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雷达卡
研究drive alone, shared ride, bus, metro, bike, walk六种出行方式的选择，用如图所示结构的NL模型完成。进入下层模型效用函数的变量有：选择方案固有常数constant；选择方案固有变量tvtt和社会经济属性变量hhinc。而进入上层模型的只有logsum，无其它变量。
我的问题如下：
1. 模型在结构上分两层，但是bike 和walk选择肢应当归入哪一层呢？和其它四种方式一样，这两种选择方式的效用的函数也只收到constant，tvtt和hhinc的影响，而不涉及到logsum，似乎应当归到下层模型。
2. 在考虑选择方案固有常数时，是从下层选项中选出一个base alternative 将其常数设为0呢，还是应当对car和transit对应的下层模型分开考虑而需要设定两个base alternative了。
3. 如何用stata的nlogit命令来实现上述的模型呢？
我的想法如下：1） 以drive alone为base alternative，考虑选择方案固有常数shared_ride, bus, metro, bike, walk；2）认为tvtt参数对不同方式影响不同，考虑变量drive_aloneXtvtt, sharedXtvtt, busXtvtt, metroXtvtt, bikeXtvtt, walkXtvtt；3）以dive alone为base alternative考虑社会经济属性变量sharedXhhinc, busXhhinc, metroXhhinc, bikeXhhinc, walkXhhinc。
Stata命令如下：
Nlogitgen motorized=altnum(car: drive_alone| shared_ride, transit: bus| metro)
不知道怎么处理walk和bike选项
Nlogit chosen (altnum=shared_ride, bus, metro, share_rideXtvtt, busXtvtt, metroXtvtt, shared_rideXhhinc, busXhhinc, metroXhhinc), group(case_id)
这条命令肯定是错的，但是我不知道应该怎么处理上层模型，因为上层模型除了logsum没有别的变量。这里同样涉及到对walk和bike的处理。
上面就是我的问题，非常希望明白人能够指点两句，谢谢！
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