Inferring the Order of the Choice Process Using Consumer Purchase Histories
利用消费者购买历史推断选择过程的阶数AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：研究对象是消费者的品牌类别选择，方法检验历史选择对当前品牌选择概率的影响，因此直接对应离散选择领域。
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利用消费者购买历史推断选择过程的阶数
- 研究问题
- 多项游程检验能否有效检验过去的品牌选择是否影响当前选择概率，其小样本检验水平与功效受哪些因素影响？
- 方法与思路
- 作者对不同的消费者层面品牌选择概率模型开展蒙特卡洛研究，考察无历史选择影响这一原假设下的实际检验水平，并分析检验功效。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称检验功效和实际检验水平依赖真实模型、购买历史长度及基准选择概率的偏斜程度，并给出适用情形的经验研究指南。
- 阅读关注点
- 重点核对各品牌选择模型如何表示历史依赖、蒙特卡洛设计及名义水平，并阅读购买记录长度和基准概率偏斜下的适用建议。
- 阅读边界
- 摘要未提供具体模型、购买历史长度、模拟次数或拒绝率数值；不能据此判断检验在任意品牌选择环境下是否有效或能识别真实阶数。
原文摘要
The small sample properties of the multinominal runs test, which is often used to test for effects of previous brand choices on current brand choice probabilities, are explored in this study through a Monte Carlo study of different buyer-level brand choice probability models. The power and the actual size of this test, under a null hypothesis of no previous brand choice effects, are shown to depend on the nature of the true underlying model, length of purchase history, and skewness in baseline choice probabilities. The authors provide some guidelines for when the multinomial runs test is more useful in empirical research.