ecrit
• Crédits
5
• Matière examinée
Mathematical modelling of behavior
• Cours
2 Heure(s) hebdo x 14 semaines
• Exercices
2 Heure(s) hebdo x 14 semaines
• Semestre
Automne
• Forme de l'examen
Ecrit
• Crédits
5
• Matière examinée
Mathematical modelling of behavior
• Cours
2 Heure(s) hebdo x 14 semaines
• Exercices
2 Heure(s) hebdo x 14 semaines
• Gestion de l'énergie et durabilité, 2020-2021, Master semestre 1
• Semestre
Automne
• Forme de l'examen
Ecrit
• Crédits
5
• Matière examinée
Mathematical modelling of behavior
• Cours
2 Heure(s) hebdo x 14 semaines
• Exercices
2 Heure(s) hebdo x 14 semaines
• Gestion de l'énergie et durabilité, 2020-2021, Master semestre 3
• Semestre
Automne
• Forme de l'examen
Ecrit
• Crédits
5
• Matière examinée
Mathematical modelling of behavior
• Cours
2 Heure(s) hebdo x 14 semaines
• Exercices
2 Heure(s) hebdo x 14 semaines
• Semestre
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• Forme de l'examen
Ecrit
• Crédits
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• Matière examinée
Mathematical modelling of behavior
• Cours
2 Heure(s) hebdo x 14 semaines
• Exercices
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Mathematical modelling of behavior
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Mathematical modelling of behavior
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2 Heure(s) hebdo x 14 semaines
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Mathematical modelling of behavior
• Cours
2 Heure(s) hebdo x 14 semaines
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2 Heure(s) hebdo x 14 semaines

### Semaine de référence

LuMaMeJeVe
8-9 CE1104
9-10
10-11 CE1104
CO021

11-12
12-13
13-14
14-15
15-16
16-17
17-18
18-19
19-20
20-21
21-22

Cours
Exercice, TP
Projet, autre

### légende

• Semestre d'automne
• Session d'hiver
• Semestre de printemps
• Session d'été
• Cours en français
• Cours en anglais
• Cours en allemand