Mô hình sô-cô-la với tất cả hệ số là ngẫu nhiên
Giờ đây, khi đã lưu mã hóa hiệu ứng trong dữ liệu chocolate, bạn sẽ fit một mô hình với giả định tất cả các hệ số tuân theo phân phối chuẩn. Để làm được điều đó, chúng ta cần tạo vector rpar để truyền vào mlogit(). Phần này hơi khó nên mình đã viết sẵn mã; bạn hãy chạy để xem nó hoạt động thế nào. Sau đó, bạn sẽ tự viết lời gọi mlogit().
Bài tập này là một phần của khóa học
Mô hình lựa chọn cho Marketing bằng R
Hướng dẫn bài tập
- Hai đầu vào đầu tiên là công thức mô hình
Selection ~ 0 + Brand + Type + Pricevà dữ liệuchocolate. - Đầu vào tiếp theo là
rpar = my_rpar, chomlogit()biết những hệ số nào được giả định phân phối chuẩn. - Đầu vào cuối cùng là
panel = TRUE.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# 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(___)