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| Calibración del modelo de elección discreta Logit con eliminación por aspectos. | Prof. Marcela Munizaga y Prof. Francisco Martínez. |
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Temas de Tesis y Memoria ofrecidos por la División Ingeniería de Transporte
Los temas de tesis y memorias ofrecidos aquí, son para ser desarrollados
como tesis de grado o memoria de título por alumnos de la Facultad de
Ciencias Físicas y Matemáticas, ya sean de Ingeniería o del programa de
Magister.
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Profesor Guía |
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| Calibración del modelo de elección discreta Logit con eliminación por aspectos. | Prof. Marcela Munizaga y Prof. Francisco Martínez. |
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CALIBRACIÓN DEL MODELO DE ELECCIÓN DISCRETA LOGIT CON ELIMINACIÓN POR ASPECTOS
En modelos de elección discreta tipo Logit, el valor de un atributo excesivamente alto, puede salirse del rango de comportamiento compensatorio en la función de utilidad. Esto puede ser tratado a través de la disponibilidad de alternativas o directamente a través de la función de utilidad. Uno de los modelos propuestos consiste en utilizar funciones de penalización, en que al acercarse al rango en que la alternativa es desechada debido al excesivo valor de un cierto atributo, la función de utilidad crece fuertemente, disminuyendo así la probabilidad de que esa alternativa sea elegida a valores muy bajos.
El tema de tesis ofrecido es la calibración de este tipo de modelo, para lo cual se utilizarán bases de datos reales y simuladas.
Requisitos: haber aprobado el curso CI53I Demanda de Transporte, tener conocimientos básicos del software GAUSS.
Interesados: contactarse con los profesores Marcela Munizaga y/o Francisco Martínez (Blanco Encalada 2002, 5to piso)
