選択モデルを適合させる
mlogit.data オブジェクト chocolate を作成できたので、次は mlogit() を呼び出してモデルを当てはめます。コンソールで head(chocolate) を入力して、mlogit() 関数の引数を埋める際にデータを確認しておくとよいでしょう。chocolate の Selection 列には実際の選択が入っています。値は TRUE/FALSE、0/1、no/yes のいずれでもかまいません。属性は Brand、Type、Price の各列に入っています。
この演習はコースの一部です
Rで学ぶマーケティングのための選択モデリング
演習の手順
mlogitコマンドの引数を埋めてください。mlogit()の最初の引数は常にフォーミュラで、ここではSelection ~ Brand + Type + Priceです。mlogit()の2番目の引数はdata = chocolateにします。mlogit()の3番目の引数として、print.level = 3オプションを指定してください。これは最尤法アルゴリズムの詳細をより多く表示させるための指定です。mlogitを実行して出力をchoc_m1に代入したら、summary関数でモデル出力を確認しましょう。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Fit a model with mlogit() and assign it to choc_m1
choc_m1 <- mlogit(___, ___, ___)
# Summarize choc_m1 with summary()