Modello per il cioccolato con tutti i coefficienti casuali
Ora che abbiamo salvato il coding a effetti nei dati chocolate, siamo pronti a stimare un modello in cui tutti i coefficienti sono distribuiti normalmente. Per farlo, dobbiamo creare il vettore rpar da passare a mlogit(). Non è immediato, quindi ho scritto io il codice, ma eseguilo per vedere come funziona. Poi dovrai scrivere tu la chiamata a mlogit().
Questo esercizio fa parte del corso
Choice Modeling for Marketing in R
Istruzioni dell'esercizio
- I primi due argomenti sono la formula del modello
Selection ~ 0 + Brand + Type + Pricee i datichocolate. - L'argomento successivo deve essere
rpar = my_rpar, che indica amlogit()quali coefficienti vogliamo che siano distribuiti normalmente. - L'ultimo argomento deve essere
panel = TRUE.
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
# 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(___)