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Modèle de chocolat avec tous les coefficients aléatoires

Maintenant que nous avons codé les effets dans les données chocolate, nous sommes prêts à ajuster un modèle où tous les coefficients suivent une distribution normale. Pour ce faire, nous devons créer le vecteur rpar à fournir à mlogit(). C'est un peu délicat, alors j'ai écrit le code pour vous, mais vous devriez l'exécuter pour voir comment il fonctionne. Ensuite, vous allez écrire l'appel à mlogit().

Cette activité fait partie du cours

Modélisation des choix pour le marketing avec R

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Instructions de l’exercice

  • Les deux premiers arguments sont la formule du modèle Selection ~ 0 + Brand + Type + Price et les données chocolate.
  • L'argument suivant doit être rpar = my_rpar, ce qui indique à mlogit() quels coefficients doivent suivre une distribution normale.
  • Le dernier argument doit être panel = TRUE.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# 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(___)
Modifier et exécuter le code