随机价格系数的巧克力模型
现在，咱们来把分层模型拟合到 chocolate 数据上。请从之前用于估计非分层选择模型的代码出发，进行修改，使其可以估计一个 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
练习说明
- 分层模型需要知道每次选择是由谁做出的。请在
dfidx()的第一个索引中加入Subject列，以便将每道选择题与作答者关联。 - 在
mlogit()中加入rpar参数。它应等于c(Price = "n")，表示希望Price的系数服从正态分布。 - 在
mlogit()中加入panel = TRUE，表示假设每位Subject都有自己对应的Price系数。 - 通过输入
plot(choc_m6)绘制该分层模型。
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 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