consider a consumerhow does this co

consider a consumer
how does this consumer's utility. this rate of change is called the marginal utility with respect to good 1
think of it as being a ratio
that measures the rate of change in utility (ΔU) associated with a small
change in the amount of good 1 (Δx1). Note that the amount of good 2 is
held fixed in this calculation
This idea has been widely applied in the field of transportation economics
to study consumers’ commuting behavior. In most large cities commuters
have a choice between taking public transit or driving to work. Each of
these alternatives can be thought of as representing a bundle of different
characteristics: travel time, waiting time, out-of-pocket costs, comfort, convenience,
and so on. We could let x1 be the amount of travel time involved
in each kind of transportation, x2 the amount of waiting time for each kind,
and so on.
driving, say, and (y1, y2, . . . , yn) represents the values of taking the bus, we
can consider a model where the consumer decides to drive or take the bus
depending on whether he prefers one bundle of characteristics to the other.
More specifically, let us suppose that the average consumer’s preferences
for characteristics can be represented by a utility function of the form
U(x1, x2, . . . , xn) = β1x1 + β2x2 + · · · + βnxn,
where the coefficients β1, β2, and so on are unknown parameters. Any
monotonic transformation of this utility function would describe the choice
behavior equally well, of course, but the linear form is especially easy to
work with from a statistical point of view.
Suppose now that we observe a number of similar consumers making
choices between driving and taking the bus based on the particular pattern
of commute times, costs, and so on that they face. There are statistical
techniques that can be used to find the values of the coefficients βi for i =
1, . . . , n that best fit the observed pattern of choices by a set of consumers.
These statistical techniques give a way to estimate the utility function for
different transportation modes.
One study reports a utility function that had the form4

Kết quả (Việt) 1:

xem xét một người tiêu dùnglàm thế nào để tiện ích này người tiêu dùng. tỷ lệ này của sự thay đổi được gọi là các tiện ích biên đối với tốt 1Hãy suy nghĩ của nó như là một tỷ lệmà các biện pháp tốc độ của sự thay đổi trong Tiện ích (ΔU) kết hợp với một nhỏthay đổi trong số tiền tốt 1 (Δx1). Lưu ý rằng số lượng tốt 2tổ chức cố định trong tính toán nàyÝ tưởng này đã được áp dụng rộng rãi trong lĩnh vực kinh tế giao thông vận tảiđể nghiên cứu người tiêu dùng đi lại hành vi. Trong đặt lớn thành phố commuterscó một sự lựa chọn giữa việc vận chuyển công cộng hoặc lái xe để làm việc. Mỗinhững lựa chọn này có thể được coi là đại diện cho một bó của khác nhauđặc điểm: đi du lịch thời gian, thời gian chờ đợi, chi phí xuất túi, thoải mái, tiện lợi,và như vậy. Chúng tôi có thể cho x 1 là số tiền của du lịch thời gian tham giatrong mỗi loại giao thông vận tải, x 2 số lượng thời gian chờ đợi cho từng loại,và như vậy.lái xe, nói, và (y1, y2,..., yn) đại diện cho các giá trị của việc xe buýt, chúng tôicó thể xem xét một mô hình nơi người tiêu dùng quyết định lái xe hoặc đi xe buýttùy thuộc vào việc anh ta thích một bó đặc điểm đến khác.Cụ thể hơn, chúng ta hãy giả sử rằng sở thích của người tiêu dùng trung bìnhĐối với đặc điểm có thể được đại diện bởi một chức năng hữu ích của các hình thứcU (x 1, x 2,..., xn) = β1x1 + β2x2 + · · · + Βnxn,nơi các hệ số β1, β2, và như vậy là không xác định tham số. Bất kỳmonotonic chuyển đổi của chức năng tiện ích này sẽ mô tả sự lựa chọnhành vi như nhau tốt, của khóa học, nhưng các hình thức tuyến tính đặc biệt là dễ dàng đểlàm việc với từ quan điểm thống kê.Cho rằng bây giờ mà chúng tôi quan sát một số tương tự như người tiêu dùng làm cholựa chọn giữa lái xe và lấy xe buýt dựa trên các mô hình cụ thểcủa đi làm thời gian, chi phí, và như vậy mà họ phải đối mặt. Có thống kêkỹ thuật có thể được sử dụng để tìm các giá trị của βi hệ số cho tôi =1,..., n mà tốt nhất phù hợp với các mô hình quan sát của sự lựa chọn bởi một tập hợp của người tiêu dùng.Các kỹ thuật thống kê cho một cách để ước tính các chức năng tiện ích chophương tiện khác nhau.Một nghiên cứu báo cáo một chức năng tiện ích có form4

Kết quả (Việt) 2:

xem xét một người tiêu dùng
như thế nào tiện ích của người tiêu dùng này. Tỷ lệ này thay đổi được gọi là các tiện ích cận biên đối tốt với 1
suy nghĩ về nó như là một tỷ lệ
đo lường tỷ lệ thay đổi trong tiện ích (ΔU) liên kết với một nhỏ
thay đổi trong lượng tốt 1 (Δx1). Lưu ý rằng lượng tốt 2 được
giữ cố định trong tính toán này
, ý tưởng này đã được áp dụng rộng rãi trong các lĩnh vực kinh tế giao thông vận tải
để nghiên cứu hành vi đi lại của người tiêu dùng. Trong hầu hết các thành phố lớn hành khách
có thể lựa chọn giữa việc vận chuyển công cộng hoặc lái xe đi làm. Mỗi
những lựa chọn thay thế có thể được coi là đại diện cho một bó khác nhau
đặc điểm: thời gian đi lại, thời gian chờ đợi, out-of-pocket chi phí, thoải mái, thuận tiện,
và như vậy. Chúng tôi có thể để cho x1 là số tiền của thời gian đi tham gia
trong mỗi loại giao thông, x2 số lượng thời gian chờ đợi cho từng loại,
và như vậy.
lái xe, nói, và (y1, y2,..., yn) đại diện cho các giá trị đi xe buýt, chúng ta
có thể xem xét một mô hình mà người tiêu dùng quyết định lái xe hoặc đi xe buýt
phụ thuộc vào việc liệu ông thích một bó đặc điểm đến khác.
Cụ thể hơn, chúng ta hãy giả sử rằng sở thích của người tiêu dùng trung bình của
những đặc điểm có thể được đại diện bởi một chức năng tiện ích của hình thức
U (x1, x2,..., xn) = β1x1 + β2x2 + · · · + βnxn,
nơi mà các hệ số β1, β2, và như vậy là tham số chưa biết. Bất kỳ
chuyển đổi đơn điệu của hàm tiện ích này sẽ mô tả các lựa chọn
hành vi tốt như nhau, tất nhiên, nhưng hình thức tuyến tính đặc biệt dễ dàng để
làm việc với từ một điểm thống kê xem.
Giả sử bây giờ mà chúng ta quan sát một số người tiêu dùng tương tự như làm cho
sự lựa chọn giữa lái xe và đi xe bus dựa trên các mô hình cụ thể
của thời gian đi lại, chi phí, và như vậy mà họ phải đối mặt. Có thống kê
kỹ thuật có thể được sử dụng để tìm các giá trị của các hệ số βi cho i =
1,. . . , N mà tốt nhất phù hợp với mô hình quan sát thấy sự lựa chọn của một bộ của người tiêu dùng.
Các kỹ thuật thống kê đưa ra một cách để ước lượng các chức năng tiện ích cho
phương thức vận tải khác nhau.
Một nghiên cứu báo cáo một chức năng tiện ích mà có form4