混合Logit模型作为离散选择模型的重要扩展，近年来在交通、市场营销、环境经济学等领域得到广泛应用。该模型通过引入随机参数，能够有效捕捉决策者的异质性偏好，克服了传统Logit模型的局限性。本研究聚焦于混合Logit模型的参数估计方法与应用实践，系统探讨了模拟极大似然估计、贝叶斯估计等关键技术，并针对模型识别、计算效率等核心问题提出改进方案。通过实证分析验证了模型在不同场景下的适用性，为相关领域的政策制定和商业决策提供了有力的分析工具。研究成果对于推动离散选择理论发展具有重要理论价值，同时为实际应用提供了方法指导。