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価格係数をランダムにしたチョコレートモデル

それでは、chocolate データに階層モデルを当てはめましょう。まずは、以前に使った非階層の選択モデルを推定するコードを出発点にして、Price パラメータが正規分布に従うモデルを推定するように修正します。chocolate データはすでに読み込まれています。

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

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演習の手順

  • mlogit.data() に引数 id.var = "Subject" を追加します。これは、各設問に誰が回答したかを mlogit.data() に指定するものです。
  • mlogit() に rpar 引数を追加します。Price の係数を正規分布にしたいことを示すため、c(Price = "n") を指定します。
  • 各 Subject がそれぞれ独自の Price 係数を持つと仮定するため、mlogit() に panel = TRUE を追加します。
  • plot(choc_m6) と入力して、階層モデルをプロットします。

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。

# 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
コードを編集して実行