উদাসীনতার বক্রগুলি কিভাবে তৈরি করা যায় সে সম্পর্কে আমার একটি মৌলিক আইডিয়া আছে যেমনটি আমাদের দুটি পণ্য ব্যবহার করতে হবে এবং তারপরে বান্ডিলের জোড়াগুলির চাইতে যা উদাসীনতা পছন্দ করে।
পণ্যগুলির একটি প্রদত্ত বান্ডিলের জন্য গ্রাহকদের চাহিদা অনুমান করার ক্ষেত্রে প্রয়োগ করা গবেষণাটি (যা সম্ভবত আমি যতটা উদ্বিগ্ন থাকি সে জরিপ দ্বারা যা করা হয়) আমরা কী উত্তর দিতে চাইছেন তা প্রধান প্রশ্নগুলি কী? যেমন একটি কাঠামো ব্যবহার করার সময়? কিভাবে এই ধরনের প্রশ্নের একটি জরিপ করা উচিত?
উত্তর:
দুটি পণ্য বিভিন্ন পরিমাণের মধ্যে একটি অগ্রাধিকার উদ্বিগ্ন বক্রতা অর্জন করার জন্য, একটি সম্ভাব্য প্রশ্নোত্তর প্রোটোকল এতে গঠিত হবে:
প্রথমে পণ্যগুলির বান্ডিলের জন্য পরিমাণের কোনও আনুষ্ঠানিক সংমিশ্রণ নির্বাচন করুন (উদাঃ ২0 টি ইউনিট এবং বি 5 ইউনিট বি);
তারপর পণ্য কোন নির্বিচারে পরিমাণ নির্বাচন (উদাঃ ভাল একটি 15 ইউনিট);
ভোক্তাদের জিজ্ঞাসা করা হচ্ছে যে তিনি (বা সে) 15 টি ইউনিট (বা পূর্ববর্তী অনুচ্ছেদে নির্দিষ্ট যে কোন পরিমাণ) সহ পণ্যগুলির একটি বান্ডিল দ্বারা পণ্যগুলির প্রথম বান্ডিল (বি 5 এবং ২0 এর বি 5) বিনিময় করতে ইচ্ছুক। বি 10 ইউনিট (বা অন্য যে পরিমাণ সরবরাহ 5 এর চেয়ে বেশি);
গ্রাহক যদি প্রথম বান্ডিলটি পছন্দ করেন তবে পূর্ববর্তী প্রশ্নটি আবার জিজ্ঞাসা করা উচিত যে বি 10 এর পূর্ববর্তী 10 ইউনিটগুলি বৃহত্তর পরিমাণে প্রতিস্থাপিত হবে (উদাঃ 15 ইউনিট B); অন্যথায়, যদি ভোক্তা দ্বিতীয় বান্ডিলটি পছন্দ করে তবে পূর্ববর্তী অনুচ্ছেদের প্রশ্নটি আবার জিজ্ঞাসা করা উচিত যে বি 10 এর পূর্ববর্তী 10 ইউনিটগুলি ছোট পরিমাণে পরিবর্তিত হবে (যেমন বি 8 ইউনিট);
যখন ভোক্তা বিবেচনা করে যে সে (বা সে) দুইটি বান্ডিলের মধ্যে উদাসীন, তার অর্থ হল দুটি বান্ডিলগুলি উদাসীন এবং তাই সংশ্লিষ্ট পয়েন্ট একই উদাসীন বক্ররেখা থাকা উচিত।
পরিমাণের অন্যান্য সংমিশ্রণের একটি উল্লেখযোগ্য সেটের পূর্ববর্তী পদ্ধতি অনুসরণ করে (বান্ডিল) সংশ্লিষ্ট উদ্বর্তন বক্ররেখা (গুলি) আঁকতে সক্ষম হবে।
সাহিত্যের মূল পন্থাগুলির মধ্যে একটি হল গ্রাহককে বান্ডেলগুলির সেটের মধ্যে একটি পছন্দ এবং তারপরে একটি ব্যবহার করার উপর ভিত্তি করে অগ্রাধিকার তত্ত্ব প্রকাশ ইউটিলিটি এবং চাহিদা ফাংশন (যদি থাকে) কোন ধরনের অবগত পছন্দ আচরণের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ তা বোঝার জন্য কাঠামো।
উদাহরণস্বরূপ, অনুমান করুন যে আমরা এক ডেটা গ্রাহককে $ $ {A, B, C, D, \ ldots \} $ Bundles কিনতে সক্ষম করে দেখি। এই সেট থেকে, তিনি $ A $ পছন্দ করেন। প্রকাশ করা পছন্দগুলির জেনারাইজড অ্যাক্সিওমাম প্রয়োগ করা, আমরা এই পছন্দটি তৈরি করতে পারে এমন পছন্দগুলির উপর কিছু বিধিনিষেধ রাখতে পারি। উদাহরণস্বরূপ, নিচের চিত্রটিতে সেট $ \ {{A, B, C, D, E, F \} $ থেকে $ A $ এর পছন্দ নীল এবং সবুজ পছন্দগুলির সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ, তবে লাল বা কমলাগুলির সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ নয়।
উল্লেখ্য যে এই পদ্ধতি পর্যবেক্ষণমূলক সমীক্ষা তথ্য সহ কাজ করে। Afriat এর থিম মধ্যে পরিসংখ্যান-পরিপূর্ণ তথ্য সেট একটি সেট থেকে নির্ণয় করা যাবে না এবং কি করতে পারে তা বোঝার জন্য অনেক কাজ করা হয়েছে যে এটি সুবিধা আছে। এই সাহিত্যে মোটামুটি সুস্পষ্ট ভূমিকাটি হ্যালো ভেরিয়েন দ্বারা লেখা হয়েছিল: " অগ্রগতি প্রকাশ "।