Модель для шоколада со всеми случайными коэффициентами
Теперь, когда эффектное кодирование сохранено в данных chocolate, мы готовы подобрать модель, в которой все коэффициенты имеют нормальное распределение. Для этого нужно создать вектор rpar и передать его в mlogit(). Это немного сложнее, поэтому код уже написан за вас — запустите его, чтобы понять, как он работает. После этого вам нужно будет самостоятельно написать вызов функции mlogit().
Это упражнение является частью курса
Моделирование выбора для маркетинга на R
Инструкции к упражнению
- Первые два аргумента — это формула модели
Selection ~ 0 + Brand + Type + Priceи данныеchocolate. - Следующий аргумент —
rpar = my_rpar: он указывает функцииmlogit(), какие коэффициенты должны иметь нормальное распределение. - Последний аргумент —
panel = TRUE.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# 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(___)