O Modelo Logit Multinomial é aplicado aos casos com número de alternativas maior que dois. Quando o número de alternativas é igual a dois, tem-se o Modelo Logit Binomial, que é um caso particular do primeiro.

 

Uma propriedade chave dos Modelos Estocásticos (Arquivo no Formato ".PDF") que é o caso do Logit multinomial, é a Independência das Alternativas Irrelevantes (IIA). (Em Inglês, Independence of Irrelevant Alternatives) Na prática, em uma amostra de 100 consumidores, onde 80 escolhem a marca A e 20 escolhem a marca B, espera-se a mesma desigualdade de escolha (isto é, 80/20 = 1/4 = 25%) se os mesmos escolhessem entre as marcas A, B, C (por exemplo: 60%, 15% e 25%).

 

As Técnicas para Calibração dos Parâmetros do modelo podem ser:

a) Mínimos Quadrados;

 

b) Linearização Aproximada; e

 

c) Máxima Verossimilhança.

 

A técnica frequentemente utilizada nos estudos de Preferência Declarada tem sido a Máxima Verossimilhança.