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Modèle de chocolat avec coefficient de prix aléatoire

Très bien, nous sommes prêts à ajuster un modèle hiérarchique aux données chocolate. Reprenons le code utilisé précédemment pour estimer un modèle de choix non hiérarchique et modifions-le afin d'estimer un modèle où le paramètre Price suit une loi normale. Les données chocolate sont toujours chargées.

Cette activité fait partie du cours

Modélisation des choix pour le marketing avec R

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Instructions de l’exercice

  • Un modèle hiérarchique doit savoir qui a fait chaque choix. Ajoutez la colonne Subject au premier indice dans dfidx() afin que chaque question de choix soit liée à la personne qui y a répondu.
  • Ajoutez le paramètre rpar à mlogit(). Il doit être égal à c(Price = "n") pour indiquer que vous voulez que le coefficient de Price soit distribué normalement.
  • Ajoutez le paramètre panel = TRUE à mlogit() pour indiquer que vous supposez que chaque Subject a son propre coefficient Price.
  • Tracez le modèle hiérarchique en inscrivant plot(choc_m6).

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# 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
Modifier et exécuter le code