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Modelo de chocolate com todos os coeficientes aleatórios

Agora que salvamos a codificação por efeitos nos dados chocolate, estamos prontos para ajustar um modelo em que todos os coeficientes seguem distribuição normal. Para isso, precisamos criar o vetor rpar para passar ao mlogit(). Isso é um pouco trabalhoso, então eu já escrevi o código para você, mas execute-o para ver como funciona. Em seguida, você vai escrever a chamada para mlogit().

Este exercicio faz parte do curso

Modelagem de Escolha para Marketing em R

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Instruções do exercicio

  • As duas primeiras entradas são a fórmula do modelo Selection ~ 0 + Brand + Type + Price e os dados chocolate.
  • A próxima entrada deve ser rpar = my_rpar, que informa ao mlogit() quais coeficientes queremos que sejam normalmente distribuídos.
  • A última entrada deve ser panel = TRUE.

exercicio interativo prático

Tente este exercicio completando este código de exemplo.

# 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(___)
Editar e Executar Código