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隨機價格係數的巧克力模型

好了，準備把階層式模型套用到 chocolate 資料了。先從先前用來估計非階層式選擇模型的程式碼開始，接著修改為估計 Price 參數服從常態分配的模型。chocolate 資料已載入。

本練習屬於課程

R 的行銷選擇模型

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練習說明

  • 在 mlogit.data() 加上輸入 id.var = "Subject"。這會告訴 mlogit.data() 每一題是由哪位受試者作答。
  • 在 mlogit() 加上 rpar 輸入。設定為 c(Price = "n")，表示你要讓 Price 的係數服從常態分配。
  • 在 mlogit() 加上 panel = TRUE，表示你要假設每位 Subject 都有他或她自己的 Price 係數。
  • 輸入 plot(choc_m6) 繪製階層式模型的圖形。

動手互動練習

試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。

# 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
編輯並執行程式碼