ПочатиПочніть безкоштовно

Модель шоколаду з випадковим коефіцієнтом ціни

Гаразд, час підігнати ієрархічну модель до даних chocolate. Почнімо з коду, який ми використовували раніше для неієрархічної моделі вибору, і змінимо його так, щоб оцінити модель, де параметр Price має нормальний розподіл. Дані chocolate уже завантажені.

Ця вправа є частиною курсу

Моделювання вибору для маркетингу в R

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Додайте аргумент id.var = "Subject" до mlogit.data(). Це підказує mlogit.data(), яка людина відповіла на кожне запитання.
  • Додайте аргумент rpar до mlogit(). Він має дорівнювати c(Price = "n"), що означає, що ви хочете, аби коефіцієнт для Price мав нормальний розподіл.
  • Додайте аргумент panel = TRUE до mlogit(), щоб вказати, що ви припускаєте: 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 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
Редагувати та запускати код