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가격 계수가 무작위인 초콜릿 모델

이제 chocolate 데이터에 계층적 모델을 적합시켜 볼 차례입니다. 비계층적 선택 모델을 추정할 때 사용했던 코드를 가져와서, Price 파라미터가 정규분포를 따르는 모델을 추정하도록 수정해 보겠습니다. chocolate 데이터는 이미 로드되어 있습니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

R로 배우는 마케팅 선택 모델링

강의 보기

연습 안내

  • 계층적 모델은 각 선택을 누가 했는지 알아야 합니다. dfidx()의 첫 번째 색인에 Subject 열을 추가해서 각 선택 문항이 응답자와 연결되도록 하세요.
  • mlogit()에 rpar 입력값을 추가하세요. Price의 계수가 정규분포를 따르도록 지정하려면 c(Price = "n")으로 설정해야 합니다.
  • mlogit()에 panel = TRUE 입력값을 추가해서, 각 Subject마다 고유한 Price 계수를 갖는다고 가정하도록 지정하세요.
  • plot(choc_m6)을 입력해서 계층적 모델을 그래프로 나타내세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# 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
코드 편집 및 실행