Interpretando parâmetros de modelos hierárquicos

Certo, agora que estimamos choc_m7, vamos analisar os parâmetros. Use summary() e plot() para inspecionar o modelo choc_m7. Das quatro marcas de chocolate listadas, qual tem a maior heterogeneidade de preferência? Você pode olhar os valores do parâmetro sd.<brand_name>, que é o log do desvio-padrão da distribuição dos parâmetros. Valores maiores significam diferenças maiores entre as pessoas. Ou você pode observar a distribuição de valores no gráfico.

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Nosso objetivo neste capítulo é levar você por todo o processo de modelagem de escolha o mais rápido possível, para que tenha uma visão ampla do que podemos fazer com modelos de escolha e de como o processo funciona. A ideia principal é que podemos usar um modelo de escolha para entender como as escolhas de produtos dos clientes dependem das características desses produtos. Compradores de carros esportivos preferem câmbio manual a automático? E por quanto? Para dar essa visão geral, vamos pular muitos detalhes. Nos capítulos seguintes, vamos retomar e abordar pontos importantes na preparação dos dados, na especificação e interpretação dos modelos e na apresentação dos seus resultados, para que você esteja totalmente preparado para usar esses métodos com seus próprios dados de escolha.

Exercise 1: Por que escolha?Exercise 2: Dados de escolhas Exercise 3: Inspecionando dados de escolha Exercise 4: Encontrando os níveis de um fator Exercise 5: Inspecionando uma observação de escolha Exercise 6: O que as pessoas escolheram?Exercise 7: Ajustando e interpretando um modelo de escolha Exercise 8: Ajustando um modelo de escolha Exercise 9: Interpretando parâmetros Exercise 10: Usando modelos de escolha para tomar decisões Exercise 11: Prevendo participações de escolha Exercise 12: Plotando as participações de escolha

Há muitas fontes de dados de escolha e várias formas de formatação. Neste capítulo, vamos pegar dados fornecidos em formatos alternativos e aprender a prepará-los para a modelagem de escolha. Também vamos discutir como você pode construir uma pesquisa para coletar seus próprios dados de escolha.

Exercise 1: Montando dados de escolha Exercise 2: Quantas escolhas temos?Exercise 3: Atributos e níveis Exercise 4: Inspecionar uma única escolha Exercise 5: Convertendo de formato wide para long Exercise 6: Converter de wide para long Exercise 7: Ordene os dados em formato long Exercise 8: Altere a variável Selection Exercise 9: Dados de escolha em dois arquivos Exercise 10: Inspecionar uma escolha em dois arquivos Exercise 11: Mesclando dois arquivos Exercise 12: Visualizando dados de escolha Exercise 13: Quais tipos de chocolate as pessoas escolhem?Exercise 14: As pessoas escolhem preços mais baixos?Exercise 15: Como criar uma pesquisa de conjoint

Neste capítulo, vamos nos aprofundar na estimação de modelos de escolha. Para dar base ao seu entendimento, vamos focar em como o modelo logit multinomial transforma as características do produto em uma previsão do que o tomador de decisão vai escolher. Isso vai oferecer um arcabouço para você decidir quais características incluir no seu modelo.

Exercise 1: Modelos de escolha - por baixo dos panos Exercise 2: Criar objeto mlogit.data Exercise 3: Ajuste um modelo de escolha Exercise 4: Remover o intercepto Exercise 5: Interpretando os parâmetros do modelo de escolha Exercise 6: Qual marca de chocolate é mais preferida?Exercise 7: Calculando a disposição a pagar Exercise 8: Preço como fator Exercise 9: Teste de razão de verossimilhança Exercise 10: Interceptos e interações Exercise 11: Interação entre marca e tipo Exercise 12: Interação entre preço e ordem do teste Exercise 13: Prevendo participações Exercise 14: Prevendo participações para o segmento racer Exercise 15: Prever participação para barras de chocolate Exercise 16: Plotar as participações para barras de chocolate

Pessoas diferentes têm gostos e preferências diferentes. Isso é intuitivo, e há também ampla pesquisa em marketing mostrando que é verdade. Este capítulo aborda modelos de escolha nos quais assumimos que diferentes tomadores de decisão têm preferências distintas que influenciam suas escolhas. Quando nossos modelos reconhecem que consumidores diferentes têm preferências diferentes, eles tendem a prever participações maiores para produtos de nicho que atraem um subconjunto de consumidores. Modelos hierárquicos são usados na maioria das aplicações comerciais de modelagem de escolha, então é importante entender como funcionam.

Exercise 1: O que é um modelo de escolha hierárquico?Exercise 2: Quantas pessoas responderam à pesquisa sobre chocolate?Exercise 3: Modelo de chocolate com coeficiente de preço aleatório Exercise 4: Heterogeneidade nas preferências por outros atributos Exercise 5: Definindo códigos de efeitos Exercise 6: Modelo de chocolate com todos os coeficientes aleatórios Exercise 7: Interpretando parâmetros de modelos hierárquicos

Exercicio Atual

Exercise 8: Como as pessoas valorizam o chocolate branco?Exercise 9: Prevendo participações com modelos hierárquicos Exercise 10: Prevendo participações para chocolates Exercise 11: Até logo e boa sorte!