Začněte nyníZačněte zdarma

Čokoládový model s náhodným koeficientem ceny

Teď už můžeme na data chocolate napasovat hierarchický model. Vyjdeme z kódu, který jsme použili k odhadu nehierarchického modelu volby, a upravíme ho tak, aby odhadoval model, ve kterém je parametr Price normálně rozdělený. Data chocolate jsou stále načtená.

Toto cvičení je součástí kurzu

Modely výběru pro marketing v R

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

  • Hierarchický model potřebuje vědět, kdo jakou volbu udělal. Přidej sloupec Subject do prvního indexu ve funkci dfidx(), aby byla každá otázka s výběrem propojená s osobou, která na ni odpověděla.
  • Přidej do mlogit() vstup rpar. Měl by se rovnat c(Price = "n"), což značí, že chceš, aby byl koeficient pro Price normálně rozdělený.
  • Přidej do mlogit() vstup panel = TRUE, který mu řekne, že chceš předpokládat, že každý Subject má svůj vlastní koeficient Price.
  • Vykresli hierarchický model zadáním plot(choc_m6).

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# add Subject to the first index of dfidx()
chocolate <- dfidx(chocolate, idx = list(c("chid", ____), "Alt"), 
                   choice = "Selection")

# add rpar and panel inputs to mlogit call
choc_m6 <- mlogit(Selection ~ 0 + Brand + Type + Price, data = chocolate, 
                  ____, ____)

# plot the model
Upravit a spustit kód