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Modello per il cioccolato con coefficiente del prezzo casuale

Bene, siamo pronti a stimare un modello gerarchico sui dati chocolate. Partiamo dal codice usato prima per stimare un modello di scelta non gerarchico e modifichiamolo per stimare un modello in cui il parametro Price è distribuito normalmente. I dati chocolate sono già caricati.

Questo esercizio fa parte del corso

Choice Modeling for Marketing in R

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Istruzioni dell'esercizio

  • Un modello gerarchico deve sapere chi ha effettuato ciascuna scelta. Aggiungi la colonna Subject al primo indice in dfidx() in modo che ogni domanda di scelta sia collegata alla persona che ha risposto.
  • Aggiungi l'argomento rpar a mlogit(). Dovrebbe 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.
  • Visualizza il modello gerarchico digitando plot(choc_m6).

esercizio interattivo pratico

Prova questo esercizio completando questo codice di esempio.

# 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
Modifica ed esegui il codice