離散選択モデルの教科書や参考書を見ると大体以下の順序で説明がなされている。
- 線形確率モデル（このときは二項選択で説明される）
- Logitモデルの導入(二項選択)
- Ordered Logitモデル
- Nominal Logitモデル
なぜこの順番なのか不思議に思っていた。
選択状況として０，１の状況を設定し、線形確率モデルは通常の線形の回帰分析を離散選択に応用するもので、入門者が理解しやすいし、またそれでは十分でないことを説明し、二項Logitモデル等への導入として考えれば最初に来るのは当然かとは誰でも気がつくことだろう。
じゃ、なぜ次に二項から多項にモデルを拡張するにあたって最初に説明するのがOerderedなのかというと、選択肢に順序（大小関係）があるモデルは、経済データを扱っているような人間にとって、理解しやすいところがあるのではないか。
そしてその理解を前提として選択肢に順序がないNominal型のモデルへ拡張し、さらには多項Logitから条件付Logitへと説明する。こうすることによって離散選択モデルの考え方の全体を比較的脳みそに負担にならないように説明できるということになる。
と考えたところで、いろいろ関係書籍を見てみたら、必ずしもそういう順番で説明されているわけではなかった・・・笑
