巢式羅吉特模式

試將車輛持有模式使用一次性估計，而車型選擇模式使用程序性之估計方法，與 車輛持有模式整合。

3.1.3 模式之模式之模式之校估與檢定模式之校估與檢定校估與檢定 校估與檢定

本研究將以最大概似法(Maximum Likelihood Method)做為模式參數校估的方 法。最大概似法對所有可供選擇集合中的元素加以組合，並將每種組合視為替選方 案，然後找出對數概似函數值為極大之參數值，能使各個觀測數值有較大的發生機 率，且所校估之參數具有一致性、充分性與有效性的優點，其偏誤亦隨樣本數的增 加而減少。而羅吉特模式之檢定主要可分為模式參數檢定、模式結構檢定與漸進

t 檢定三種方法：

1.模式參數檢定：主要針對模式中個別參數做檢定，包括檢定參數正負號是否符 合先驗知識，並檢定在某信賴水準下是否拒絕為 0 之 t 檢定。

2.模式結構檢定：包含有概似比指標檢定與概似比統計量檢定兩種檢定，其內容 敘述如下：

(1)概似比指標(Likelihood-ratio Index)

主要係用來衡量模式與數據間之配合能力，亦即為模式適合度(goodness of fit)之指標，類似迴歸模式中之判定係數R 。其定義如下： ²

2 ( )

1 (0) LL

LL

ρ = − β (3-8)

( )

LL β ：參數估計值為β之概似函數對數值

LL(0)：等佔有率(Equal Share)模式之概似函數之對數值

由於ρ²介於 0 與 1 之間，故ρ²愈接近 1 則表示與數據間之配合能力愈強。

所謂市場佔有率(Market Share)模式即只含替選方案特定虛擬變數而不包含其他 解釋變數的飽和模式，而透過市場佔有率概似比指標ρ_c²則可反映出解釋變數對 概似函數值的解釋效果。其型式如下式：

2 ( )

1 ( )

c

LL LL C

ρ = − β (3-9)

LL C ：為市場佔有率模式概似函數對數值 ( ) (2)概似比檢定(Likelihood-ratio test)

概似比檢定類似迴歸模式中的 F 檢定，用以檢定模式中所有參數是否顯 著。概似比定義如下：

2[LL(0) LL( )]

β

圖 3.1 為汽車動態持有過程與進行交易行為之模式，括號中代表第 t 年與第 t+1 年之車輛持有數量，如購車方案中之 OA1、OA3 與 OA6 代表在過去一年內，有 進行購買行為，故括號內車輛由 0，1，2 輛增加至 1，2，3 輛，但模式中並不考 慮(1,0)之方案，因本研究考慮各變數對於持有數量之影響，未持有車輛之家戶並 不考慮，故將此類樣本排除。方案 9、方案 10 與方案 11 表示車輛數量不變，但 有進行換車行為。排氣量方案則依據陳岱杰(民 97)、王維瑩(民 97)與賴筱婷(民 9 8)的研究結果做為畫分汽機車車型車齡方案的依據，將汽車方案分為 1200c.c.以 下，1201c.c.~1800c.c.，1801c.c.~2400c.c.與 2401c.c.以上等四個方案；而車齡因 新購汽車在五年內不需接受每年之定期檢驗，故依此為分類依據。

3.2 敘述性偏好法 敘述性偏好法 敘述性偏好法(Stated Preference Methods) 敘述性偏好法

敘述性偏好法通常用於研究目前並不存在或尚未普及之替選方案相關課 題，將事先決定好屬性值的替選方案請受訪者予以評分、排序或選擇以指出受訪 者最偏好的方案。敘述性偏好法在 1970 年代發展於行銷學領域中，至 1978 年被 廣泛應用，而在 1979 年英國學者則將敘述性偏好應用在運輸分析上，透過敘述 性偏好的資料蒐集方式，預測旅客的偏好與意向，以獲得旅客對各替選方案之偏 好。本研究擬以敘述性偏好法探討家戶對於替代能源車型選擇行為。本節參考相 關文獻針對敘述性偏好法之定義、實驗設計，及分析方法分述如后。