BaşlayınÜcretsiz başlayın

Rastgele fiyat katsayılı çikolata modeli

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

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

R ile Pazarlamada Tercih Modellemesi

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

  • Bir hiyerarşik model, her seçimi kimin yaptığını bilmelidir. Her tercih sorusunu yanıtlayan kişiyle eşlemek için dfidx() içindeki ilk indekse Subject sütununu ekle.
  • mlogit() fonksiyonuna rpar girdisini ekle. Price katsayısının normal dağılım gösterdiğini belirtmek için c(Price = "n") olmalı.
  • Her bir Subject için kendine ait bir Price katsayısı varsaymak istediğini belirtmek üzere mlogit() fonksiyonuna panel = TRUE girdisini ekle.
  • Hiyerarşik modeli plot(choc_m6) yazarak görselleştir.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# 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
Kodu Düzenle ve Çalıştır