全係数をランダムとするチョコレートのモデル
chocolate データに効果コーディングを保存したので、すべての係数が正規分布に従うモデルを当てはめる準備ができました。そのためには、mlogit() に渡す rpar ベクトルを作成する必要があります。これは少し難しいのでコードは用意してありますが、どのように動くかを確認するために実行してください。その後、あなたが mlogit() の呼び出しを書きます。
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
- 最初の2つの入力は、モデル式
Selection ~ 0 + Brand + Type + Priceとデータchocolateです。 - 次の入力は
rpar = my_rparとし、どの係数を正規分布にするかをmlogit()に指定します。 - 最後の入力は
panel = TRUEです。
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。
# 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(___)