НачатьНачать бесплатно

Модель выбора шоколада со случайным коэффициентом цены

Теперь мы готовы подобрать иерархическую модель для данных chocolate. Начнём с кода, который использовался ранее для оценки нейерархической модели выбора, и модифицируем его так, чтобы параметр Price был нормально распределён. Данные chocolate по-прежнему загружены.

Это упражнение является частью курса

Моделирование выбора для маркетинга на R

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

  • Добавьте аргумент id.var = "Subject" в вызов mlogit.data(). Это укажет функции mlogit.data(), кто из респондентов отвечал на каждый вопрос.
  • Добавьте аргумент rpar в вызов mlogit(). Задайте ему значение c(Price = "n"), чтобы указать, что коэффициент для Price должен быть нормально распределён.
  • Добавьте аргумент panel = TRUE в вызов mlogit(), чтобы указать, что у каждого Subject есть собственный коэффициент Price.
  • Постройте график иерархической модели с помощью команды plot(choc_m6).

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# 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
Редактировать и запускать код