เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

โมเดลช็อกโกแลตที่ทุกค่าสัมประสิทธิ์เป็นแบบสุ่ม

เมื่อจัดเก็บ effects coding ไว้กับข้อมูล chocolate แล้ว ขั้นตอนต่อไปคือการสร้างโมเดลที่ค่าสัมประสิทธิ์ทั้งหมดมีการกระจายแบบปกติ ในการทำเช่นนี้ จำเป็นต้องสร้างเวกเตอร์ rpar เพื่อส่งเข้าไปยัง mlogit() ขั้นตอนนี้ค่อนข้างซับซ้อน จึงได้เขียนโค้ดไว้ให้แล้ว ลองรันดูเพื่อทำความเข้าใจการทำงาน จากนั้นให้เขียนคำสั่งเรียก mlogit() ด้วยตัวเอง

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

Choice Modeling สำหรับการตลาดใน R

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

  • อินพุตสองตัวแรกคือสูตรโมเดล Selection ~ 0 + Brand + Type + Price และข้อมูล chocolate
  • อินพุตถัดไปควรเป็น rpar = my_rpar ซึ่งบอกให้ mlogit() รู้ว่าค่าสัมประสิทธิ์ตัวใดที่ต้องการให้มีการกระจายแบบปกติ
  • อินพุตสุดท้ายควรเป็น panel = TRUE

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# 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(___)
แก้ไขและรันโค้ด