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Modelo de chocolate com coeficiente de preço aleatório

Certo, vamos ajustar um modelo hierárquico aos dados chocolate. Vamos começar com o código que usamos antes para estimar um modelo de escolha não hierárquico e adaptá-lo para estimar um modelo em que o parâmetro Price segue uma distribuição normal. Os dados chocolate ainda estão carregados.

Este exercicio faz parte do curso

Modelagem de Escolha para Marketing em R

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Instruções do exercicio

  • Adicione a entrada id.var = "Subject" a mlogit.data(). Isso informa ao mlogit.data() qual pessoa respondeu cada pergunta.
  • Adicione a entrada rpar ao mlogit(). Ela deve ser igual a c(Price = "n") para indicar que você quer que o coeficiente de Price seja normalmente distribuído.
  • Adicione a entrada panel = TRUE ao mlogit() para informar que você quer assumir que cada Subject tem seu próprio coeficiente de Price.
  • Plote o modelo hierárquico digitando plot(choc_m6).

exercicio interativo prático

Tente este exercicio completando este código de exemplo.

# add id.var input to mlogit.data call
chocolate <- mlogit.data(chocolate, choice = "Selection", shape="long", 
                         varying=6:8, alt.var = "Alt", ____)
                         
# add rpar and panel inputs to mlogit call
choc_m6 <- mlogit(Selection ~ 0 + Brand + Type + Price, data = chocolate, 
                  ____, ____)

# plot the model
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