非集计模型是一种用于分析个体选择行为的统计模型。它主要关注个体层面的决策过程，而不是对群体数据进行汇总分析。这类模型广泛应用于交通规划、市场营销、经济学等领域，用于预测个体在不同情境下的选择概率。非集计模型的核心思想是通过分析影响个体决策的各种因素（如个人特征、选择项的属性等），建立数学模型来描述选择行为。常见的非集计模型包括多项Logit模型、嵌套Logit模型、混合Logit模型等。与传统的集计模型相比，非集计模型能够更准确地捕捉个体间的异质性，提供更精细的行为分析结果。这种建模方法特别适合处理具有多个选择项且选择行为复杂的决策场景。