मेरे पास एक मूल विचार है कि उदासीनता घटता का निर्माण कैसे करें कि हमें दो सामानों का उपयोग करना चाहिए और फिर उन बंडल के जोड़े के लिए पूछना चाहिए जो वरीयता उदासीन हैं।
उपभोक्ताओं द्वारा दिए गए सामानों के बंडल की मांग का आकलन करने पर अनुप्रयुक्त अनुसंधान करते समय, (जो कि संभवत: जहां तक मेरा संबंध है, सर्वेक्षण द्वारा किया जाता है) हम उन मुख्य सवालों का जवाब देना चाहते हैं जो डेटा अच्छी तरह से काम करेंगे। ऐसी रूपरेखा का उपयोग करते समय? एक सर्वेक्षण में ऐसे सवालों को कैसे कहा जाना चाहिए?
जवाबों:
दो सामानों की विभिन्न मात्राओं के बीच एक वरीयता उदासीनता वक्र प्राप्त करने के लिए, एक संभावित पूछताछ प्रोटोकॉल इसमें शामिल होगा:
पहले सामान के बंडल के लिए मात्रा का कोई भी मनमाना संयोजन चुनना (जैसे कि ए की 20 इकाइयों और बी की 5 इकाइयों);
फिर सामानों में से किसी एक की किसी भी मनमानी मात्रा को चुनना (जैसे कि अच्छे ए की 15 इकाइयाँ);
उपभोक्ता से यह पूछना कि क्या वह (या वह) माल के पहले बंडल (बी के 20 और 5 के) का आदान-प्रदान करने को तैयार है, जिसमें ए की 15 इकाइयों (या पिछले पैराग्राफ में निर्दिष्ट किसी भी अन्य मात्रा) के सामान का एक बंडल है। B की 10 इकाइयाँ (या कोई अन्य मात्रा जो 5 से अधिक है);
यदि उपभोक्ता पहले बंडल चुनता है, तो पिछले प्रश्न को फिर से पूछा जाना चाहिए, बशर्ते कि बी की पिछली 10 इकाइयों को अधिक मात्रा में प्रतिस्थापित किया जाए (जैसे 15 इकाइयों की बी); अन्यथा, यदि उपभोक्ता दूसरी बंडल का चयन करता है, तो पिछले पैराग्राफ का प्रश्न फिर से पूछा जाना चाहिए, ताकि बी की पिछली 10 इकाइयों को एक छोटी मात्रा (जैसे बी की 8 इकाइयों) से बदल दिया जाए;
जब उपभोक्ता समझता है कि वह (या वह) दो बंडलों के बीच उदासीन है, तो इसका मतलब है कि दो बंडल उदासीन हैं और इसलिए इसी बिंदुओं को एक ही उदासीनता वक्र पर झूठ होना चाहिए।
मात्राओं (बंडलों) के अन्य संयोजनों के एक महत्वपूर्ण सेट के लिए पिछली प्रक्रिया के बाद संबंधित उदासीनता वक्र (ओं) को आकर्षित करने की अनुमति होगी।
साहित्य में मुख्य दृष्टिकोणों में से एक उपभोक्ता को बंडलों के सेट और फिर एक का उपयोग करने के बीच चयन करने पर आधारित है वरीयता सिद्धांत का पता चला यह पता लगाने के लिए कि किस प्रकार की उपयोगिता और मांग कार्य (यदि कोई है) अवलोकन पसंद व्यवहार के अनुरूप हैं।
उदाहरण के लिए, मान लें कि हम एक डेटा किसी उपभोक्ता को किसी भी बंडल $ {ए, बी, सी, डी, \ ldots \} $ खरीदने में सक्षम मानते हैं। इस सेट से, वह $ A $ चुनता है। सामान्य वरीयता प्राप्त प्रत्याशित वरीयताएँ लागू करते हुए, हम उन वरीयताओं पर कुछ प्रतिबंध लगा सकते हैं जो इस विकल्प को उत्पन्न कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, नीचे दिए गए आंकड़े में $ $ {A, B, C, D, E, F \} सेट से $ A $ की पसंद नीले और हरे रंग की वरीयताओं के अनुरूप है, लेकिन लाल या नारंगी वाले नहीं।
ध्यान दें कि यह दृष्टिकोण अवलोकन के साथ-साथ सर्वेक्षण डेटा के साथ काम करता है। इससे यह फायदा होता है कि वास्तव में जो कुछ देखा जा सकता है, उसे समझने के लिए बहुत से काम किए गए हैं और देखे गए आंकड़ों के एक सेट से इसका अनुमान नहीं लगाया जा सकता है- आफरीट की प्रमेय में परिणत। इस साहित्य का काफी साफ-सुथरा परिचय अप्रभावी हाल वेरियन द्वारा लिखा गया था: " से पता चला वरीयताएँ "।