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价格系数随机的巧克力模型

好了，我们准备将分层模型拟合到 chocolate 数据上。先从之前用于估计非分层选择模型的代码开始，并将其修改为估计一个 Price 参数服从正态分布的模型。chocolate 数据已加载。

本练习是课程的一部分

R 中的营销选择建模

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练习说明

  • 在 mlogit.data() 中加入参数 id.var = "Subject"。这会告诉 mlogit.data() 每个问题是由哪位受访者回答的。
  • 在 mlogit() 中加入 rpar 参数。设为 c(Price = "n")，表示希望 Price 的系数服从正态分布。
  • 在 mlogit() 中加入 panel = TRUE，表示假设每个 Subject 都有其各自的 Price 系数。
  • 通过输入 plot(choc_m6) 绘制分层模型结果。

交互式实操练习

通过完成这段示例代码来试试这个练习。

# 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
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