混合选择模型(ICLV) 已有模型估计结果，如何预测方案被选择概率

本人建立了一个信息影响下的个体出行方案选择模型（ICLV，混合离散选择模型）
已经得到了模型的参数标定结果，请问如何可以求出个体选择各方案的概率呢？
类似这篇文章中的：



这张柱形图中的预测比率是如何得出的呢？需要用哪些指标和软件操作得来？求助各位

没看到图，盲猜。在得到了ICLV模型的参数标定结果之后，可以通过计算每个个体选择每个方案的条件概率来获得各方案的概率。具体来说，可以使用以下公式计算每个个体i选择方案j的条件概率：

P(yij=1|Xi) = exp(Vij)/∑k exp(Vik)

其中，yij是二元变量，表示个体i是否选择方案j；Xi是个体i的属性变量，Vij是个体i选择方案j的效用函数，可以通过ICLV模型参数计算得到。

对于混合离散选择模型，由于存在连续和离散的选择变量，因此需要将连续变量离散化之后再进行计算。一般来说，可以采用多项式分段函数对连续变量进行离散化。

在计算每个个体选择各方案的概率时，可以使用Stata中的margins命令进行计算。具体来说，可以先用predict命令计算每个个体选择每个方案的效用函数，然后使用margins命令计算每个方案的概率。命令示例如下：

predict util_1 util_2 util_3
margins, at(util_1=(0(0.1)10) util_2=(0(1)10) util_3=(0(1)10))

其中，util_1、util_2、util_3是每个方案的效用函数，0(0.1)10表示将util_1从0到10以0.1为间隔进行离散化，0(1)10表示将util_2和util_3从0到10以1为间隔进行离散化。执行该命令后，就可以得到每个方案的概率。