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。

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。