多层多项Logit模型（MultilevelMultinomialLogitModel）是一种用于分析具有层次结构数据的统计模型，适用于因变量为多分类且数据存在嵌套结构的情况。该模型结合了多项Logit模型和多层模型的优点，能够同时考虑个体层面的选择行为和群体层面的异质性。在原理上，多层多项Logit模型通过引入随机效应来捕捉不同层次（如个人、家庭、地区等）的变异，从而解决传统多项Logit模型忽略数据结构的问题。模型假设不同层次之间存在相关性，并通过分层贝叶斯或极大似然估计方法进行参数估计。应用方面，该模型广泛应用于社会科学、医学、市场营销等领域。例如，在交通研究中可用于分析不同交通方式的选择行为；在教育领域可用于研究学生升学选择的影响因素；在医疗领域可用于分析患者对不同治疗方案的偏好。通过考虑数据的层次结构，该模型能够提供更准确的参数估计和更可靠的统计推断。