ПочатиПочніть безкоштовно

Модель шоколаду з випадковим коефіцієнтом ціни

Гаразд, ми готові підігнати ієрархічну модель до даних chocolate. Почнімо з коду, який у нас був раніше для неієрархічної моделі вибору, і змінімо його так, щоб оцінити модель, де параметр Price має нормальний розподіл. Дані chocolate усе ще завантажені.

Ця вправа є частиною курсу

Моделювання вибору для маркетингу в R

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Ієрархічній моделі потрібно знати, хто зробив кожен вибір. Додайте стовпець Subject до першого індексу в dfidx(), щоб кожне питання про вибір було пов'язане з людиною, яка на нього відповіла.
  • Додайте аргумент rpar до mlogit(). Він має дорівнювати c(Price = "n"), щоб указати, що коефіцієнт для Price є нормально розподіленим.
  • Додайте аргумент panel = TRUE до mlogit(), щоб вказати, що кожен Subject має власний коефіцієнт Price.
  • Побудуйте графік ієрархічної моделі, ввівши plot(choc_m6).

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# 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
Редагувати та запускати код