Comece agoraComece grátis

Modelo de chocolate com coeficiente de preço aleatório

Beleza, vamos ajustar um modelo hierárquico aos dados chocolate. Comece com o código que usamos antes para estimar um modelo de escolha não hierárquico e modifique-o para estimar um modelo em que o parâmetro Price tenha distribuição normal. Os dados chocolate ainda estão carregados.

Este exercicio faz parte do curso

Modelagem de Escolha para Marketing em R

Ver curso

Instruções do exercicio

  • Um modelo hierárquico precisa saber quem fez cada escolha. Adicione a coluna Subject ao primeiro índice em dfidx() para que cada pergunta de escolha seja vinculada à pessoa que a respondeu.
  • Adicione a entrada rpar a mlogit(). Ela deve ser igual a c(Price = "n") para indicar que você quer que o coeficiente de Price tenha distribuição normal.
  • Adicione a entrada panel = TRUE a mlogit() para indicar que você quer assumir que cada Subject tem seu próprio coeficiente de Price.
  • Faça o gráfico do modelo hierárquico digitando plot(choc_m6).

exercicio interativo prático

Tente este exercicio completando este código de exemplo.

# 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
Editar e Executar Código