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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てみましょう。まず、以前に非階層選択モデルを推定したコードを使い、Price パラメータが正規分布に従うモデルを推定できるように修正します。chocolate データは引き続き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

  • 階層モデルでは、どの人がどの選択を行ったかを知る必要があります。dfidx() の最初のインデックスに Subject 列を追加し、各選択質問をその回答者と結び付けましょう。
  • mlogit() に rpar 入力を追加します。Price の係数を正規分布に従わせたいことを示すため、c(Price = "n") に設定します。
  • mlogit() に panel = TRUE を追加し、各 Subject がそれぞれ独自の Price 係数を持つと仮定することを伝えましょう。
  • plot(choc_m6) と入力して、階層モデルをプロットしましょう。

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。

# 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
コードを編集して実行