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Modello per il cioccolato con coefficiente di prezzo casuale

Bene, siamo pronti a stimare un modello gerarchico sui dati chocolate. Partiamo dal codice usato in precedenza per stimare un modello di scelta non gerarchico e modifichiamolo per stimare un modello in cui il parametro Price segue una distribuzione normale. I dati chocolate sono ancora caricati.

Questo esercizio fa parte del corso

Choice Modeling for Marketing in R

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Istruzioni dell'esercizio

  • Aggiungi l'argomento id.var = "Subject" a mlogit.data(). Questo indica a mlogit.data() quale persona ha risposto a ciascuna domanda.
  • Aggiungi l'argomento rpar a mlogit(). Deve essere uguale a c(Price = "n") per indicare che vuoi che il coefficiente di Price sia distribuito normalmente.
  • Aggiungi l'argomento panel = TRUE a mlogit() per indicare che vuoi assumere che ogni Subject abbia il proprio coefficiente di Price.
  • Traccia il modello gerarchico digitando plot(choc_m6).

Esercizio pratico interattivo

Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.

# add id.var input to mlogit.data call
chocolate <- mlogit.data(chocolate, choice = "Selection", shape="long", 
                         varying=6:8, alt.var = "Alt", ____)
                         
# add rpar and panel inputs to mlogit call
choc_m6 <- mlogit(Selection ~ 0 + Brand + Type + Price, data = chocolate, 
                  ____, ____)

# plot the model
Modifica ed esegui il codice