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Ein Choice-Modell schätzen

Okay, jetzt, da du das dfidx-Objekt namens chocolate erstellt hast, bist du bereit, mlogit() aufzurufen, um ein Modell zu schätzen. Du kannst head(chocolate) in die Konsole eingeben, damit du dir die Daten ansehen kannst, während du die Eingaben für die Funktion mlogit() ausfüllst. Die Spalte Selection in chocolate enthält die Entscheidung. Sie kann TRUE/FALSE, 0/1 oder no/yes sein. Die Merkmale stehen in den Spalten Brand, Type und Price.

Diese Übung ist Teil des Kurses

<Kurs>Choice Modeling für Marketing in R</Kurs>
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Übungsanweisungen

  • Fülle die Eingaben für den Befehl mlogit aus. Die erste Eingabe für mlogit() ist immer eine Formel. Die Formel sollte Selection ~ Brand + Type + Price sein.
  • Die zweite Eingabe für mlogit() sollte data = chocolate sein.
  • Verwende für die dritte Eingabe zu mlogit() die Option print.level = 3. Diese sorgt dafür, dass mlogit() mehr Details zum Maximum-Likelihood-Algorithmus ausgibt.
  • Nachdem du mlogit ausgeführt und die Ausgabe choc_m1 zugewiesen hast, nutze die Funktion summary, um die Modellausgabe zu prüfen.

Interaktive praktische Übung

Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.

# Fit a model with mlogit() and assign it to choc_m1
choc_m1 <- mlogit(___, ___, ___)

# Summarize choc_m1 with summary()
Code bearbeiten und ausführen