Las respuestas de la escala ordinal capturan la información cualitativa del usuario, que puede utilizarse para modelar la preferencia de elección individual o se emplea en el análisis de accidentes de tráfico para evaluar la gravedad de los mismos. de elección individual, o se emplean en el análisis de accidentes de tráfico para evaluar la gravedad de los mismos. Presentamos un nuevo modelo de elección para respuestas de escala ordinal en tareas de elección que combina un modelo modelo Logit Multinomial con una función de masa de probabilidad de Poisson. La distribución de Poisson que es adecuada para modelar la ocurrencia del número de eventos en un marco temporal fijo, independiente de los eventos anteriores, puede adaptarse a la distribución de errores no observados de un modelo MNL estándar para capturar el orden natural de las elecciones imponiendo una restricción unimodal unimodal en la probabilidad de elección a posteriori. En este artículo describimos el marco teórico marco teórico y la especificación del modelo Logit Unimodal. Aplicamos nuestro modelo para evaluar la gravedad de los accidentes en las colisiones de carretera. Nuestros resultados se comparan con el modelo logit modelo logit ordenado y el modelo MNL.

Ordinal scale responses capture qualitative user feedback which can be used to model individual choice preference, or are employed in traffic accident analysis to evaluate accident severity. We present a new choice model for ordinal scale responses in choice tasks that combines a Multinomial Logit model with a Poisson probability mass function. The Poisson distribution, which is suitable for modelling the occurrence of the number of events in a fixed time frame, independent of previous events, can be adapted into the unobserved error distribution of a standard MNL model to capture the natural ordering of the choices by imposing a unimodal constraint on the a posteriori choice probability. In this paper we describe the theoretical framework and the specification of the Unimodal Logit model. We apply our model to evaluate accident severity concerning road collisions. Our results are compared against the traditional ordered logit model and the MNL model.