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Supprimer l'interception

Dans l’exercice précédent, nous avons oublié d’exclure l’interception. Lorsque nous estimons un modèle avec une interception, il estime des paramètres pour chacune des alternatives. Pour ces données de conjoint, le numéro d’alternative indique simplement quelle barre de chocolat était présentée à gauche, au centre ou à droite dans la question d’enquête. Il n’est pas très logique de supposer que la position influence le choix.

Cet exercice fait partie du cours

Modélisation des choix pour le marketing en R

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Instructions

  • L’objet choc_m1 est toujours chargé. Utilisez summary(choc_m1) pour afficher le résultat. Repérez les paramètres des interceptions. Ils sont proches de zéro et non significatifs, nous pouvons donc les supprimer.
  • Modifiez l’appel à mlogit() pour exclure l’interception en ajoutant 0 + juste après le ~ dans la formule. Attribuez le résultat à choc_m2. Vous pouvez aussi supprimer l’option print.level = 3.
  • Appelez summary(choc_m2) pour confirmer que les interceptions ont été supprimées. Les autres paramètres ont-ils beaucoup changé ?

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# summarize the choc_m1 model that includes the intercepts


# modify the call to mlogit to exclude the intercept
choc_m2 <- mlogit(Selection ~ Brand + Type + Price, data = chocolate, print.level=3)

# summarize the choc_m2 model
Modifier et exécuter le code