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एक choice मॉडल फिट करें

ठीक है, अब जबकि आपने chocolate नाम का mlogit.data ऑब्जेक्ट बना लिया है, आप मॉडल फिट करने के लिए mlogit() कॉल करने के लिए तैयार हैं। आप चाहें तो कंसोल में head(chocolate) टाइप करें ताकि mlogit() फंक्शन के इनपुट भरते समय आप डेटा देख सकें। chocolate की Selection कॉलम में चुना गया विकल्प होता है। यह TRUE/FALSE, 0/1, या no/yes हो सकता है। एट्रिब्यूट्स Brand, Type, और Price कॉलम में हैं।

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

R में मार्केटिंग के लिए Choice Modeling

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • mlogit कमांड के इनपुट भरें। mlogit() का पहला इनपुट हमेशा एक formula होता है। formula यह होना चाहिए: Selection ~ Brand + Type + Price.
  • mlogit() का दूसरा इनपुट data = chocolate होना चाहिए।
  • mlogit() के तीसरे इनपुट के लिए विकल्प print.level = 3 इस्तेमाल करें, जो mlogit() को maximum likelihood एल्गोरिदम के बारे में अधिक डिटेल्स रिपोर्ट करने को कहता है।
  • जब आप mlogit चला लें और आउटपुट को choc_m1 में असाइन कर लें, तो मॉडल आउटपुट देखने के लिए summary फंक्शन का उपयोग करें।

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Fit a model with mlogit() and assign it to choc_m1
choc_m1 <- mlogit(___, ___, ___)

# Summarize choc_m1 with summary()
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