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Modelo de chocolate con coeficiente de precio aleatorio

Muy bien, vamos a ajustar un modelo jerárquico con los datos de chocolate. Empecemos con el código que usamos antes para estimar un modelo de elección no jerárquico y modifícalo para estimar un modelo donde el parámetro Price siga una distribución normal. Los datos de chocolate siguen cargados.

Este ejercicio forma parte del curso

Modelización de elección para marketing en R

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Instrucciones del ejercicio

  • Un modelo jerárquico necesita saber qué persona hizo cada elección. Añade la columna Subject al primer índice en dfidx() para que cada pregunta de elección quede vinculada con la persona que la respondió.
  • Añade el argumento rpar a mlogit(). Debe ser igual a c(Price = "n") para indicar que quieres que el coeficiente de Price tenga distribución normal.
  • Añade panel = TRUE a mlogit() para indicar que asumes que cada Subject tiene su propio coeficiente de Price.
  • Representa el modelo jerárquico escribiendo plot(choc_m6).

ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio completando este código de ejemplo.

# 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
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