모든 계수가 랜덤인 초콜릿 모델
이제 chocolate 데이터에 효과 코딩을 저장했으니, 모든 계수가 정규분포를 따른다고 가정하는 모델을 적합해 보겠습니다. 이를 위해 mlogit()에 넣을 rpar 벡터를 만들어야 합니다. 조금 까다로울 수 있어 미리 코드를 작성해 두었습니다. 코드를 실행해 동작을 확인해 보세요. 그런 다음, 직접 mlogit() 호출 코드를 작성하겠습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
R로 배우는 마케팅 선택 모델링
연습 안내
- 처음 두 입력은 모델 공식
Selection ~ 0 + Brand + Type + Price와 데이터chocolate입니다. - 다음 입력은
rpar = my_rpar로, 어떤 계수를 정규분포로 둘지mlogit()에 알려 줍니다. - 마지막 입력은
panel = TRUE입니다.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# 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(___)