BaşlayınÜcretsiz başlayın

Rastgele fiyat katsayılı çikolata modeli

Tamam, chocolate verilerine hiyerarşik bir model uydurmaya hazırız. Önce, hiyerarşik olmayan bir tercih modeli tahmin etmek için kullandığımız kodla başlayalım ve bunu, Price parametresinin normal dağıldığı bir model tahmin edecek şekilde düzenleyelim. chocolate verileri hâlâ yüklü.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

R ile Pazarlamada Tercih Modellemesi

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

  • mlogit.data()'ya id.var = "Subject" girdisini ekle. Bu, her soruyu hangi kişinin yanıtladığını mlogit.data()'ya bildirir.
  • mlogit()'e rpar girdisini ekle. Price katsayısının normal dağıldığını belirtmek için c(Price = "n") olmalı.
  • Her bir Subject için kendi Price katsayısını varsaymak istediğini belirtmek üzere mlogit()'e panel = TRUE girdisini ekle.
  • Hiyerarşik modeli plot(choc_m6) yazarak görselleştir.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# 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
Kodu Düzenle ve Çalıştır