Daniel McFadden (ur. 1937) to amerykański ekonometryk, profesor Uniwersytetu Kalifornijskiego w Berkeley, twórca metod analizy wyboru dyskretnego.
Najważniejsze prace
Opracował model logitowy, który pozwala badać decyzje polegające na wyborze jednej z kilku możliwości, na przykład środka transportu, miejsca zamieszkania czy marki produktu. Model łączy teorię użyteczności ze statystyką.
Jego prognoza liczby pasażerów nowej kolei BART w rejonie San Francisco okazała się znacznie trafniejsza niż oficjalne szacunki.
Nagroda Nobla 2000
Nagrodę otrzymał razem z Jamesem Heckmanem za rozwój teorii i metod analizy wyboru dyskretnego.
Znaczenie dla ekonomii
Metody McFaddena stosuje się w planowaniu transportu, marketingu, ekonomii środowiska i ocenie polityki publicznej wszędzie tam, gdzie trzeba przewidzieć wybory ludzi.