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Modelo de chocolate con todos los coeficientes aleatorios

Ahora que tenemos el effects coding guardado en los datos de chocolate, ya podemos ajustar un modelo en el que todos los coeficientes sigan una distribución normal. Para hacerlo, necesitamos crear el vector rpar que se pasa a mlogit(). Eso es un poco delicado, así que he escrito el código por ti, pero ejecútalo para ver cómo funciona. Después, vas a escribir la llamada a mlogit().

Este ejercicio forma parte del curso

Modelización de elección para marketing en R

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Instrucciones del ejercicio

  • Las dos primeras entradas son la fórmula del modelo Selection ~ 0 + Brand + Type + Price y los datos chocolate.
  • La siguiente entrada debe ser rpar = my_rpar, que indica a mlogit() qué coeficientes queremos que sigan una distribución normal.
  • La última entrada debe ser panel = TRUE.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# create my_rpar vector
choc_m2 <- mlogit(Selection ~ 0 + Brand + Type + Price, data=chocolate)
my_rpar <- rep("n", length(choc_m2$coef))
names(my_rpar) <- names(choc_m2$coef)
my_rpar

# fit model with random coefficients
choc_m7 <- mlogit(___)
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