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隨機價格係數的巧克力模型

好了，現在要對 chocolate 資料擬合分層模型。先從先前用來估計非分層選擇模型的程式碼開始，並加以修改，讓 Price 參數服從常態分配。chocolate 資料已經載入。

本練習屬於課程

R 的行銷選擇模型

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練習說明

  • 分層模型需要知道是誰做了每一次選擇。請將 Subject 欄加入 dfidx() 的第一個索引，讓每一道選擇題都能連結到作答者。
  • 在 mlogit() 中加入 rpar 輸入。它應設為 c(Price = "n")，表示你要 Price 的係數服從常態分配。
  • 在 mlogit() 中加入 panel = TRUE，表示假設每位 Subject 都有自己專屬的 Price 係數。
  • 透過輸入 plot(choc_m6) 繪製分層模型。

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 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
編輯並執行程式碼