Mode choice
ಪ್ರಯಾಣದ ವಿತರಣೆ ಮತ್ತು ಹಿಂದಿನ ಮಾರ್ಗ ನಿಯೋಜನೆಯನ್ನು ಅನುಸರಿಸಿ, ಸಾರಿಗೆ ಯೋಜನೆಯ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ನಾಲ್ಕು-ಹಂತದ ಸಾರಿಗೆ ಮುನ್ಸೂಚನೆ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ವಿಧಾನ ಆಯ್ಕೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಮೂರನೇ ಹಂತವಾಗಿದೆ. ಟ್ರಿಪ್ ವಿತರಣೆಯಿಂದ ಒದಗಿಸಲಾದ ಮೂಲ-ಗಮ್ಯಸ್ಥಾನ ಕೋಷ್ಟಕದ ಒಳಹರಿವಿನಿಂದ, ಮೋಡ್ ಆಯ್ಕೆಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಮಾದರಿ ತಯಾರಕರಿಗೆ ಪ್ರಯಾಣಿಕರು ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಾರಿಗೆ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸುವ ಸಂಭವನೀಯತೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಈ ಸಂಭವನೀಯತೆಗಳನ್ನು ಮಾದರಿ ಪಾಲು ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯವಾದ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲಾದ ಪ್ರಯಾಣಗಳ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲು ಬಳಸಬಹುದು. ಚಿಕಾಗೊ ಏರಿಯಾ ಟ್ರಾನ್ಸ್ಪೋರ್ಟೇಶನ್ ಸ್ಟಡಿ (ಸಿಎಟಿಎಸ್) ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ ಆರಂಭಿಕ ಸಾರಿಗೆ ಯೋಜನಾ ಮಾದರಿಯು ಸಾರಿಗೆಯ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಿದೆ. ಸಾಗಣೆಯ ಮೂಲಕ ಎಷ್ಟು ಪ್ರಯಾಣ ಮುಂದುವರಿಯುತ್ತದೆ ಎಂದು ತಿಳಿಯಲು ಅದು ಬಯಸಿದೆ. ಸಿಎಟಿಎಸ್ ಸಾರಿಗೆ ಪ್ರಯಾಣಗಳನ್ನು ಎರಡು ವರ್ಗಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸಿದೆಃ ಸೆಂಟ್ರಲ್ ಬ್ಯುಸಿನೆಸ್ ಡಿಸ್ಟ್ರಿಕ್ಟ್ ಅಥವಾ ಸಿಬಿಡಿ (ಮುಖ್ಯವಾಗಿ ಸಬ್ವೇ/ಎಲಿವೇಟೆಡ್ ಟ್ರಾನ್ಸಿಟ್, ಎಕ್ಸ್ಪ್ರೆಸ್ ಬಸ್ಸುಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಯಾಣಿಕರ ರೈಲುಗಳ ಮೂಲಕ) ಮತ್ತು ಇತರ (ಮುಖ್ಯವಾಗಿ ಸ್ಥಳೀಯ ಬಸ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ). ಎರಡನೆಯದರಲ್ಲಿ, ವಾಹನ ಮಾಲೀಕತ್ವ ಮತ್ತು ಬಳಕೆಯಲ್ಲಿನ ಹೆಚ್ಚಳವು ಬಸ್ ಬಳಕೆಯ ವಿರುದ್ಧ ವಿನಿಮಯವಾಗಿತ್ತು; ಪ್ರವೃತ್ತಿಯ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಬಳಸಲಾಯಿತು. ಸಿಬಿಡಿ ಭೂ ಬಳಕೆಗಳ ಅಂದಾಜುಗಳೊಂದಿಗೆ ಐತಿಹಾಸಿಕ ಮೋಡ್ ಆಯ್ಕೆಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಸಿಬಿಡಿ ಪ್ರಯಾಣವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲಾಗಿದೆ. ಅನೇಕ ಅಧ್ಯಯನಗಳಲ್ಲಿ ಸ್ವಲ್ಪಮಟ್ಟಿಗೆ ಇದೇ ರೀತಿಯ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಸಿಎಟಿಎಸ್ನ ಎರಡು ದಶಕಗಳ ನಂತರ, ಲಂಡನ್ ಅಧ್ಯಯನವು ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ ಅದೇ ವಿಧಾನವನ್ನು ಅನುಸರಿಸಿತು, ಆದರೆ ಈ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಸಂಶೋಧಕರು ಮೊದಲು ನಗರದ ಒಳಭಾಗದಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಹೊರಭಾಗದಲ್ಲಿ ಮಾಡಿದ ಪ್ರವಾಸಗಳನ್ನು ವಿಂಗಡಿಸಿದ್ದಾರೆ. ಈ ವಿಧಾನವನ್ನು ಅನುಸರಿಸಲಾಯಿತು ಏಕೆಂದರೆ ಆದಾಯವು (ವಾಹನಗಳ ಖರೀದಿ ಮತ್ತು ಬಳಕೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ) ಮೋಡ್ ಆಯ್ಕೆಯನ್ನು ಪ್ರೇರೇಪಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸಲಾಗಿತ್ತು. ಸಿಎಟಿಎಸ್ನಲ್ಲಿ ಡೈವರ್ಷನ್ ಕರ್ವ್ ತಂತ್ರಗಳು ಲಭ್ಯವಿದ್ದವು ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಕೆಲವು ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತಿತ್ತು. ಮೊದಲಿಗೆ, ಸಿಎಟಿಎಸ್ ರಸ್ತೆಗಳು ಮತ್ತು ಅಪಧಮನಿಯ ರಸ್ತೆಗಳಿಂದ ವಾಹನ ಸಂಚಾರವನ್ನು ಉದ್ದೇಶಿತ ಎಕ್ಸ್ಪ್ರೆಸ್ವೇಗಳಿಗೆ ತಿರುಗಿಸುವುದನ್ನು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಿತು. ಶೇಕಡಾವಾರು ದಟ್ಟಣೆಯು ಬೈಪಾಸ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ನಗರಗಳ ಸುತ್ತಲೂ ನಿರ್ಮಿಸಲಾದ ಬೈಪಾಸ್ಗಳಿಗೆ ತಿರುವು ವಕ್ರಾಕೃತಿಗಳನ್ನು ಸಹ ಬಳಸಲಾಯಿತು. ತಿರುವು ವಕ್ರರೇಖೆಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ವಿಧಾನ ಆಯ್ಕೆಯ ಆವೃತ್ತಿಯು ಈ ರೀತಿ ಮುಂದುವರಿಯುತ್ತದೆಃ ಒಂದು ಅನುಪಾತವನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆಃ ಇಲ್ಲಿಃ m ಮತ್ತು R ವಿಧಾನದ ಮೂಲಕ cm = ಪ್ರಯಾಣದ ಸಮಯವು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ದತ್ತಾಂಶವಾಗಿದೆಃ ನಾವು ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕಿದ R ಅನ್ನು ನೀಡಿದರೆ, ಗ್ರಾಫ್ ನಮಗೆ ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯಲ್ಲಿನ ಶೇಕಡಾವಾರು ಬಳಕೆದಾರರು ಸಾಗಣೆಯನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ ಎಂದು ಹೇಳುತ್ತದೆ. ತಂತ್ರದ ಒಂದು ವ್ಯತ್ಯಾಸವೆಂದರೆ ಸಮಯದ ಬದಲು ವೆಚ್ಚಗಳನ್ನು ಬೇರೆಡೆಗೆ ತಿರುಗಿಸುವ ಅನುಪಾತದಲ್ಲಿ ಬಳಸುವುದು. ಸಮಯ ಅಥವಾ ವೆಚ್ಚದ ಅನುಪಾತವನ್ನು ಬಳಸುವ ನಿರ್ಧಾರವು ಕೈಯಲ್ಲಿರುವ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುತ್ತದೆ. ಟ್ರಾನ್ಸಿಟ್ ಏಜೆನ್ಸಿಗಳು ವಿವಿಧ ರೀತಿಯ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳಿಗೆ ತಿರುವುಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದವು, ಆದ್ದರಿಂದ ಆದಾಯ ಮತ್ತು ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಸಾಂದ್ರತೆಯಂತಹ ಅಸ್ಥಿರಗಳು ಸೂಚ್ಯವಾಗಿ ಪ್ರವೇಶಿಸಿದವು. ತಿರುವುಗಳು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಅವಲೋಕನಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿವೆ, ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಸುಧಾರಣೆಯು ಉತ್ತಮವಾದ (ಹೆಚ್ಚು ಹೆಚ್ಚು ಸೂಚ್ಯ) ದತ್ತಾಂಶದಿಂದ ಉಂಟಾಗಿದೆ. ಅನೇಕ ಮಾರುಕಟ್ಟೆಗಳಿಗೆ ವಕ್ರಾಕೃತಿಗಳು ಲಭ್ಯವಿವೆ. ದತ್ತಾಂಶ ಮತ್ತು ಶ್ರೇಣಿಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಪಡೆಯುವುದು ಕಷ್ಟವೇನಲ್ಲ. ಸಾಗಣೆಯ ವಿಸ್ತರಣೆಯು ನಿರ್ವಾಹಕರು ಮತ್ತು ಯೋಜಕರಿಂದ ದತ್ತಾಂಶ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯನ್ನು ಪ್ರೇರೇಪಿಸಿದೆ. ಈ ಹಿಂದೆ ಚರ್ಚಿಸಲಾದ ಯಾಕೋವ್ ಜಹಾವಿಯ UMOT ಅಧ್ಯಯನಗಳು, ತಿರುವು ವಕ್ರಾಕೃತಿಗಳ ಅನೇಕ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿವೆ. ಒಂದು ಅರ್ಥದಲ್ಲಿ, ತಿರುವು ವಕ್ರ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಪರಿಣಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಾಗಿದೆ. ಯೋಜಕರು ನೆರೆಹೊರೆಗಳನ್ನು "ಕಣ್ಣು ಹಾಯಿಸಬಹುದು" ಮತ್ತು ಮಾರ್ಗಗಳು ಮತ್ತು ದಿನದ ಸಮಯದ ಮೂಲಕ ಸಾರಿಗೆ ಸವಾರರನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಬಹುದು. ಬದಲಾಗಿ, ತಿರುವುಗಳನ್ನು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ ಗಮನಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಚಿತ್ರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾದ ಪ್ರಯಾಣ ಬೇಡಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಸಂಚಾರ ಉತ್ಪಾದನೆಯ ಅನುಬಂಧದಲ್ಲಿ ಪ್ರಯಾಣ ಬೇಡಿಕೆಯ ಸಿದ್ಧಾಂತವನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಲಾಯಿತು. ಈ ಕ್ಷೇತ್ರದ ಕೇಂದ್ರಬಿಂದುವು 1962 ರಲ್ಲಿ ಸ್ಟಾನ್ ವಾರ್ನರ್ ಅವರು ಮಾಡಿದ ಕೆಲಸವನ್ನು ಅನುಸರಿಸಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ ಮಾದರಿಗಳ ಗುಂಪಾಗಿದೆ (ಸ್ಟ್ರಾಟೆಜಿಕ್ ಚಾಯ್ಸ್ ಆಫ್ ಮೋಡ್ ಇನ್ ಅರ್ಬನ್ ಟ್ರಾವೆಲ್ಃ ಎ ಸ್ಟಡಿ ಆಫ್ ಬೈನರಿ ಚಾಯ್ಸ್). ಸಿಎಟಿಎಸ್ನ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು, ವಾರ್ನರ್ ಜೀವಶಾಸ್ತ್ರ ಮತ್ತು ಮನೋವಿಜ್ಞಾನದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ವರ್ಗೀಕರಣ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ತನಿಖೆ ಮಾಡಿದರು. ವಾರ್ನರ್ ಮತ್ತು ಇತರ ಆರಂಭಿಕ ತನಿಖಾಧಿಕಾರಿಗಳಿಂದ ನಿರ್ಮಿಸಿದ, ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾದ ಬೇಡಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳು ಹೊರಹೊಮ್ಮಿದವು. ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ವ್ಯಕ್ತಿಗಳು ವೀಕ್ಷಣೆಯ ಮೂಲ ಘಟಕಗಳೆಂದು ವಿಂಗಡಿಸಲಾಗಿದೆ, ಆದರೂ ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸುತ್ತದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಮಾದರಿಗಳು ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಆಯ್ಕೆಯ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ವಿವರಿಸುವ ಒಂದೇ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ. ನಡವಳಿಕೆಯು ಪ್ರವೇಶಿಸುತ್ತದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಈ ಸಿದ್ಧಾಂತವು ಅರ್ಥಶಾಸ್ತ್ರದಿಂದ ಗ್ರಾಹಕ ನಡವಳಿಕೆಯ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಮನೋವಿಜ್ಞಾನದಿಂದ ಆಯ್ಕೆಯ ನಡವಳಿಕೆಯ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳ ಭಾಗಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡಿದೆ. ಬರ್ಕ್ಲಿಯ ಕ್ಯಾಲಿಫೋರ್ನಿಯಾ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾನಿಲಯದ ಸಂಶೋಧಕರು (ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಅವರ ಪ್ರಯತ್ನಗಳಿಗಾಗಿ ಅರ್ಥಶಾಸ್ತ್ರದಲ್ಲಿ ನೊಬೆಲ್ ಪ್ರಶಸ್ತಿಯನ್ನು ಗೆದ್ದ ಡೇನಿಯಲ್ ಮ್ಯಾಕ್ಫ್ಯಾಡೆನ್) ಮತ್ತು ಮ್ಯಾಸಚೂಸೆಟ್ಸ್ ಇನ್ಸ್ಟಿಟ್ಯೂಟ್ ಆಫ್ ಟೆಕ್ನಾಲಜಿ (ಮೊಶೆ ಬೆನ್-ಅಕಿವಾ) (ಮತ್ತು ಎಮ್ಐಟಿ ಸಂಬಂಧಿತ ಸಲಹಾ ಸಂಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಕೇಂಬ್ರಿಡ್ಜ್ ಸಿಸ್ಟಮೆಟಿಕ್ಸ್) ಆಯ್ಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳು, ನೇರ ಬೇಡಿಕೆ ಮಾದರಿಗಳು (ಡಿಡಿಎಂ), ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಉಪಯುಕ್ತತೆ ಮಾದರಿಗಳು (ಆರ್ಯುಎಂ) ಅಥವಾ ಅದರ ಅತ್ಯಂತ ಬಳಸಿದ ರೂಪದಲ್ಲಿ, ಬಹುಪದೀಯ ಲಾಗಿಟ್ ಮಾದರಿ (ಎಂಎನ್ಎಲ್) ಎಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುವದನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ್ದಾರೆ. ಆಯ್ಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳು ಬಹಳಷ್ಟು ಗಮನ ಮತ್ತು ಕೆಲಸವನ್ನು ಸೆಳೆದಿವೆ; ಇಂಟರ್ನ್ಯಾಷನಲ್ ಅಸೋಸಿಯೇಷನ್ ಫಾರ್ ಟ್ರಾವೆಲ್ ಬಿಹೇವಿಯರ್ ರಿಸರ್ಚ್ನ ಪ್ರೊಸೀಡಿಂಗ್ಸ್ ಮಾದರಿಗಳ ವಿಕಾಸವನ್ನು ನಿರೂಪಿಸುತ್ತದೆ. ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಆಧುನಿಕ ಸಾರಿಗೆ ಯೋಜನೆ ಮತ್ತು ಸಾರಿಗೆ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಪಠ್ಯಪುಸ್ತಕಗಳಲ್ಲಿ ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ತ್ವರಿತ ಮಾದರಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗೆ ಒಂದು ಕಾರಣವೆಂದರೆ ಅದರ ಅಗತ್ಯವನ್ನು ಮನಗಾಣುವುದು. ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಲಾಗುತ್ತಿತ್ತು (ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಸಾರಿಗೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು) ಅಲ್ಲಿ ತಿರುವು ವಕ್ರಾಕೃತಿಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಸುವ ರೀತಿಯ ಯಾವುದೇ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಅನುಭವ ಲಭ್ಯವಿರಲಿಲ್ಲ. ಆಯ್ಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳು ಎರಡಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಪರ್ಯಾಯಗಳ ಹೋಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಪರ್ಯಾಯಗಳ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತವೆ. ಒಟ್ಟಾರೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಮೇಲೆ ಕಡಿಮೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿರುವ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ನಡವಳಿಕೆಯ ವಿಷಯದೊಂದಿಗೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ತಂತ್ರಕ್ಕಾಗಿ ಸಾಮಾನ್ಯ ಬಯಕೆ ಇತ್ತು. ಮತ್ತು ಆಕರ್ಷಣೆ ಕೂಡ ಇತ್ತು, ಏಕೆಂದರೆ ಆಯ್ಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳು ತಾರ್ಕಿಕ ಮತ್ತು ನಡವಳಿಕೆಯ ಬೇರುಗಳನ್ನು 1920 ರ ದಶಕದವರೆಗೆ ವಿಸ್ತರಿಸಿವೆ ಮತ್ತು ಕೆಲ್ವಿನ್ ಲ್ಯಾಂಕಾಸ್ಟರ್ನ ಗ್ರಾಹಕ ನಡವಳಿಕೆಯ ಸಿದ್ಧಾಂತ, ಉಪಯುಕ್ತತೆ ಸಿದ್ಧಾಂತ ಮತ್ತು ಆಧುನಿಕ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ವಿಧಾನಗಳಲ್ಲಿ ಬೇರುಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ. ಆರಂಭಿಕ ಮನೋವಿಜ್ಞಾನದ ಕೆಲಸವು ವಿಶಿಷ್ಟ ಪ್ರಯೋಗವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿತ್ತುಃ ಇಲ್ಲಿ ತೂಕವಿರುವ ಎರಡು ವಸ್ತುಗಳು, ಡಬ್ಲ್ಯೂ 1 ಮತ್ತು ಡಬ್ಲ್ಯೂ 2, ಯಾವುದು ಭಾರವಾಗಿರುತ್ತದೆ? ಅಂತಹ ಪ್ರಯೋಗದ ಸಂಶೋಧನೆಯ ಪ್ರಕಾರ, ತೂಕದಲ್ಲಿ ವ್ಯತ್ಯಾಸವು ಹೆಚ್ಚಾದಂತೆ, ಸರಿಯಾಗಿ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವ ಸಂಭವನೀಯತೆ ಹೆಚ್ಚಾಗುತ್ತದೆ. ಸರಿಯಾದ ಫಲಿತಾಂಶದ ಮೇಲೆ ಇರುವ ಗ್ರಾಫ್ಗಳನ್ನು ಹೋಲುತ್ತದೆ. ಲೂಯಿಸ್ ಲಿಯಾನ್ ಥರ್ಸ್ಟೋನ್ (1920 ರ ದಶಕದಲ್ಲಿ) ಗ್ರಹಿಸಿದ ತೂಕ, ಡಬ್ಲ್ಯೂ = ವಿ + ಇ, ಅಲ್ಲಿ ವಿ ನಿಜವಾದ ತೂಕ ಮತ್ತು ಇ ಇ (ಇ) = 0 ನೊಂದಿಗೆ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಿದರು. ಇ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಮತ್ತು ಒಂದೇ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ವಿತರಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ (ಎನ್ಐಡಿ) ಎಂಬ ಊಹೆಯು ಬೈನರಿ ಪ್ರೋಬಿಟ್ ಮಾದರಿಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಅರ್ಥಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರು ಭೌತಿಕ ತೂಕಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಉಪಯುಕ್ತತೆಯೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಗಮನಿಸಿದ ಉಪಯುಕ್ತತೆ = ಸರಾಸರಿ ಉಪಯುಕ್ತತೆ + ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಪದ ಎಂದು ಹೇಳುತ್ತಾರೆ. ವಸ್ತುವಿನ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕು, ಆದ್ದರಿಂದ ನಾವು u (x) = v (x) + e (x) ಅನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದೇವೆ. ನಾವು ಥರ್ಸ್ಟನ್ನ ಊಹೆಯನ್ನು ಅನುಸರಿಸಿದರೆ, ನಾವು ಮತ್ತೆ ಪ್ರೋಬಿಟ್ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದೇವೆ. ದೋಷ ಪದಗಳನ್ನು ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿ ಮತ್ತು ಒಂದೇ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ವೈಬುಲ್, ಗುಂಬೆಲ್ ಟೈಪ್ I, ಅಥವಾ ಡಬಲ್ ಘಾತೀಯ ವಿತರಣೆಯೊಂದಿಗೆ ವಿತರಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸುವುದು ಪರ್ಯಾಯವಾಗಿದೆ. (ಅವು ಹೆಚ್ಚು ಒಂದೇ ಆಗಿರುತ್ತವೆ, ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಬಾಲಗಳಲ್ಲಿ (ದಪ್ಪವಾಗಿ) ಸಾಮಾನ್ಯ ವಿತರಣೆಯಿಂದ ಸ್ವಲ್ಪ ಭಿನ್ನವಾಗಿರುತ್ತವೆ). ಇದು ಮಲ್ಟಿನೋಮಿಯಲ್ ಲಾಗಿಟ್ ಮಾದರಿಯನ್ನು (ಎಂ. ಎನ್. ಎಲ್.) ನೀಡುತ್ತದೆ. ಬಳಸಬಹುದಾದ ಇತರ ವಿತರಣೆಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ವೈಬುಲ್ ಅಪೇಕ್ಷಣೀಯ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಎಂದು ಡೇನಿಯಲ್ ಮ್ಯಾಕ್ಫ್ಯಾಡೆನ್ ವಾದಿಸಿದರು. ಇತರ ವಿಷಯಗಳ ಜೊತೆಗೆ, ದೋಷ ಪದಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಮತ್ತು ಒಂದೇ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ವಿತರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಲಾಗಿಟ್ ಮಾದರಿಯು ಸರಳವಾಗಿ ಮೋಡ್ ಅನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡದಿರುವ ಸಂಭವನೀಯತೆಗೆ ಮೋಡ್ ಅನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಲಾಗ್ ಅನುಪಾತವಾಗಿದೆ. ಲಾಗಿಟ್ ಮಾದರಿ ಮತ್ತು ನಾವು ಮೊದಲೇ ಅಂದಾಜು ಮಾಡಿದ ಎಸ್-ವಕ್ರಾಕೃತಿಗಳ ನಡುವಿನ ಗಣಿತದ ಹೋಲಿಕೆಯನ್ನು ಗಮನಿಸಿ, ಆದಾಗ್ಯೂ ಇಲ್ಲಿ ಸಮಯಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಉಪಯುಕ್ತತೆಯೊಂದಿಗೆ ಪಾಲು ಹೆಚ್ಚಾಗುತ್ತದೆ. ಆಯ್ಕೆಯ ಮಾದರಿಯೊಂದಿಗೆ ನಾವು ಒಂದು ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸುವ ಪ್ರಯಾಣಿಕರ ಪಾಲನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತಿದ್ದೇವೆ (ಅಥವಾ ಒಬ್ಬ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಪ್ರಯಾಣಿಕನು ಪ್ರಯಾಣಿಕರ ಸಂಖ್ಯೆಯಿಂದ ಗುಣಿಸಿದ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸುವ ಸಂಭವನೀಯತೆ). ಎಸ್-ವಕ್ರಾಕೃತಿಗಳೊಂದಿಗಿನ ಹೋಲಿಕೆಯು ವಿಧಾನಗಳು (ಅಥವಾ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳು) ಅವುಗಳ ಉಪಯುಕ್ತತೆ ಹೆಚ್ಚಾದಂತೆ ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲ್ಪಡುತ್ತವೆ ಎಂದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಹಲವಾರು ಕಾರಣಗಳಿಂದ ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ. ಮೊದಲನೆಯದಾಗಿ, ಉಪಯುಕ್ತತೆಯು ಸ್ವತಃ ಜಾಲಬಂಧ ಪರಿಣಾಮಗಳ ಕಾರ್ಯವಾಗಿರುವುದರಿಂದ, ಹೆಚ್ಚು ಬಳಕೆದಾರರು, ಹೆಚ್ಚು ಮೌಲ್ಯಯುತವಾದ ಸೇವೆಯು, ಜಾಲಬಂಧಕ್ಕೆ ಸೇರುವ ಹೆಚ್ಚಿನ ಉಪಯುಕ್ತತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ. ಎರಡನೆಯದಾಗಿ, ಬಳಕೆದಾರರ ವೆಚ್ಚಗಳು ಕಡಿಮೆಯಾದಂತೆ ಉಪಯುಕ್ತತೆ ಹೆಚ್ಚಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ಸ್ಥಿರ ವೆಚ್ಚಗಳು ಹೆಚ್ಚಿನ ಬಳಕೆದಾರರ ಮೇಲೆ ಹರಡಿದಾಗ ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ (ಮತ್ತೊಂದು ಜಾಲ ಪರಿಣಾಮ). ಮೂರನೇ ತಾಂತ್ರಿಕ ಪ್ರಗತಿಗಳು, ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಸಂಭವಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರರ ಸಂಖ್ಯೆ ಹೆಚ್ಚಾದಂತೆ, ಸಾಪೇಕ್ಷ ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಉಪಯುಕ್ತತೆಯ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿಯ ಒಂದು ವಿವರಣೆಯನ್ನು ನೀಡಲಾಗಿದೆಃ ಇಲ್ಲಿ ಪೈ = ಮೋಡ್ ಅನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವ ಸಂಭವನೀಯತೆ ಅಂದರೆ. ಪಿಎ = ಆಟೋ ಸಿಎ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಸಂಭವನೀಯತೆ, ಸಿಟಿ = ಆಟೋದ ವೆಚ್ಚ, ಟ್ರಾನ್ಸಿಟ್ ಟಿಎ, ಟಿಟಿ = ಆಟೋ ಪ್ರಯಾಣದ ಸಮಯ, ಟ್ರಾನ್ಸಿಟ್ ಐ = ಆದಾಯ ಎನ್ = ಪ್ರಯಾಣಿಕರ ಸಂಖ್ಯೆ ಬೀಜಗಣಿತದೊಂದಿಗೆ, ಮಾದರಿಯನ್ನು ಅದರ ಅತ್ಯಂತ ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸುವ ರೂಪಕ್ಕೆ ಅನುವಾದಿಸಬಹುದುಃ ಈ ಮಾದರಿಯ ಅಂದಾಜು ಮತ್ತು ಬಳಕೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಎರಡು ಸಂಘರ್ಷದ ಹೇಳಿಕೆಗಳನ್ನು ನೀಡುವುದು ನ್ಯಾಯಯುತವಾಗಿದೆಃ ಇದು "ಕಾರ್ಡ್ಗಳ ಮನೆ", ಮತ್ತು ತಾಂತ್ರಿಕವಾಗಿ ಸಮರ್ಥ ಮತ್ತು ಚಿಂತನಶೀಲ ವಿಶ್ಲೇಷಕರಿಂದ ಬಳಸಲ್ಪಡುತ್ತದೆ, ಇದು ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ. "ಹೌಸ್ ಆಫ್ ಕಾರ್ಡ್ಸ್" ಸಮಸ್ಯೆಯು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಮಾದರಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟತೆಯ ಉಪಯುಕ್ತತೆ ಸಿದ್ಧಾಂತದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಉದ್ಭವಿಸುತ್ತದೆ. ಸ್ಥೂಲವಾಗಿ, ಉಪಯುಕ್ತತೆಯ ಸಿದ್ಧಾಂತವು (1) ಬಳಕೆದಾರರು ಮತ್ತು ಪೂರೈಕೆದಾರರು ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಪರಿಪೂರ್ಣ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದಾರೆ; (2) ಅವರು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದಾರೆ (ಒಂದೇ ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸುತ್ತಾರೆ, ಅವರು ಯಾವಾಗಲೂ ಅದೇ ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು ಮಾಡುತ್ತಾರೆ); ಮತ್ತು (3) ಪರ್ಯಾಯಗಳ ನಡುವೆ ಬದಲಾಯಿಸುವುದು ವೆಚ್ಚರಹಿತವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಊಹಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಊಹೆಗಳು ನಡವಳಿಕೆಯ ಬಗ್ಗೆ ತಿಳಿದಿರುವ ಸಂಗತಿಗಳಿಗೆ ಸರಿಯಾಗಿ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಇದಲ್ಲದೆ, ಸಾರ್ವತ್ರಿಕ ಉಪಯುಕ್ತತೆಯ ಪ್ರಮಾಣವಿಲ್ಲದ ಕಾರಣ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯಾದ್ಯಂತ ಉಪಯುಕ್ತತೆಯನ್ನು ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸುವುದು ಅಸಾಧ್ಯವಾಗಿದೆ. ಒಂದು ಆಯ್ಕೆಯು ನೆಟ್ ಯುಟಿಲಿಟಿ ಯುಜೆಕೆ (ಆಯ್ಕೆ ಕೆ, ವ್ಯಕ್ತಿ ಜೆ) ಅನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸೋಣ. ಒಂದು ವಸ್ತು ಮತ್ತು ವ್ಯಕ್ತಿ ಜೆ ನ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಕಾರ್ಯವಾದ ವ್ಯವಸ್ಥಿತ ಭಾಗವಾದ ವಿಜೆಕೆ, ಜೊತೆಗೆ ಅಭಿರುಚಿಗಳು, ವೀಕ್ಷಣೆಯ ದೋಷಗಳು ಮತ್ತು ಇತರ ವಿಷಯಗಳ ಗುಂಪನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಭಾಗ ಇಜೆಕೆ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದನ್ನು ನಾವು ಊಹಿಸಬಹುದು (ಇದು ಇಲ್ಲಿ ಅಸ್ಪಷ್ಟವಾಗುತ್ತದೆ). (ವಾಹನದಂತಹ ವಸ್ತುವು ಉಪಯುಕ್ತತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದಿಲ್ಲ, ಇದು ಉಪಯುಕ್ತತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ವಾಹನದ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು.) ಇ ಪರಿಚಯವು ನಮಗೆ ಸ್ವಲ್ಪ ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಮಾಡಲು ಅವಕಾಶ ನೀಡುತ್ತದೆ. ಮೇಲೆ ತಿಳಿಸಿದಂತೆ, ನಾವು ಗಮನಿಸಬಹುದಾದ ಉಪಯುಕ್ತತೆಯನ್ನು ಒಂದು ಕಾರ್ಯವೆಂದು ಭಾವಿಸುತ್ತೇವೆಃ ಅಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿ ವೇರಿಯೇಬಲ್ ಆಟೋ ಟ್ರಿಪ್ ನ ಲಕ್ಷಣವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ. β0 ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಪರ್ಯಾಯ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸ್ಥಿರಾಂಕ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಾದರಿ ತಯಾರಕರು ಇದು ಸಮೀಕರಣದಿಂದ ಹೊರಗಿರುವ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಹೇಳುತ್ತಾರೆ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಒಂದು ವಿಧಾನದ ರಾಜಕೀಯ ನಿಖರತೆ, ನಾನು ಸಾಗಣೆಯನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಂಡರೆ ನಾನು ನೈತಿಕವಾಗಿ ನ್ಯಾಯಯುತ ಎಂದು ಭಾವಿಸುತ್ತೇನೆ, ಆದ್ದರಿಂದ β0 ಆಟೋಮೊಬೈಲ್ಗೆ ಋಣಾತ್ಮಕವಾಗಿರಬಹುದು), ಆದರೆ ಇದು ದೋಷ ಪದಗಳನ್ನು ಎನ್ಐಡಿ ಮಾಡಲು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಅರ್ಥಶಾಸ್ತ್ರದ ಅಂದಾಜು ಈಗ ಕೆಲವು ತಾಂತ್ರಿಕ ವಿಷಯಗಳತ್ತ ತಿರುಗಿದರೆ, ನಾವು v (x) ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಅಂದಾಜು ಮಾಡುತ್ತೇವೆ? ಉಪಯುಕ್ತತೆ (v (x)) ಅನ್ನು ಗಮನಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ನಾವು ಗಮನಿಸಬಹುದಾದ ಆಯ್ಕೆಗಳು (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, 0 ಅಥವಾ 1 ಎಂದು ಅಳೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ), ಮತ್ತು ನಾವು 0 ರಿಂದ 1 ರವರೆಗಿನ ಆಯ್ಕೆಗಳ ಸಂಭವನೀಯತೆಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಮಾತನಾಡಲು ಬಯಸುತ್ತೇವೆ. (ನಾವು 0s ಮತ್ತು 1s ಮೇಲೆ ಹಿಂಜರಿತವನ್ನು ಮಾಡಿದರೆ ನಾವು ಆಟೋವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ 1.4 ಅಥವಾ-0.2 ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಅಳೆಯಬಹುದು.) ಇದಲ್ಲದೆ, ದೋಷ ಪದಗಳ ವಿತರಣೆಯು ಸೂಕ್ತವಾದ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದಿಲ್ಲ. ಈ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ರೂಪದ ಗರಿಷ್ಠ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಅಂದಾಜು ಮಾಡುವುದು ಎಂ. ಎನ್. ಎಲ್ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಕಾರ್ಯವೆಂದರೆಃ ಅಂದಾಜು ನಿಯತಾಂಕಗಳಿಗೆ ನಾವು ಗರಿಷ್ಠ L * ಅನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುತ್ತೇವೆ. ಇದು ಯಾವಾಗ ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆಃ ಲಾಗ್-ಲೈಕ್ಲಿಹುಡ್ನೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವುದು ಸುಲಭ, ಏಕೆಂದರೆ ಉತ್ಪನ್ನಗಳು ಮೊತ್ತಕ್ಕೆ ತಿರುಗುತ್ತವೆಃ ಜಾನ್ ಬಿಟ್ಜಾನ್ನ ಟ್ರಾನ್ಸ್ಪೋರ್ಟೇಶನ್ ಎಕನಾಮಿಕ್ಸ್ ನೋಟ್ಸ್ನಿಂದ ಅಳವಡಿಸಿಕೊಂಡ ಉದಾಹರಣೆಯನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ. X ಬೈನರಿ ವೇರಿಯೇಬಲ್ ಆಗಿರಲಿ, ಅದು ಸಂಭವನೀಯತೆ γ ಯೊಂದಿಗೆ 1 ಕ್ಕೆ ಸಮನಾಗಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸಂಭವನೀಯತೆಯೊಂದಿಗೆ 0 ಕ್ಕೆ ಸಮನಾಗಿರುತ್ತದೆ (1− ಗಾಮಾ). ನಂತರ f (0) = (1 − γ) ಮತ್ತು f (1) = γ. ನಾವು X ನ 5 ಅವಲೋಕನಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದೇವೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸೋಣ, ಇದು ಮಾದರಿಯನ್ನು {1,1,1,0,1} ನೀಡುತ್ತದೆ. γ ನ ಗರಿಷ್ಠ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಅಂದಾಜುದಾರನನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು γ ನ ವಿವಿಧ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ, ಮತ್ತು ಈ ಮೌಲ್ಯಗಳಿಗೆ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಚಿತ್ರಿಸುವ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಿ {1,1,1,0,1} γ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು 0 ತೆಗೆದುಕೊಂಡರೆ, ನಮ್ಮ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಚಿತ್ರಿಸುವ ಸಂಭವನೀಯತೆಯು 0 ಆಗಿದೆ. γ ಯು 0.1 ಆಗಿದ್ದರೆ, ನಮ್ಮ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಪಡೆಯುವ ಸಂಭವನೀಯತೆಯು ಹೀಗಿರುತ್ತದೆಃ f (1,1,1,0,1) = f (1) f (1) f (0) f (1) = 0.1 × 0.1 × 0.1 × 0.9 × 0.1 = 0.00009 ನಾವು ನಮ್ಮ ಮಾದರಿಯನ್ನು γ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯಲ್ಲಿ ಪಡೆಯುವ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕಬಹುದು-ಇದು ನಮ್ಮ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಕಾರ್ಯವಾಗಿದೆ. ಲಾಗಿಟ್ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ n ಸ್ವತಂತ್ರ ಅವಲೋಕನಗಳಿಗೆ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಕಾರ್ಯವೆಂದರೆಃ Yi = 1 ಅಥವಾ 0 (ಉದಾ. ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಅಥವಾ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಅಲ್ಲ) ಮತ್ತು ಪೈ = ಯಿ = 1 ಅನ್ನು ಗಮನಿಸುವ ಸಂಭವನೀಯತೆ ಲಾಗ್ ಸಂಭವನೀಯತೆಯು ಹೀಗಿರುತ್ತದೆಃ ದ್ವಿಪದ (ಎರಡು ಪರ್ಯಾಯ) ಲಾಗಿಟ್ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ, ಆದ್ದರಿಂದ ಲಾಗ್-ಲೈಕ್ಲಿಹುಡ್ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಭಾಗಶಃ ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ಶೂನ್ಯಕ್ಕೆ ಹೊಂದಿಸಿ ಗರಿಷ್ಠಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆಃ ಮೇಲಿನವು ಆಧುನಿಕ ಎಂ. ಎನ್. ಎಲ್ ಆಯ್ಕೆಯ ಮಾದರಿಯ ಸಾರವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. "ಕೆಂಪು ಬಸ್, ನೀಲಿ ಬಸ್" ಸಮಸ್ಯೆ; ನೆಸ್ಟೆಡ್ ಮಾದರಿಗಳ ಬಳಕೆ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಆಟೋ ಮತ್ತು ಟ್ರಾನ್ಸಿಟ್ ನಡುವಿನ ಆಯ್ಕೆಯನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಿ, ನಂತರ ರೈಲು ಮತ್ತು ಬಸ್ ಟ್ರಾನ್ಸಿಟ್ ನಡುವಿನ ಆಯ್ಕೆಯನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಿ); ಗ್ರಾಹಕರ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಅಳತೆಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಪಡೆಯಬಹುದು; ಮತ್ತು ಮಾದರಿ ಅಂದಾಜು, ಯೋಗ್ಯತೆಯ ಒಳ್ಳೆಯತನ, ಇತ್ಯಾದಿ. ಈ ವಿಷಯಗಳಿಗಾಗಿ ಒರ್ಟುಜರ್ ಮತ್ತು ವಿಲ್ಲಮ್ಸೆನ್ (2001) ನಂತಹ ಪಠ್ಯಪುಸ್ತಕವನ್ನು ನೋಡಿ. ಮೂಲಗಳಿಗೆ ಹಿಂತಿರುಗುವುದು ಮೇಲಿನ ಚರ್ಚೆಯು ಅರ್ಥಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರ ಉಪಯುಕ್ತತೆಯ ಸೂತ್ರೀಕರಣವನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ. ಎಂ. ಎನ್. ಎಲ್. ಮಾದರಿಯನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಮನಶ್ಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರ ಆಯ್ಕೆಯ ಕೆಲಸದ ಬಗ್ಗೆ ಸ್ವಲ್ಪ ಗಮನವಿತ್ತು (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಲೂಸ್ನ ಆಯ್ಕೆಯ ಸಿದ್ಧಾಂತಗಳನ್ನು ಅವರ ಇಂಡಿವಿಜುವಲ್ ಚಾಯ್ಸ್ ಬಿಹೇವಿಯರ್, 1959ರಲ್ಲಿ ಚರ್ಚಿಸಲಾಗಿದೆ). ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ಇದು ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ಭಾಗವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಜನರು ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು ಮಾಡುವಾಗ ಅಥವಾ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವಾಗ ಹೇಗೆ ಯೋಚಿಸುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದಕ್ಕೆ ಒತ್ತು ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ (ನ್ಯೂವೆಲ್ ಮತ್ತು ಸೈಮನ್ 1972 ನೋಡಿ). ಇನ್ನೊಂದು ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಉಪಯುಕ್ತತೆಯ ಸಿದ್ಧಾಂತಕ್ಕೆ ವ್ಯತಿರಿಕ್ತವಾಗಿ, ಇದು ಆಯ್ಕೆಯನ್ನು ಒತ್ತಿಹೇಳುವುದಿಲ್ಲ ಆದರೆ ಆಯ್ಕೆಯನ್ನು ಮಾಡಿದ ವಿಧಾನವನ್ನು ಒತ್ತಿಹೇಳುತ್ತದೆ. ಇದು ಪ್ರಯಾಣದ ಆಯ್ಕೆಗಳು ಮತ್ತು ದೀರ್ಘ ಮತ್ತು ಅಲ್ಪಾವಧಿಯ ಸ್ಮರಣೆ, ಪರಿಣಾಮಗಳು ಮತ್ತು ಚಿಂತನೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ಧಾರ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳ ಇತರ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳ ಕಾರ್ಯಸೂಚಿಗಳಿಗೆ ಪರಿಕಲ್ಪನಾ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹುಡುಕುವ ಮತ್ತು ಅದರ ಮೇಲೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ವಿಧಾನದೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸುವ ನಿಯಮಗಳ ರೂಪವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಸಾರಿಗೆ ಕಾರ್ಯದಲ್ಲಿ ನಡವಳಿಕೆಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಗಮನವಿದ್ದರೂ, ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಆಧುನಿಕ ಮಾನಸಿಕ ವಿಚಾರಗಳು ಈ ಕ್ಷೇತ್ರವನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿವೆ. (ಉದಾ. ಗೊಲ್ಲೆಡ್ಜ್, ಕ್ವಾನ್ ಮತ್ತು ಗಾರ್ಲಿಂಗ್ 1984; ಗಾರ್ಲಿಂಗ್, ಕ್ವಾನ್ ಮತ್ತು ಗೊಲ್ಲೆಡ್ಜ್ 1994). ಎಕ್ಸ್ಟರ್ನಲ್ ಲಿಂಕ್ಸ್ ಟ್ರಾನ್ಸ್ಪೋರ್ಟೇಶನ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ಸ್ ಅನಾಲಿಸಿಸ್ ಮಾಡೆಲ್-ಟಿಎಸ್ಎಎಂ ಯುನೈಟೆಡ್ ಸ್ಟೇಟ್ಸ್ನಲ್ಲಿ ಇಂಟರ್ಸಿಟಿ ಪ್ರಯಾಣದ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ಮುನ್ಸೂಚಿಸಲು ರಾಷ್ಟ್ರವ್ಯಾಪಿ ಸಾರಿಗೆ ಯೋಜನಾ ಮಾದರಿಯಾಗಿದೆ. ವಾಯುಯಾನ ಹೈಪರ್ಮೊಬಿಲಿಟಿ (ಪ್ರಯಾಣ) ಮಾದರಿ ಹಂಚಿಕೆಯ ಪ್ರಯಾಣ ನಡವಳಿಕೆಯ ಪರಿಸರ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ಸಹ ನೋಡಿ ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ಗಾರ್ಲಿಂಗ್, ಟಾಮಿ, ಮೇ-ಪೊ ಕ್ವಾನ್ ಮತ್ತು ರೆಜಿನಾಲ್ಡ್ ಜಿ. ಗೊಲ್ಲೆಡ್ಜ್. ಗೃಹ ಚಟುವಟಿಕೆ ವೇಳಾಪಟ್ಟಿ, ಸಾರಿಗೆ ಸಂಶೋಧನೆ, 22ಬಿ, ಪುಟಗಳು. 333-353. 1994 ರಲ್ಲಿ. ಗೋಲೆಡ್ಜ್. ರೆಜಿನಾಲ್ಡ್ ಜಿ., ಮೇಯಿ ಪೊ ಕ್ವಾನ್, ಮತ್ತು ಟಾಮಿ ಗಾರ್ಲಿಂಗ್, "ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಪ್ರೊಸೆಸ್ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಆಫ್ ಹೌಸ್ಹೋಲ್ಡ್ ಟ್ರಾವೆಲ್ ಡಿಸಿಷನ್ಸ್", ಪೇಪರ್ಸ್ ಇನ್ ರೀಜನಲ್ ಸೈನ್ಸ್, 73, ಪುಟಗಳು. 1984 ರಲ್ಲಿ. ಲಂಕಸ್ಟೆರ್, ಕೆ. ಜೆ., ಗ್ರಾಹಕ ಸಿದ್ಧಾಂತಕ್ಕೆ ಒಂದು ಹೊಸ ವಿಧಾನ. ಜರ್ನಲ್ ಆಫ್ ಪೊಲಿಟಿಕಲ್ ಎಕಾನಮಿ, 1966. 74 (2): ಪು. 132-157. ಲೂಸ್, ಡಂಕನ್ ಆರ್. (1959). ವೈಯಕ್ತಿಕ ಆಯ್ಕೆಯ ನಡವಳಿಕೆ, ಒಂದು ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ. ನ್ಯೂಯಾರ್ಕ್, ವಿಲೇ. ನೆವೆಲ್, ಎ. ಮತ್ತು ಸೈಮನ್, ಎಚ್. ಎ. 1972). ಮಾನವ ಸಮಸ್ಯೆ ಪರಿಹಾರ. ಎಂಗಲ್ವುಡ್ ಕ್ಲಿಫ್ಸ್, NJ: ಪ್ರೆಂಟಿಸ್ ಹಾಲ್. ಒರ್ಟುಜರ್, ಜುವಾನ್ ಡಿ ಡಿಯೋಸ್ ಮತ್ತು ಎಲ್. ಜಿ. ವಿಲ್ಲಮ್ಸನ್ ಅವರ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಟ್ರಾನ್ಸ್ಪೋರ್ಟ್. 3ನೇ ಆವೃತ್ತಿ. ವಿಲೇ ಮತ್ತು ಸನ್ಸ್. 2001, ಥರ್ಸ್ಟೋನ್, ಎಲ್. ಎಲ್. (1927). ತುಲನಾತ್ಮಕ ತೀರ್ಪಿನ ನಿಯಮ. ಸೈಕಲಾಜಿಕಲ್ ರಿವ್ಯೂ, 34,278-286. ವಾರ್ನರ್, ಸ್ಟಾನ್ 1962 ಸ್ಟ್ರಾಟೆಜಿಕ್ ಚಾಯ್ಸ್ ಆಫ್ ಮೋಡ್ ಇನ್ ಅರ್ಬನ್ ಟ್ರಾವೆಲ್ಃ ಎ ಸ್ಟಡಿ ಆಫ್ ಬೈನರಿ ಚಾಯ್ಸ್ ಟ್ರಾನ್ಸ್ಪೋರ್ಟೇಶನ್ ಪ್ಲಾನಿಂಗ್