ÎncepețiÎncepe gratuit

Model pentru ciocolată cu coeficient de preț aleatoriu

Bun, acum suntem pregătiți să adaptăm un model ierarhic la setul de date chocolate. Hai să pornim de la codul pe care l-am folosit anterior pentru a estima un model de alegere non-ierarhic și să îl modificăm pentru a estima un model în care parametrul Price are o distribuție normală. Setul de date chocolate este încă încărcat.

Acest exercițiu face parte din cursul

Modelarea alegerilor pentru marketing în R

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Un model ierarhic trebuie să știe cine a făcut fiecare alegere. Adaugă coloana Subject la primul index din dfidx(), astfel încât fiecare întrebare de alegere să fie asociată persoanei care a răspuns la ea.
  • Adaugă input-ul rpar la mlogit(). Acesta ar trebui să fie egal cu c(Price = "n") pentru a indica faptul că vrei ca coeficientul pentru Price să aibă o distribuție normală.
  • Adaugă input-ul panel = TRUE la mlogit() pentru a-i spune că vrei să presupui că fiecare Subject are propriul coeficient pentru Price.
  • Reprezintă grafic modelul ierarhic scriind plot(choc_m6).

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# 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
Editează și rulează codul