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Modelo de chocolate con coeficiente de precio aleatorio

Bien, ya podemos 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 en el que el parámetro Price sigue 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

  • Añade la entrada id.var = "Subject" a mlogit.data(). Esto le indica a mlogit.data() qué persona respondió cada pregunta.
  • Añade la entrada rpar a mlogit(). Debe ser igual a c(Price = "n") para indicar que quieres que el coeficiente de Price tenga distribución normal.
  • Añade la entrada 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 y completa el código de muestra.

# add id.var input to mlogit.data call
chocolate <- mlogit.data(chocolate, choice = "Selection", shape="long", 
                         varying=6:8, alt.var = "Alt", ____)
                         
# 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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